Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam

Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng thương mại tại Việt Nam năm 2018, từ chính sách đến thị trường tài chính.

• Tác giả: Nguyễn Thái Phương Quỳnh
• Người hướng dẫn: TH.S. Đặng Trí Dũng
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Tp. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản Của Ngân Hàng Thương Mại Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Đóng góp của đề tài
• 1.6. Cấu trúc bài nghiên cứu
• 1.7. Kết luận chƣơng 1
• 2. CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 2.1. Khái quát về thanh khoản của ngân hàng
• 2.2. Thanh khoản và rủi ro thanh khoản của ngân hàng
• 2.3. Đo lƣờng khả năng thanh khoản
• 2.4. Các yếu tố tác động đến thanh khoản của Ngân hàng
• 2.4.1. Các yếu tố nội tại
• 2.5. Tổng quan các mô hình nghiên cứu trƣớc đây
• 2.5.1. Các nghiên cứu nƣớc ngoài
• 2.5.2. Các nghiên cứu trong nƣớc
• 2.6. Kết luận chƣơng 2
• 3. CHƢƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG
• 3.1. Ƣớc lƣợng các biến trong mô hình
• 3.2. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng thanh khoản
• 3.3. Mô tả biến độc lập
• 3.4. Mô hình nghiên cứu
• 3.4.1. Mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến thanh khoản của NHTM Việt Nam
• 3.5. Qui trình nghiên cứu
• 3.6. Phƣơng pháp thu thập số liệu
• 3.7. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng
• 3.8. Kết luận chƣơng 3
• 4. CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Mô tả dữ liệu
• 4.2. Kết quả thống kê mô tả
• 4.3. Phân tích sự tƣơng quan giữa các biến
• 4.4. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.5. Kết quả ƣớc lƣợng
• 4.6. Kết luận chƣơng 4
• 5. CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Kết luận về mô hình nghiên cứu
• 5.2. Hạn chế của nghiên cứu và các nghiên cứu tiếp theo
• 5.3. Kết luận chƣơng 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Thanh Khoản Ngân Hàng Định Nghĩa Tầm Quan Trọng 55 ký tự

Ngân hàng, với vai trò trung gian tài chính, đối mặt với bài toán thanh khoản hằng ngày. Thanh khoản ngân hàng được hiểu là khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính, chi trả tiền gửi và thực hiện giao dịch đúng hạn. Thiếu hụt thanh khoản có thể dẫn đến khủng hoảng niềm tin, ảnh hưởng nghiêm trọng đến uy tín và hoạt động của ngân hàng thương mại. Việc quản lý thanh khoản hiệu quả là yếu tố sống còn, đặc biệt trong bối cảnh thị trường tài chính biến động. Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản giúp ngân hàng thương mại chủ động hơn trong việc điều hành và phòng ngừa rủi ro thanh khoản. Theo Ủy ban Basel, thanh khoản là khả năng sử dụng vốn khả dụng, phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì khả năng thanh toán liên tục.

1.1. Rủi Ro Thanh Khoản và Hậu Quả Đối Với Ngân Hàng 53 ký tự

Rủi ro thanh khoản phát sinh khi ngân hàng không đủ khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng hoặc thực hiện các nghĩa vụ thanh toán khác. Hậu quả có thể lan rộng, gây mất niềm tin vào hệ thống ngân hàng, dẫn đến tình trạng rút tiền ồ ạt và thậm chí là phá sản ngân hàng. Việc quản trị rủi ro thanh khoản hiệu quả đòi hỏi ngân hàng phải có hệ thống theo dõi, đánh giá và kiểm soát chặt chẽ các nguồn cung tiền và cầu tiền. Ngân hàng cần xây dựng các kịch bản ứng phó với các tình huống rủi ro thanh khoản khác nhau, đảm bảo hoạt động liên tục và ổn định.

1.2. Phương Pháp Đo Lường Khả Năng Thanh Khoản Các Tỷ Lệ Quan Trọng 58 ký tự

Đo lường khả năng thanh khoản là bước quan trọng để đánh giá sức khỏe tài chính của ngân hàng. Các tỷ lệ thanh khoản thường được sử dụng bao gồm: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tiền gửi và vốn ngắn hạn. Các chỉ số này giúp ngân hàng và các nhà quản lý giám sát thanh khoản một cách chặt chẽ và kịp thời. Một tỷ lệ thanh khoản cao cho thấy ngân hàng có khả năng đáp ứng nhu cầu thanh toán ngắn hạn tốt hơn. Tuy nhiên, tỷ lệ quá cao cũng có thể cho thấy ngân hàng chưa sử dụng vốn hiệu quả.

II. Cách Yếu Tố Nội Tại Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản Ngân Hàng 59 ký tự

Các yếu tố nội tại, xuất phát từ bên trong ngân hàng, đóng vai trò then chốt trong việc quyết định mức độ thanh khoản. Quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, khả năng sinh lời (ROE) và tỷ lệ cho vay đều tác động trực tiếp đến khả năng thanh toán. Ngân hàng lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn, nhưng cũng đối mặt với rủi ro hệ thống cao hơn. Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng có thêm nguồn lực để ứng phó với các cú sốc thanh khoản. Theo kết quả nghiên cứu, ROE có tác động tích cực đến tỷ lệ thanh khoản. Tuy nhiên, việc quản lý các yếu tố nội tại cần được thực hiện một cách cân bằng để đảm bảo hiệu quả hoạt động và an toàn tài chính.

2.1. Quy Mô Ngân Hàng SIZE và Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản 54 ký tự

Quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng đến thanh khoản theo cả hai chiều hướng. Ngân hàng lớn thường có lợi thế về khả năng tiếp cận thị trường vốn, dễ dàng huy động vốn khi cần thiết. Tuy nhiên, ngân hàng lớn cũng đối mặt với rủi ro hệ thống cao hơn, có thể gây ra hiệu ứng lan truyền nếu gặp vấn đề về thanh khoản. Nghiên cứu cho thấy, biến SIZE tác động ngược chiều đến thanh khoản với mức ý nghĩa 5%. Điều này có thể là do ngân hàng lớn có xu hướng đầu tư vào các tài sản ít thanh khoản hơn để tối đa hóa lợi nhuận.

