I. Rủi ro thanh khoản ngân hàng Tổng quan tầm quan trọng 55 ký tự
Ngân hàng có tính thanh khoản tốt củng cố hệ thống ngân hàng, ổn định thị trường tài chính và nền kinh tế. Crowe (2009) khẳng định, ngân hàng vốn dồi dào, tài sản tốt, thu nhập cao vẫn có thể phá sản nếu thanh khoản kém. Tình trạng thanh khoản NHTM Việt Nam đã tiến triển sau khủng hoảng tài chính (2007-2009) và tái cơ cấu ngân hàng (2012-2015), nhưng vẫn đối mặt suy thoái, nợ xấu tăng (quý 3/2023 tỷ lệ 1%-3,9%), nguồn vốn tín dụng kém hiệu quả, lãi suất biến động. Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (BCBS) chỉ ra thanh khoản là nguyên nhân sâu xa của khủng hoảng. Sự kiện SVB và First Republic phá sản năm 2023 làm tăng lo ngại sụp đổ ngân hàng khác, cho thấy uy tín ảnh hưởng hệ thống. Sự kiện SCB tại Việt Nam là hồi chuông cảnh tỉnh khi tin xấu khiến người dân rút tiền ồ ạt. Các nhà lãnh đạo ngân hàng và NHNN cần chính sách linh hoạt ứng biến, ổn định thanh khoản toàn hệ thống.
1.1. Khái niệm thanh khoản ngân hàng góc nhìn đa chiều
Thanh khoản ngân hàng được hiểu theo nhiều cách. Ủy ban giám sát Basel (2008) định nghĩa là khả năng ngân hàng đáp ứng nghĩa vụ đến hạn, tránh tổn thất, tăng tài sản để đáp ứng nhu cầu. Duttweiler (2011) khái niệm là khả năng thực hiện nghĩa vụ tài chính khi đến hạn. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc duy trì đủ nguồn lực để đáp ứng các cam kết tài chính kịp thời. Theo đó, ngân hàng phải có kế hoạch dự phòng để đối phó với những tình huống bất ngờ có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh toán.
1.2. Rủi ro thanh khoản NHTM nguyên nhân hậu quả
Duttweiler (2009) định nghĩa rủi ro thanh khoản là nguy cơ NHTM mất khả năng thanh toán, biến động tài chính bất ngờ, hoặc phải huy động vốn khẩn cấp với chi phí cao. Nguyễn Văn Tiến (2010) chỉ ra ba nguyên nhân: huy động vốn ngắn hạn cho vay dài hạn, sự nhạy cảm của tài sản tài chính với thay đổi lãi suất, và yêu cầu đáp ứng nhu cầu thanh khoản hoàn hảo. Rủi ro thanh khoản có thể dẫn đến mất niềm tin của khách hàng và thậm chí là sụp đổ ngân hàng.
II. Các yếu tố ảnh hưởng rủi ro thanh khoản Tổng quan nghiên cứu 58 ký tự
Bài viết xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng rủi ro thanh khoản của NHTM Việt Nam, từ đó đưa ra hàm ý chính sách và quản trị. Nghiên cứu bổ sung vào nhóm nghiên cứu về ảnh hưởng các yếu tố đến rủi ro thanh khoản. Nghiên cứu được thực hiện để xác định các biến độc lập tác động đến rủi ro thanh khoản, phân tích yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của NHTM Việt Nam từ 2011-2022, đưa ra khuyến nghị xây dựng hệ thống ngân hàng vững mạnh. Nghiên cứu tìm câu trả lời cho câu hỏi: yếu tố nào ảnh hưởng, các biến độc lập tương quan như thế nào đến rủi ro, mô hình và phương pháp nào đo lường rủi ro, và khuyến nghị nào để đảm bảo thanh khoản hợp lý.