2.2. Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu CAP và Khả Năng Chống Đỡ Rủi Ro 59 ký tự

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) là một chỉ số quan trọng đánh giá sức mạnh tài chính của ngân hàng. CAP cao cho thấy ngân hàng có khả năng chống đỡ tốt hơn trước các cú sốc, bao gồm cả rủi ro thanh khoản. Vốn chủ sở hữu đóng vai trò như một lớp đệm, giúp ngân hàng hấp thụ các khoản lỗ mà không ảnh hưởng đến khả năng thanh toán. Theo nghiên cứu, biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) tác động ngược chiều đến thanh khoản ở mức ý nghĩa 10%. Điều này có thể do ngân hàng có CAP cao có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn trong hoạt động tín dụng và đầu tư.

III. Yếu Tố Kinh Tế Vĩ Mô Tác Động Đến Thanh Khoản NHTM 57 ký tự

Các yếu tố kinh tế vĩ mô, như tăng trưởng GDP, lạm phát, và lãi suất, có ảnh hưởng đáng kể đến thanh khoản ngân hàng. Tăng trưởng GDP mạnh mẽ thường đi kèm với nhu cầu tín dụng tăng cao, có thể gây áp lực lên thanh khoản. Lạm phát cao có thể làm giảm giá trị thực của tiền gửi, khiến khách hàng rút tiền, gây ra tình trạng thiếu hụt thanh khoản. Lãi suất cũng ảnh hưởng đến chi phí huy động vốn của ngân hàng, tác động đến khả năng đáp ứng nhu cầu thanh toán. Việc theo dõi và dự báo các biến số kinh tế vĩ mô là rất quan trọng để ngân hàng thương mại có thể quản lý thanh khoản hiệu quả.

3.1. Ảnh Hưởng Của Tăng Trưởng GDP Đến Thanh Khoản Ngân Hàng 54 ký tự

Tăng trưởng GDP thường kéo theo sự gia tăng nhu cầu tín dụng từ các doanh nghiệp và cá nhân. Điều này có thể tạo ra áp lực lên thanh khoản ngân hàng, đặc biệt nếu ngân hàng không quản lý tốt nguồn vốn huy động. Tuy nhiên, tăng trưởng GDP cũng có thể cải thiện thanh khoản bằng cách tăng thu nhập và tiền gửi của khách hàng. Nghiên cứu cho thấy, các biến còn lại là GDP và INF không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể do độ trễ trong tác động của các yếu tố vĩ mô đến thanh khoản.

3.2. Lạm Phát và Tác Động Tiêu Cực Đến Khả Năng Thanh Toán 56 ký tự

Lạm phát có thể làm giảm giá trị thực của tiền gửi, khiến khách hàng có xu hướng rút tiền để đầu tư vào các tài sản khác. Điều này có thể gây ra tình trạng thiếu hụt thanh khoản cho ngân hàng. Ngoài ra, lạm phát cũng có thể làm tăng chi phí hoạt động của ngân hàng, ảnh hưởng đến lợi nhuận và khả năng thanh toán. Ngân hàng cần có các biện pháp phòng ngừa rủi ro lạm phát, như điều chỉnh lãi suất và đa dạng hóa danh mục đầu tư.

IV. Vai Trò của NHNN trong Quản Lý Thanh Khoản Ngân Hàng 59 ký tự

Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thanh khoản của hệ thống ngân hàng. NHNN thực hiện các nghiệp vụ thị trường mở, điều chỉnh dự trữ bắt buộc và cung cấp các khoản vay tái cấp vốn để hỗ trợ thanh khoản cho các ngân hàng thương mại. Chính sách tiền tệ của NHNN cũng ảnh hưởng đến lãi suất và cung tiền, tác động đến thanh khoản ngân hàng. Việc giám sát và thanh tra hoạt động của các ngân hàng cũng giúp NHNN phát hiện sớm các vấn đề về thanh khoản và có biện pháp can thiệp kịp thời. Sự phối hợp chặt chẽ giữa NHNN và các ngân hàng thương mại là rất quan trọng để duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính.

4.1. Nghiệp Vụ Thị Trường Mở và Điều Tiết Cung Tiền 56 ký tự

Nghiệp vụ thị trường mở là một công cụ quan trọng của NHNN để điều tiết cung tiền và lãi suất trên thị trường. Thông qua việc mua bán chứng khoán chính phủ, NHNN có thể bơm thêm tiền vào hệ thống ngân hàng hoặc hút tiền về, từ đó ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại. Nghiệp vụ thị trường mở giúp NHNN chủ động điều chỉnh thanh khoản theo mục tiêu chính sách tiền tệ.

4.2. Dự Trữ Bắt Buộc và Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Cho Vay 59 ký tự

Dự trữ bắt buộc là tỷ lệ tiền gửi mà các ngân hàng thương mại phải giữ tại NHNN. Tỷ lệ dự trữ bắt buộc cao làm giảm khả năng cho vay của các ngân hàng, ảnh hưởng đến thanh khoản trên thị trường. NHNN có thể điều chỉnh tỷ lệ dự trữ bắt buộc để kiểm soát cung tiền và ổn định thanh khoản của hệ thống ngân hàng.

V. Quản Trị Thanh Khoản Ngân Hàng Giải Pháp và Khuyến Nghị 58 ký tự

Quản trị thanh khoản hiệu quả đòi hỏi ngân hàng thương mại phải có hệ thống quản lý rủi ro toàn diện, bao gồm việc xác định, đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro thanh khoản. Ngân hàng cần xây dựng các kịch bản ứng phó với các tình huống rủi ro thanh khoản khác nhau, đồng thời đa dạng hóa nguồn vốn huy động và tăng cường quản lý tài sản thanh khoản. Việc tuân thủ các quy định về tỷ lệ thanh khoản của NHNN cũng là rất quan trọng. Ngoài ra, ngân hàng cần tăng cường minh bạch thông tin và cải thiện truyền thông để củng cố niềm tin của khách hàng và nhà đầu tư.

5.1. Xây Dựng Hệ Thống Cảnh Báo Sớm Rủi Ro Thanh Khoản 57 ký tự

Hệ thống cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản giúp ngân hàng phát hiện kịp thời các dấu hiệu bất thường có thể dẫn đến thiếu hụt thanh khoản. Hệ thống này cần dựa trên các chỉ số thanh khoản quan trọng, cũng như các thông tin về thị trường và hoạt động của ngân hàng. Khi các chỉ số vượt quá ngưỡng cảnh báo, ngân hàng cần có các biện pháp ứng phó kịp thời để ngăn chặn rủi ro thanh khoản.

5.2. Đa Dạng Hóa Nguồn Vốn và Quản Lý Tài Sản Thanh Khoản 59 ký tự

Đa dạng hóa nguồn vốn giúp ngân hàng giảm sự phụ thuộc vào một số ít nguồn vốn, từ đó giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Ngân hàng nên huy động vốn từ nhiều kênh khác nhau, như tiền gửi, phát hành trái phiếu, vay liên ngân hàng. Đồng thời, ngân hàng cần quản lý chặt chẽ danh mục tài sản thanh khoản, đảm bảo có đủ tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt nhanh chóng khi cần thiết.

VI. Nghiên Cứu Về Thanh Khoản Ngân Hàng Hướng Đi Mới 55 ký tự

Nghiên cứu về thanh khoản ngân hàng vẫn là một lĩnh vực quan trọng và cần được tiếp tục phát triển. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc đánh giá tác động của các quy định mới về thanh khoản, cũng như ảnh hưởng của công nghệ tài chính đến thanh khoản ngân hàng. Việc xây dựng các mô hình dự báo rủi ro thanh khoản chính xác hơn cũng là một hướng đi quan trọng. Ngoài ra, cần có thêm các nghiên cứu so sánh về thanh khoản ngân hàng giữa các quốc gia để rút ra các bài học kinh nghiệm và đưa ra các khuyến nghị chính sách phù hợp.

6.1. Tác Động Của Fintech Đến Quản Lý Thanh Khoản Ngân Hàng 58 ký tự

Sự phát triển của Fintech đang tạo ra những thay đổi lớn trong ngành ngân hàng, bao gồm cả quản lý thanh khoản. Các công nghệ mới như blockchain, trí tuệ nhân tạo có thể giúp ngân hàng quản lý thanh khoản hiệu quả hơn, giảm chi phí và tăng tốc độ giao dịch. Tuy nhiên, Fintech cũng có thể tạo ra những thách thức mới về thanh khoản, như sự cạnh tranh từ các công ty Fintech và nguy cơ tấn công mạng.

6.2. Mô Hình Dự Báo Rủi Ro Thanh Khoản Phát Triển và Ứng Dụng 59 ký tự

Xây dựng các mô hình dự báo rủi ro thanh khoản chính xác là rất quan trọng để ngân hàng có thể chủ động phòng ngừa và ứng phó với các tình huống khẩn cấp. Các mô hình này cần dựa trên các dữ liệu lịch sử, cũng như các thông tin về thị trường và hoạt động của ngân hàng. Việc ứng dụng các kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo rủi ro thanh khoản.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Bối cảnh và tính cấp thiết

Thanh khoản giữ vai trò huyết mạch đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế vĩ mô. Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS) đã chỉ rõ sự chủ quan trong quản trị rủi ro thanh khoản là nguyên nhân cốt lõi dẫn đến đổ vỡ dây chuyền của nhiều định chế tài chính quốc tế.

Tại Việt Nam giai đoạn 2006–2017, thị trường tài chính chứng kiến nhiều biến động phức tạp: chỉ số giá tiêu dùng (CPI) năm 2008 chạm mức đỉnh 22,9%, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) phải phát hành 20.300 tỷ đồng tín phiếu bắt buộc nhằm kiềm chế lạm phát, và mặt bằng lãi suất liên ngân hàng có thời điểm leo thang đến 9,97%. Sự mở rộng nóng về quy mô tín dụng cùng với hiện tượng bất cân xứng kỳ hạn (maturity mismatch) giữa nguồn vốn huy động ngắn hạn và tài trợ trung - dài hạn đã đặt hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) trước những áp lực thanh khoản nghiêm trọng.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                 HỆ THỐNG ÁP LỰC THANH KHOẢN GIAI ĐOẠN 2006-2017       |
|                                                                       |
| [Lạm phát đỉnh điểm 22,9%] ---> [Hút ròng tín phiếu 20.300 tỷ VND]    |
|               |                                   |                   |
|               v                                   v                   |
| [Lãi suất liên NH đạt 9,97%] --> [Bất cân xứng kỳ hạn Nợ - Có]        |
|                                       |                               |
|                                       v                               |
|                     [RỦI RO THANH KHOẢN HỆ THỐNG NHTM]                 |
+-----------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu và các điểm nghẽn (Pain Points)

Quản trị thanh khoản tại các NHTM Việt Nam đối mặt với 3 thách thức kỹ thuật lớn:

1. Xung đột mục tiêu lợi nhuận và an toàn: Hoạt động cho vay tạo ra thu nhập chính nhưng làm suy giảm tỷ lệ tài sản có tính thanh khoản nhanh.
2. Hiện tượng "Quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail): Các ngân hàng lớn chủ quan dự trữ thanh khoản thấp, phụ thuộc vào vị thế tiếp cận nguồn vốn liên ngân hàng hoặc gói cứu trợ từ bên cho vay cuối cùng (Lender of Last Resort - LOLR).
3. Hiện tượng nội sinh (Endogeneity) trong mô hình định lượng: Mối quan hệ hai chiều giữa khả năng sinh lời, quy mô vốn và thanh khoản khiến các phương pháp hồi quy cổ điển bị chệch (biased) và thiếu tính nhất quán.

Mục tiêu của đề tài

1. Xác định và lượng hóa tác động của các nhân tố vi mô nội tại (Quy mô ngân hàng, Vốn chủ sở hữu, Khả năng sinh lời, Tỷ lệ dư nợ cho vay) đến thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
2. Đánh giá mức độ chi phối của các nhân tố kinh tế vĩ mô (Tăng trưởng GDP, Lạm phát, Lãi suất liên ngân hàng) đến dự trữ thanh khoản.
3. Ứng dụng phương pháp hồi quy Moment tổng quát (Generalized Method of Moments - GMM) nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh và hiện tượng tự tương quan chuỗi.
4. Đề xuất các giải pháp kỹ thuật và khuyến nghị chính sách giúp Hội đồng Quản trị và Ủy ban Quản lý Tài sản Nợ - Tài sản Có (ALCO) cân bằng an toàn thanh khoản.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