2.1. ROE và rủi ro thanh khoản Mối quan hệ ảnh hưởng
ROE đo lường hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu. Vũ Thị Hồng (2015) cho thấy quan hệ cùng chiều giữa ROE và rủi ro thanh khoản. Các nghiên cứu khác (Vodová 2011, Valla và Escorbiac 2008, Mehmed 2014) lại cho thấy quan hệ nghịch biến. Điều này cho thấy sự phức tạp trong mối quan hệ giữa ROE và khả năng thanh khoản, phụ thuộc vào điều kiện cụ thể của từng ngân hàng và môi trường kinh tế.
2.2. Tỷ lệ nợ xấu NPL Tác động đến thanh khoản ngân hàng
NPL thể hiện khoản nợ khó đòi, đánh giá chất lượng tín dụng. Vodova (2011, 2013) và Vũ Thị Hồng (2015) cho thấy NPL tương quan tích cực đến rủi ro thanh khoản. Nợ xấu làm giảm khả năng thu hồi vốn, gây áp lực lên thanh khoản của ngân hàng và ảnh hưởng đến khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính.
2.3. Tỷ lệ cho vay trên huy động LDR Liên hệ tới rủi ro
LDR đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng. Vodova (2013), Ha et al. (2022), Yen et al. (2019), và Mehmed (2014) cho thấy quan hệ tích cực giữa LDR và rủi ro thanh khoản. Nghiên cứu của Vũ Thị Hồng (2015) lại cho kết quả ngược lại. Điều này cho thấy cần phải xem xét nhiều yếu tố khác khi đánh giá tác động của LDR đến rủi ro thanh khoản.
III. Đo lường rủi ro thanh khoản Phương pháp chỉ số đánh giá 59 ký tự
Aspachs & cộng sự (2005) và Vodová (2011) đưa ra nhiều cách đánh giá tình hình thanh khoản. Tác giả sử dụng: LIQ = Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản. Tỷ lệ này càng cao, khả năng thanh khoản càng tốt, và ngược lại. LIQ2 = Tài sản thanh khoản / (Tiền gửi + Vốn huy động ngắn hạn). LIQ3 = Khoản cho vay / (Tiền gửi + Nguồn vốn ngắn hạn). LIQ4 = Khoản cho vay / Tổng tài sản. Các chỉ số này cung cấp cái nhìn toàn diện về khả năng thanh khoản của ngân hàng.
3.1. Phân tích tỷ số thanh khoản LIQ Ưu điểm hạn chế
Tỷ số LIQ (Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản) thể hiện khả năng thanh khoản. Tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng có nhiều tài sản dễ chuyển đổi thành tiền mặt, giúp đáp ứng nhu cầu thanh toán. Tuy nhiên, tỷ lệ này có thể không phản ánh chính xác tình hình thanh khoản thực tế nếu tài sản thanh khoản không dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt hoặc giá trị bị suy giảm.
3.2. Đánh giá thanh khoản bằng LIQ2 Ý nghĩa ứng dụng
Tỷ số LIQ2 (Tài sản thanh khoản / (Tiền gửi + Vốn huy động ngắn hạn)) đo lường khả năng đáp ứng nhu cầu rút tiền của khách hàng. Tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng có đủ tài sản thanh khoản để đáp ứng nhu cầu rút tiền, giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Tỷ số này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh có nhiều biến động kinh tế và tâm lý khách hàng.
3.3. Sử dụng LIQ3 và LIQ4 Cách xác định rủi ro thanh khoản
Tỷ số LIQ3 (Khoản cho vay / (Tiền gửi + Nguồn vốn ngắn hạn)) và LIQ4 (Khoản cho vay / Tổng tài sản) cho biết mức độ phụ thuộc vào vốn vay. Tỷ lệ cao cho thấy ngân hàng có khả năng thanh khoản yếu. Các tỷ số này giúp nhà quản lý đánh giá mức độ rủi ro thanh khoản tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa.