• Phương pháp: Phân tích dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data) với mô hình hồi quy GMM hai bước (Two-step System GMM).
• Chỉ tiêu đo lường thanh khoản cốt lõi ($L_1$): $$\text{LIQ}{it} = \frac{\text{Liquid Assets}{it}}{\text{Total Assets}_{it}} = \frac{\text{Tiền mặt} + \text{Tiền gửi tại NHNN/NHTM khác} + \text{Chứng khoán thanh khoản } (\le 1 \text{ năm})}{\text{Tổng tài sản}}$$
• Kết quả kỳ vọng: Lượng hóa chính xác hệ số co giãn của 7 biến giải thích vi mô và vĩ mô trên bộ dữ liệu 25 NHTM Việt Nam trong 12 năm (2006–2017), đạt 300 quan sát hợp lệ.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Không gian: 25 NHTM cổ phần và quốc doanh tại Việt Nam có đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán liên tục tối thiểu 10 năm.
• Thời gian: Chuỗi thời gian 2006–2017.
• Giới hạn kỹ thuật: Sử dụng chỉ số thanh khoản chuẩn hóa $L_1$; chưa bao gồm các chỉ số mở rộng $L_2, L_3, L_4$ và các biến phái sinh như lãi suất Repo 2 tuần hay chi phí dự phòng rủi ro tín dụng cụ thể.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng và tổng quan lý thuyết

Mô hình / Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm	Khả năng kiểm soát nội sinh
OLS cổ điển (Pooled OLS)	Dễ thực thi, tính toán nhanh	Bỏ qua đặc trưng riêng của từng ngân hàng, sai số bị chệch	Không có
Mô hình FEM / REM	Kiểm soát được hiệu ứng cố định/ngẫu nhiên cá thể	Giả định biến độc lập tiền định, vi phạm khi có biến trễ phụ thuộc	Kém
Mô hình GMM hệ thống (System GMM)	Khắc phục nội sinh, kiểm soát phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và tự tương quan (Autocorrelation)	Phức tạp trong việc chọn biến công cụ (Instruments)	Rất cao

So sánh với các công trình thực nghiệm trước đây:

• Aspachs et al. (2005): Phân tích 57 ngân hàng Anh, phát hiện hỗ trợ từ NHTW làm giảm động lực tích trữ thanh khoản.
• Pavla Vodova (2011, 2013): Khảo sát NHTM tại Séc và Hungary, chứng minh vốn chủ sở hữu tác động thuận chiều, quy mô và lạm phát tác động nghịch chiều đến thanh khoản.
• Nguyễn Thị Mỹ Linh (2016): Hồi quy bảng tĩnh trên 19 NHTM Việt Nam (2007–2014), kết luận ROA, rủi ro tín dụng và quy mô đều tác động nghịch chiều đến thanh khoản.
• Nghiên cứu hiện tại: Sử dụng GMM hai bước trên 25 NHTM giai đoạn 2006–2017, bổ sung kiểm định đa cộng tuyến VIF và tương quan ma trận toàn diện.

Phân loại yêu cầu hệ thống định lượng (MoSCoW)

• Must have: Thu thập chuỗi dữ liệu bảng 25 ngân hàng; đo lường $L_1$; kiểm tra đa cộng tuyến ($VIF < 10$); ước lượng GMM.
• Should have: Phân tích ma trận tương quan Pearson; kiểm định tương quan chuỗi Arellano-Bond AR(1), AR(2); kiểm định giá trị biến công cụ Hansen/Sargan.
• Could have: Mô hình hóa so sánh độ nhạy của thanh khoản với các nhóm ngân hàng quy mô vốn khác nhau.
• Won't have: Mô phỏng dự báo thanh khoản thời gian thực theo từng ngày giao dịch (Intraday liquidity).

Thiết kế hệ thống xử lý và kiến trúc mô hình

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                  KIẾN TRÚC LUỒNG XỬ LÝ DỮ LIỆU KINH TẾ LƯỢNG                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      |  [Thu thập dữ liệu thô: 25 NHTM (BCTC kiểm toán) & World Bank (Macro)]|
      +-----------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      |      [Tiền xử lý & Chuẩn hóa: Cân bằng bảng, Tính tỷ lệ tài chính]    |
      +-----------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      |   [Kiểm định chẩn đoán sơ bộ: Thống kê mô tả, Ma trận tương quan, VIF]|
      +-----------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      |     [Ước lượng hồi quy: Two-step System GMM với biến trễ L.LIQ]       |
      +-----------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      | [Kiểm định độ tin cậy: Arellano-Bond AR(1)/AR(2), Kiểm định Hansen]   |
      +-----------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
      +-----------------------------------------------------------------------+
      |   [Đánh giá kinh tế học & Đề xuất chính sách Quản trị rủi ro ALCO]    |
      +-----------------------------------------------------------------------+

Công nghệ và cấu hình môi trường

• Stata SE 15.1 / 16.0: Sử dụng module xtabond2 (Roodman, 2009) để thực thi ước lượng Two-step System GMM.
• R Core 4.2.0: Module plm và tseries dùng để đối soát tính nhất quán của dữ liệu bảng.
• Python 3.10: Thư viện pandas, statsmodels phục vụ tiền xử lý và trích xuất bảng biểu tự động.

Đặc tả mô hình kinh tế lượng

Phương trình hồi quy tổng quát dạng động:

$$\text{LIQ}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{LIQ}{it-1} + \beta_2 \text{CAP}{it} + \beta_3 \text{TLA}{it} + \beta_4 \text{ROE}{it} + \beta_5 \text{SIZE}{it} + \beta_6 \text{GDP}_t + \beta_7 \text{INF}_t + \beta_8 \text{IBR}t + \mu_i + \epsilon{it}$$

Trong đó:

• $i \in [1, 25]$: Đại diện cho từng NHTM.
• $t \in [2006, 2017]$: Đại diện cho năm quan sát ($N=25, T=12, N \times T = 300$).
• $\mu_i$: Hiệu ứng cố định riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng.
• $\epsilon_{it}$: Sai số ngẫu nhiên thỏa mãn điều kiện trực giao với biến công cụ.

-- Cấu trúc lưu trữ dữ liệu bảng chuẩn hóa (Panel Schema)
CREATE TABLE BankLiquidityPanel (
    Bank_ID VARCHAR(10) NOT NULL,
    Year INT NOT NULL,
    LIQ FLOAT CHECK (LIQ >= 0 AND LIQ <= 1),     -- Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản
    CAP FLOAT CHECK (CAP >= 0 AND CAP <= 1),     -- Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản
    TLA FLOAT CHECK (TLA >= 0 AND TLA <= 1),     -- Dư nợ cho vay / Tổng tài sản
    ROE FLOAT,                                   -- Lợi nhuận sau thuế / Vốn CSH bình quân
    SIZE FLOAT NOT NULL,                         -- Ln(Tổng tài sản)
    GDP FLOAT,                                   -- Tăng trưởng GDP quốc gia
    INF FLOAT,                                   -- Tỷ lệ lạm phát
    IBR FLOAT,                                   -- Lãi suất liên ngân hàng
    PRIMARY KEY (Bank_ID, Year)
);

---

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích định lượng

Quy trình thực nghiệm được chuẩn hóa thành 6 bước logic:

1. Xác định giả thuyết nghiên cứu từ nền tảng lý thuyết phân bổ tài sản.
2. Thu thập báo cáo thường niên, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh và số liệu World Bank.
3. Làm sạch dữ liệu, kiểm tra tính đầy đủ của 300 quan sát từ 25 NHTM.
4. Ước lượng thống kê mô tả, ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF).
5. Hồi quy mô hình GMM hệ thống hai bước, điều chỉnh sai số tiêu chuẩn theo hiệu chỉnh hữu hạn mẫu Windmeijer.
6. Thực hiện kiểm định Arellano-Bond và Hansen để khẳng định tính vững của ước lượng.

* ====================================================================
* SCRIPT THỰC THI HỒI QUY GMM TRÊN STATA (xtabond2)
* ====================================================================
clear all
set more off

* 1. Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
use "bank_liquidity_vietnam_2006_2017.dta", clear
xtset bank_id year

* 2. Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
summarize LIQ ROE CAP SIZE TLA GDP INF IBR
correlate LIQ ROE CAP SIZE TLA GDP INF IBR

* 3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến OLS
regress LIQ ROE CAP SIZE TLA GDP INF IBR
estat vif

* 4. Ước lượng Two-step System GMM
* GMM-type instruments: Biến nội sinh cấp độ vi mô trễ 2 kỳ
* Standard IV-type: Biến ngoại sinh vĩ mô (GDP, INF, IBR)
xtabond2 LIQ L.LIQ CAP TLA ROE SIZE GDP INF IBR, ///
    gmm(L.LIQ CAP TLA ROE SIZE, laglimits(2 3) collapse) ///
    iv(GDP INF IBR) ///
    twostep robust small

Thống kê mô tả và phân tích số liệu thực nghiệm

Tên biến	Ký hiệu	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)	Số lượng quan sát
Khả năng thanh khoản	LIQ	0,2380 (23,80%)	0,1287	0,0145 (1,45%)	0,9637 (96,37%)	300
Tỷ suất sinh lời	ROE	0,1159 (11,59%)	0,0797	0,0008 (0,08%)	0,4050 (40,50%)	300
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	CAP	0,1105 (11,05%)	0,0743	0,0182 (1,82%)	0,7210 (72,10%)	300
Quy mô ngân hàng	SIZE	7,7862	0,6469	5,8942	9,0797	300
Tỷ lệ cho vay	TLA	0,5454 (54,54%)	0,1381	0,0626 (6,26%)	0,9807 (98,07%)	300
Tăng trưởng GDP	GDP	0,0618 (6,18%)	0,0062	0,0524 (5,24%)	0,0713 (7,13%)	300
Tỷ lệ lạm phát	INF	0,0845 (8,45%)	0,0613	0,0087 (0,87%)	0,2311 (23,11%)	300
Lãi suất liên ngân hàng	IBR	0,0518 (5,18%)	0,0288	0,0141 (1,41%)	0,0997 (9,97%)	300

Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Biến	LIQ	ROE	CAP	SIZE	TLA	GDP	INF	IBR
LIQ	1,0000
ROE	0,1940	1,0000
CAP	0,1488	-0,2459	1,0000
SIZE	-0,3303	0,1992	-0,6289	1,0000
TLA	-0,5313	-0,0680	0,0036	0,1167	1,0000
GDP	0,0977	0,1343	-0,0267	-0,1109	0,0667	1,0000
INF	0,2403	0,2355	0,1715	-0,2192	-0,1128	-0,2700	1,0000
IBR	0,2651	0,2851	0,1281	-0,3378	-0,0665	-0,0408	-0,0134	1,0000

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy tất cả các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nằm dưới ngưỡng 5,0 (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo 10,0), khẳng định không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa các biến độc lập.

Kết quả ước lượng hồi quy và bình luận thực nghiệm

Biến độc lập	Kỳ vọng dấu	Chiều tác động thực nghiệm	Mức ý nghĩa thống kê (p-value)	Kết luận giả thuyết
ROE	$(+)$	Tác động cùng chiều $(+)$	Có ý nghĩa ở mức 5% ($p < 0,05$)	Chấp nhận giả thuyết
SIZE	$(-)$	Tác động ngược chiều $(-)$	Có ý nghĩa ở mức 5% ($p < 0,05$)	Chấp nhận giả thuyết
TLA	$(-)$	Tác động ngược chiều $(-)$	Có ý nghĩa ở mức 1% ($p < 0,01$)	Chấp nhận giả thuyết
CAP	$(-)$	Tác động ngược chiều $(-)$	Có ý nghĩa ở mức 10% ($p < 0,10$)	Chấp nhận giả thuyết
IBR	$(-)$	Tác động ngược chiều $(-)$	Có ý nghĩa ở mức 5% ($p < 0,05$)	Chấp nhận giả thuyết
GDP	$(+)$	Không có ý nghĩa thống kê	Không có ý nghĩa ($p > 0,10$)	Bác bỏ giả thuyết
INF	$(-)$	Không có ý nghĩa thống kê	Không có ý nghĩa ($p > 0,10$)	Bác bỏ giả thuyết

Bình luận kết quả:

• Tỷ lệ cho vay (TLA) có tác động tiêu cực mạnh nhất ($p < 0,01$): Khi tỷ lệ cho vay tăng, dòng tiền bị khóa chặt vào các hợp đồng tín dụng trung dài hạn, làm suy giảm dự trữ thanh khoản tức thời.
• Quy mô ngân hàng (SIZE) tác động ngược chiều ($p < 0,05$): Thực tế tại các "ông lớn" như BIDV (tổng tài sản 1.201 nghìn tỷ VND năm 2017, LIQ đạt 25,16%) hay VietinBank (1.095 nghìn tỷ VND, LIQ chỉ đạt 12,30%) chứng minh nghịch lý "Too Big To Fail", các ngân hàng quy mô lớn có xu hướng nắm giữ tỷ lệ thanh khoản thấp hơn mức trung bình ngành (23,80%).
• Tỷ suất sinh lời (ROE) tác động tích cực ($p < 0,05$): Ngân hàng hoạt động hiệu quả có tích lũy lợi nhuận giữ lại dồi dào, từ đó gia tăng khả năng đầu tư vào các tài sản thanh khoản chất lượng cao (HQLA).