IV. Phân tích dữ liệu mô hình nghiên cứu Python trong thực tiễn 59 ký tự
Nghiên cứu sử dụng 28 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2022. Sử dụng thuật toán Multiple linear regression, là một thuật toán thuộc Supervised Learning của học máy (Machine Learning), được thực hiện bằng ngôn ngữ lập trình Python. Python là lựa chọn tốt cho phân tích dữ liệu kinh tế, có hệ sinh thái thư viện đa dạng giúp xử lý dữ liệu hiệu quả. Ngoài ra, Python có các thư viện giúp xử lý hình ảnh, mang lại các hình ảnh được trực quan hóa giúp hình dung dễ dàng hơn. Nghiên cứu kế thừa giá trị các bài NC trước, đúc kết kết luận hợp lý, đưa ra giải pháp phù hợp tình hình kinh tế hiện tại.
4.1. Dữ liệu nghiên cứu lựa chọn mẫu phạm vi thời gian
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 28 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2011-2022. Việc lựa chọn mẫu này đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Phạm vi thời gian 12 năm cho phép đánh giá tác động của các yếu tố kinh tế và chính sách khác nhau đến rủi ro thanh khoản.
4.2. Ứng dụng Python Machine Learning Phân tích rủi ro
Nghiên cứu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và thuật toán Machine Learning (ML) để phân tích dữ liệu. Python cung cấp các thư viện mạnh mẽ như NumPy, Pandas, và Scikit-learn, giúp xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá kết quả. Thuật toán ML cho phép tự động hóa quá trình phân tích và đưa ra dự đoán về rủi ro thanh khoản.
4.3. Kết quả mô hình Các biến ETA INF SIZE tác động rủi ro
Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố nghiên cứu ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản ngân hàng, trong đó các biến ETA, INF tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản ngân hàng, ngược lại các biến SIZE, ROE, NPL, LDR, LLP và LTA tác động tiêu cực tới rủi ro thanh khoản. Sau khi nhận được kết quả từ mô hình nghiên cứu, tác giả bàn luận về kết quả nghiên cứu tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 - 2022 và đưa ra khuyến nghị cho ngân hàng thương mại và rủi ro các nhà quản lý có thể hạn chế với mục đích nâng cao tình trạng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
V. Khuyến nghị giải pháp Quản trị rủi ro thanh khoản hiệu quả 60 ký tự
Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra khuyến nghị: tăng trưởng quy mô ngân hàng, chính sách phát triển và sử dụng vốn hiệu quả, xử lý nợ xấu, chính sách sử dụng lợi nhuận hợp lý, và chính sách quản lý rủi ro thanh khoản. Nghiên cứu thừa nhận hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu mới, đóng góp vào hiệu quả hoạt động ngân hàng, giảm thiểu rủi ro và cải thiện thanh khoản.
5.1. Quản trị rủi ro Quy trình công cụ hiệu quả
Xây dựng quy trình quản trị rủi ro thanh khoản toàn diện, bao gồm xác định, đo lường, giám sát và kiểm soát rủi ro. Sử dụng các công cụ như stress test thanh khoản, phân tích dòng tiền, và xây dựng kế hoạch dự phòng để đối phó với các tình huống khẩn cấp.
5.2. Chính sách vốn sử dụng vốn Tối ưu thanh khoản
Xây dựng chính sách vốn phù hợp với quy mô và hoạt động của ngân hàng. Ưu tiên các nguồn vốn ổn định và dài hạn. Quản lý hiệu quả việc sử dụng vốn, đảm bảo khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản trong mọi tình huống. Giám sát chặt chẽ tỷ lệ cho vay trên huy động và các chỉ số thanh khoản khác.
5.3. Xử lý nợ xấu Tăng cường chất lượng tín dụng
Tăng cường công tác thẩm định tín dụng, quản lý rủi ro tín dụng chặt chẽ. Nhanh chóng xử lý nợ xấu để giảm thiểu tác động tiêu cực đến thanh khoản. Sử dụng các biện pháp như bán nợ, cơ cấu lại nợ, và khởi kiện để thu hồi nợ xấu.