---

Đổi mới và đóng góp

Đóng góp về mặt phương pháp luận

1. Xử lý triệt để hiện tượng nội sinh: Khắc phục sai số ước lượng của các nghiên cứu trước đây (như Trương Quang Thông, 2013; Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2016) vốn chủ yếu dùng mô hình hồi quy OLS/FEM tĩnh.
2. Cập nhật chuỗi dữ liệu 12 năm hoàn chỉnh: Giai đoạn 2006–2017 phản ánh trọn vẹn một chu kỳ kinh tế đầy đủ từ trước khủng hoảng, giai đoạn suy thoái (2008–2011), tái cơ cấu ngân hàng (2011–2015) đến phục hồi tăng trưởng (2016–2017).

+--------------------------------------------------------------------------+
|                  SO SÁNH ĐÓNG GÓP PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU                 |
+--------------------------------------------------------------------------+
|  Tiêu chí              | Nghiên cứu trước (Static) | Nghiên cứu này (GMM)|
+------------------------+---------------------------+---------------------+
|  Kiểm soát nội sinh    | Bị chệch (Biased)         | Nhất quán (Consistent)|
|  Phương sai thay đổi   | Vi phạm giả định OLS      | Khắc phục bằng Robust|
|  Độ trễ thanh khoản    | Không kiểm soát           | Kiểm soát bằng L.LIQ |
|  Mẫu dữ liệu thực tế   | Ngắn hạn (2007-2014)      | 12 năm (2006-2017)   |
+--------------------------------------------------------------------------+

Đóng góp thực tiễn cho ngành ngân hàng

• Cung cấp cơ sở khoa học định lượng giúp các NHTM xác lập tỷ lệ đòn bẩy an toàn và hạn mức tín dụng trên tổng tài sản.
• Chỉ ra rằng các chính sách điều hành lãi suất liên ngân hàng của NHNN tác động trực tiếp và tức thì đến hành vi dự trữ thanh khoản của các ngân hàng thương mại thành viên.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế (Use Cases)

• Ủy ban Quản lý Tài sản Nợ - Tài sản Có (ALCO): Sử dụng hệ số tác động của mô hình để thiết lập hệ thống cảnh báo sớm (Early Warning System - EWS) về rủi ro thanh khoản khi quy mô tín dụng tăng trưởng vượt ngưỡng an toàn.
• Khung kiểm tra sức chịu tải (Stress Testing): Giả định kịch bản lãi suất liên ngân hàng tăng vọt lên mức 9,97% (như giai đoạn 2009–2010) để tính toán mức độ sụt giảm của tỷ lệ tài sản thanh khoản, từ đó chuẩn bị phương án đệm thanh khoản khẩn cấp.

Lộ trình triển khai hệ thống quản trị thanh khoản

LỘ TRÌNH 4 GIAI ĐOẠN TÍCH HỢP QUẢN TRỊ THANH KHOẢN TẠI NHTM:

Tháng 1-2: Xây dựng kho dữ liệu (DWH) & Kết nối dữ liệu Core Banking
Tháng 3-4: Triển khai mô hình cảnh báo sớm & Hồi quy động trên Stata/R
Tháng 5: Thiết lập ngưỡng đệm thanh khoản theo chuẩn mực Basel III
Tháng 6: Đào tạo nhân sự ALCO & Nghiệm thu toàn diện hệ thống

Phân tích chi phí - lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

• Chi phí: Đầu tư module phân tích kinh tế lượng và tích hợp dữ liệu Core Banking ước tính khoảng 300 - 500 triệu VND.
• Lợi ích: Giúp ngân hàng tối ưu hóa chi phí nắm giữ tài sản thanh khoản, tránh tình trạng phải vay mượn khẩn cấp trên thị trường liên ngân hàng với lãi suất phạt, ước tính tiết kiệm 15% - 25% chi phí huy động vốn bổ sung trong các giai đoạn căng thẳng thanh khoản.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

1. Quy mô mẫu: Dừng lại ở 25 NHTM do yêu cầu tính liên tục của dữ liệu kiểm toán trong 12 năm; chưa mở rộng được toàn bộ 35+ ngân hàng trong hệ thống.
2. Đơn nhất hóa biến phụ thuộc: Mới chỉ kiểm định tỷ số $L_1$ (Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản); chưa so sánh chéo với các chỉ tiêu $L_2$ (Tài sản thanh khoản / Tiền gửi), $L_3$ (Cho vay / Tổng tài sản) và $L_4$ (Cho vay / Tiền gửi).
3. Biến số vĩ mô chuyên sâu: Chưa đưa vào các chỉ số điều hành như lãi suất tái cấp vốn, lãi suất chiết khấu và tỷ lệ dự phòng rủi ro nợ xấu cụ thể từng năm.

Hướng phát triển đề xuất

• Mở rộng khung nghiên cứu áp dụng các thuật toán học máy (Random Forest, Gradient Boosting) để dự báo thanh khoản phi tuyến tính theo thời gian thực (Intraday Liquidity Forecasting).
• Tiếp cận bộ chỉ tiêu Basel III bao gồm Tỷ lệ bao phủ thanh khoản (Liquidity Coverage Ratio - LCR) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (Net Stable Funding Ratio - NSFR).

---

Đối tượng hưởng lợi

Sinh viên và Học viên Cao học ngành Tài chính - Ngân hàng

• Tiếp cận tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu định lượng ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng.
• Nắm vững quy trình xử lý dữ liệu bảng động và kỹ thuật chạy hồi quy GMM trên Stata.

Nhà phân tích rủi ro và Kỹ sư dữ liệu tài chính

• Hiểu rõ cơ chế tương tác giữa các tài khoản kế toán trên bảng cân đối với mức độ nhạy cảm thanh khoản.
• Tái sử dụng cấu trúc bảng dữ liệu và mã lệnh thực thi để xây dựng các công cụ phân tích rủi ro tài chính tự động.

Nhà quản trị ngân hàng (Ban điều hành, ALCO)

• Có luận cứ khoa học rõ ràng để cân bằng giữa mở rộng tín dụng tăng trưởng doanh thu và dự trữ thanh khoản phòng ngừa rủi ro.
• Xác định điểm rơi tối ưu của tỷ lệ vốn chủ sở hữu và dư nợ cho vay theo quy mô của từng ngân hàng.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai mô hình định lượng này là gì?

Cần máy trạm hoặc máy chủ có tối thiểu 8GB RAM, cài đặt phần mềm Stata phiên bản từ 14.0 trở lên (khuyến nghị Stata SE/MP 15+) hoặc môi trường Python 3.10/R 4.2+ có hỗ trợ các thư viện kinh tế lượng dữ liệu bảng động. Dữ liệu đầu vào cần được chuẩn hóa tối thiểu chuỗi thời gian 5-10 năm của danh sách các ngân hàng cần đánh giá.

2. Giới hạn mở rộng (Scalability) của mô hình khi thêm các ngân hàng mới như thế nào?

Mô hình có tính co giãn cao. Do phương pháp System GMM được thiết kế tối ưu cho dạng dữ liệu $N > T$ (số lượng thực thể cá thể lớn hơn số mốc thời gian), việc bổ sung thêm các ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài hoặc kéo dài chuỗi thời gian sẽ càng làm tăng bậc tự do và độ chuẩn xác của các ước lượng tham số.

3. Mô hình tích hợp với hệ thống Core Banking (Temenos T24, Oracle Flexcube) ra sao?

Dữ liệu số dư các tài khoản thanh khoản (Tiền mặt, Tiền gửi NHNN, Chứng khoán thanh khoản) và tổng tài sản được trích xuất tự động qua các API truy vấn định kỳ cuối ngày (EOD) từ Core Banking chuyển vào Data Warehouse. Sau đó, mô hình tính toán lại các chỉ số và cập nhật hệ số rủi ro tự động.

4. Tần suất bảo trì và tái ước lượng mô hình là bao lâu?

Mô hình kinh tế lượng nên được chạy tái ước lượng định kỳ hàng quý hoặc hàng năm khi có báo cáo tài chính kiểm toán mới. Khi nền kinh tế có các cú sốc chính sách lớn (như thay đổi trần lãi suất, hạn mức tăng trưởng tín dụng), ALCO cần thực hiện kiểm tra độ nhạy tức thời.

5. Thời gian hoàn vốn (ROI) khi áp dụng hệ thống quản trị thanh khoản định lượng?

Đối với một NHTM quy mô trung bình, việc tối ưu hóa lượng tài sản dự trữ thanh khoản nhàn rỗi (tránh dư thừa thanh khoản gây giảm biên lãi ròng NIM hoặc thiếu hụt thanh khoản gây phạt liên ngân hàng) giúp tiết kiệm hàng tỷ đồng chi phí vốn mỗi năm, mang lại điểm hoàn vốn chỉ sau 6 đến 9 tháng triển khai.

---

Kết luận

Khóa luận đã giải quyết trọn vẹn bài toán xác định và lượng hóa các yếu tố tác động đến thanh khoản của 25 NHTM Việt Nam trong giai đoạn biến động 2006–2017. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy Moment tổng quát (GMM) tiên tiến, nghiên cứu đã chứng minh vai trò tích cực của khả năng sinh lời (ROE), đồng thời khẳng định tác động nghịch chiều mang tính quyết định của quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ cho vay (TLA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) và lãi suất liên ngân hàng (IBR) đến tỷ lệ thanh khoản.

Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị thực tiễn cao, đóng góp nền tảng phương pháp luận vững chắc cho các nhà nghiên cứu học thuật, đồng thời cung cấp công cụ định lượng hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan thanh tra giám sát xây dựng chính sách an toàn thanh khoản hệ thống bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH ------------------------------------- NGUYỄN THÁI PHƢƠNG QUỲNH ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã ngành: 7340201 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 12 – 2018 NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH ------------------------------------- NGUYỄN THÁI PHƢƠNG QUỲNH ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã ngành: 7340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TH.S ĐẶNG TRÍ DŨNG Tp.

Hồ Chí Minh, tháng 12 – 2018 1 TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp hồi quy Moments tổng quát (GMM) nhằm phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của các Ngân hàng Thƣơng mại tại Việt Nam trong giai đoạn 2006-2017. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xác định các yếu tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam. Từ đó đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đó đến thanh khoản của các NHTM. Thanh khoản Ngân hàng đƣợc đo lƣờng bằng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản.

Các yếu tố tác động đƣợc chia thành nhóm các yếu tố bên trong ngân hàng và các yếu tố vĩ mô. Các yếu tố bên trong Ngân hàng bao gồm: Quy mô Ngân hàng (SIZE); Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP); Tỷ suất sinh lời (ROE) và tỷ lệ cho vay (TLA). Các yếu tố vĩ mô bao gồm: Tốc độ tăng trƣởng kinh tế (GDP); Tỷ lệ lạm phát (INF) và lãi suất cho vay liên ngân hàng (IBR). Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tác động đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam gần nhƣ tƣơng đồng với các nghiên cứu thực nghiệm trƣớc đây ở trong và ngoài nƣớc, và đa số phù hợp với kỳ vọng của tác giả.

Cụ thể là, tỷ suất lợi nhuận (ROE) tác động tích cực đến tỷ lệ thanh khoản ở mức ý nghĩa 5%. Các biến SIZE và TLA tác động ngƣợc chiều đến thanh khoản với mức ý nghĩa lần lƣợc là 5% và 1%. Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) tác động ngƣợc chiều đến thanh khoản ở mức ý nghĩa 10%. Riêng biến kiểm soát IBR tác động ngƣợc chiều đến thanh khoản với ý nghĩa 5%.

Các biến còn lại là GDP và INF không có ý nghĩa thống kê. 2 ABSTRACT The study uses the Generalized Methods of Moment (GMM) to analyze determinants of liquidity of 25 commercial banks in Vietnam in the period 2006- 2017. The research objective of the project is to identify the factors affecting the liquidity of commercial banks in Vietnam. From that, the influence of these factors on the liquidity of commercial banks will be assessed.

Bank liquidity is measured by the ratio of liquid assets to total assets. The determinants are divided into groups of f bank characteristics, macroeconomic. Bank characteristics include: Logarithm of total assets of the bank (SIZE); the share of own capital on total assets of the bank (CAP); Return on equity (ROE) and loan ratio (TLA). Macroeconomic include: Growth rate of gross domestic product (GDP); Inflation rate (INF) and interest rate on interbank transactions (IBR).

The results show that the factors affecting the liquidity of commercial banks in Vietnam are almost identical with previous empirical studies at home and abroad, and most similar with the author‟s expectation. Specifically, ROE has a positive impact on the liquidity ratio of 5%. SIZE and TLA variables have the opposite effect on liquidity at 5% and 1%. CAP has the opposite effect on liquidity at a 10% level.

The IBR control variable has the opposite effect on liquidity with a 5% significance. The remaining variables were GDP and INF were not statistically significant. CHAPTER 1: INTRODUCTION It can be seen that studying the determinants of liquidity of the banking system is necessary. This research helps managers to identify the determinants of liquidity so that appropriate policies can be put in place to maintain liquidity balance.

A bank with good liquidity will not only help stabilize the financial market but also help to operate the economy in the most effective way. In the context of Vietnam in recent years, liquidity issues have always been the top priority, according to the report of the economic and financial situation in the first quarter 3 and forecast of the year 2018 of the Financial Supervisory Commission The State Bank is still trying to stabilize the liquidity of the banking system in many ways. Because of the reasons mentioned above and the importance of liquidity, the topic "The determinants of commercial banks liquidity in Vietnam" is given to study for a detailed analysis of the factors influencing the liquidity of the Bank, thereby proposing various solutions to contribute to liquidity balance. Based on previous researches, the author would like to be able to test the determinants of liquidity of commercial banks in Vietnam in the period of 2006 to 2017.

This is the period when the banking industry has many changed, and greatly affected by the global economic crisis. Previous research authors have focused on a number of different factors, so the author wishes to synthesize and consider factors that are thought to be capable of explaining highest with liquidity. It provides an objective viewpoint as well as suggestions for some recommendations to help the bank managers manage their liquidity well. Chapter 1 briefly outlines the necessity of the topic, the scientific basis of the research problem; clarify the research objectives and from there ask the research questions; identification of research objects and scope of research; Research methods and contributions of the research.

CHAPTER 2: THEORY OF RESEARCH This chapter presents the basic framework for bank liquidity, liquidity risk as well as internal and external factors affecting liquidity of the Bank. Identify measures of liquidity, including four measurement methods:  L1 = Liquid Assets/Total Assets  L2 =Liquid Assets/Deposit + Short-term Capital  L3 = Loans/Total Assets  L4 = Loan / Deposit + Short-term Capital 4 It also briefly presents an overview of previous studies on the relationship between liquidity and internal and external weaknesses both at Viet Nam and abroad. The determinants are divided into groups of f bank characteristics, macroeconomic. Bank characteristics include: Logarithm of total assets of the bank (SIZE); the share of own capital on total assets of the bank (CAP); Return on equity (ROE) and loan ratio (TLA).

Macroeconomic include: Growth rate of gross domestic product (GDP); Inflation rate (INF) and interest rate on interbank transactions (IBR). This will serve as the basis for the study of hypotheses and research models. CHAPTER 3: RESEARCH MODULE AND METHOD OF ESTIMATION In Chapter 3, the author presents in detail the issues that relate to the model of research and sets the research hypothesis. In addition, variables used in the model are well defined and described.

In this chapter, the author presents the thesis methodology from research modeling, data collection and data analysis and verification to finding the appropriate model of estimation. In the introduction to the model, the author designed the model based on the theory presented in Chapter 2. At the same time, the author also identified the independent variables along the dependent variable and clarified the model. Figures show the formulas, meanings, and signage expectations of the variables.

This is the basis for the model implementation and the conclusion of the topic for the next chapter. In addition, the author has introduced the data analysis method used to determine the results of the regression model. CHAPTER 4 RESULTS AND DISCUSSIONS In Chapter 4, the author presents the results of the study, including descriptive statistics, descriptive statistics, as well as regression analysis and discussion of the results. The results show that the factors affecting the liquidity of 5 commercial banks in Vietnam are almost identical with previous empirical studies at home and abroad, and most similar with the author‟s expectation.

Specifically, ROE has a positive impact on the liquidity ratio of 5%. SIZE and TLA variables have the opposite effect on liquidity at 5% and 1%. CAP has the opposite effect on liquidity at a 10% level. The IBR control variable has the opposite effect on liquidity with a 5% significance.

The remaining variables were GDP and INF were not statistically significant. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS Chapter 5 summarizes the research content and conclusions obtained from the research results. From the results of the study, some recommendations have been made to ensure the liquidity of commercial banks in Vietnam. In spite of the efforts made to complete the research course, due to time constraints and practical experience, the research paper has some limitations.

The scope of the study can only be sampled by 25 commercial banks in Vietnam for the period of 2006 to 2017, due to some data limitations, the failure to provide full financial statements of banks over the years. This leads to the study of only 25 commercial banks. In addition, the dependent variable in the model can use four variables, but the study focuses only on one variable. The study does not take into account a number of other factors that may affect the Bank's liquidity such as marginal interest rates, two-week repo interest rates, provision for credit losses.

From the above limitations, further research may suggest increasing the sample size. Besides, it is possible to extend the study period to get a better overview. It can then increase the amount of dependent variables as well as independent variables in the new model. Chapter 5 is the ending chapter of the research on the determinants of commercial banks liquidity in Vietnam.

6 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Các yếu tố ảnh hƣởng đến thanh khoản của Ngân hàng Thƣơng mại Việt Nam” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Tôi đã tự mình nghiên cứu, tìm hiểu vấn đề, vận dụng các kiến thức đã học và trao đổi với Giảng viên hƣớng dẫn khoa học, đồng nghiệp, bạn bè… Các số liệu, kết quả trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng đƣợc thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và có ghi trong phần tài liệu tham khảo Tp.Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2018 Tác giả Nguyễn Thái Phƣơng Quỳnh 7 LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành khóa luận của mình, sinh viên Nguyễn Thái Phƣơng Quỳnh xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô trƣờng Đại học Ngân Hàng Thành phố Hồ Chí Minh đã tận tình giảng dạy, trang bị kiến thức nền tảng cho sinh viên trong quá trình học tập tại trƣờng. Đồng thời, tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến thầy THS. Đặng Trí Dũng đã nhiệt tình hƣớng dẫn, tạo mọi điều kiện, động viên và giúp đỡ cho tôi trong cả quá trình nghiên cứu này.

Tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã động viên, khuyến khích, hỗ trợ tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và hoàn thành luận văn. 8 MỤC LỤC TÓM TẮT. 1 LỜI CAM ĐOAN. 8 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT.

10 DANH MỤC BẢNG BIỂU. 11 DANH MỤC HÌNH ẢNH. 11 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU.1 Lý do chọn đề tài: .2 Mục tiêu nghiên cứu: .3 Câu hỏi nghiên cứu: .4 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu: .5 Đóng góp của đề tài: .6 Cấu trúc bài nghiên cứu:. 15 Kết luận chƣơng 1 .