Các Yếu Tố Tác Động Đến Khả Năng Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Việt Nam

Tài liệu nghiên cứu Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần việt nam, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về

• Tác giả: Dư Gia Hân
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Thị Hà Thương
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Tác Động Đến Khả Năng Thanh Khoản Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
• 1.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.1. LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH KHOẢN
• 2.1.1. Khái niệm thanh khoản của NHTM
• 2.1.2. Chỉ tiêu đo lường khả năng thanh khoản
• 2.2. TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRƯỚC
• 2.2.1. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.2.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.2.3. Thảo luận các nghiên cứu trước và khoảng trống của đề tài
• 2.3. CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.3.1. Các yếu tố bên trong
• 2.3.1.1. Quy mô ngân hàng
• 2.3.1.2. Vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản
• 2.3.1.3. Tỷ lệ nợ xấu
• 2.3.1.4. Thu nhập lãi cận biên
• 2.3.1.5. Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
• 2.3.1.6. Tiền gửi khách hàng
• 2.3.1.7. Hiệu quả chi phí hoạt động
• 2.3.2. Các yếu tố bên ngoài
• 2.3.2.1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế
• 2.3.2.2. Tỷ lệ lạm phát
• 2.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.1.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.1.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 3.2. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Thống kê mô tả các biến
• 3.4.2. Phân tích ma trận hệ số tương quan
• 3.4.3. Phương pháp lựa chọn mô hình phù hợp
• 3.4.4. Kiểm định các khuyết tật
• 3.4.5. Phương pháp xử lý những khuyết tật
• 3.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
• 4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
• 4.4. KIỂM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH PHÙ HỢP
• 4.5. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH ĐƯỢC LỰA CHỌN
• 4.5.1. Kiểm tra đa cộng tuyến VIF
• 4.5.2. Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
• 4.5.3. Kiểm định tự tương quan
• 4.6. KHẮC PHỤC CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
• 4.7. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.7.1. Biến quy mô ngân hàng (SIZE)
• 4.7.2. Biến tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP)
• 4.7.3. Biến tỷ lệ nợ xấu (NPL)
• 4.7.4. Biến thu nhập lãi cận biên (NIM)
• 4.7.5. Biến tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)
• 4.7.6. Biến tiền gửi của khách hàng (DEP)
• 4.7.7. Biến hiệu quả chi phí hoạt động (CEA)
• 4.7.8. Biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP)
• 4.7.9. Biến tỷ lệ lạm phát (INF)
• 4.8. KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1.1. Đối với yếu tố quy mô ngân hàng
• 5.1.2. Đối với yếu tố tỷ lệ vốn chủ sở hữu
• 5.1.3. Đối với yếu tố tỷ lệ tiền gửi của khách hàng
• 5.1.4. Yếu tố thu nhập lãi cận biên NIM
• 5.1.5. Yếu tố vĩ mô
• 5.2. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI
• 5.2.1. Hạn chế của đề tài
• 5.2.2. Hướng nghiên cứu trong tương lai
• 5.3. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Thanh Khoản

Khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại là một yếu tố quan trọng trong việc duy trì sự ổn định của hệ thống tài chính. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản bao gồm cả yếu tố nội tại và yếu tố bên ngoài. Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp các ngân hàng có thể quản lý rủi ro và tối ưu hóa hoạt động tài chính.

1.1. Khái Niệm Khả Năng Thanh Khoản Của Ngân Hàng

Khả năng thanh khoản được định nghĩa là khả năng của ngân hàng trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính kịp thời. Theo Ủy ban Basel, khả năng thanh khoản là khả năng ngân hàng vừa tăng tài sản vừa đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không phải chịu tổn thất quá mức cho phép.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Khả Năng Thanh Khoản

Khả năng thanh khoản không chỉ ảnh hưởng đến sự tồn tại của ngân hàng mà còn tác động đến toàn bộ nền kinh tế. Một ngân hàng có khả năng thanh khoản tốt sẽ tạo niềm tin cho khách hàng và nhà đầu tư, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế.

II. Các Yếu Tố Nội Tại Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Thanh Khoản

Các yếu tố nội tại như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ nợ xấu có ảnh hưởng lớn đến khả năng thanh khoản. Việc phân tích các yếu tố này giúp ngân hàng điều chỉnh chiến lược tài chính phù hợp.

2.1. Quy Mô Ngân Hàng Và Khả Năng Thanh Khoản

Quy mô ngân hàng thường có mối quan hệ nghịch với khả năng thanh khoản. Ngân hàng lớn hơn có thể dễ dàng huy động vốn và quản lý rủi ro tốt hơn, từ đó cải thiện khả năng thanh khoản.

2.2. Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu Và Tác Động Đến Thanh Khoản

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao giúp ngân hàng có nguồn lực tài chính vững chắc hơn, từ đó nâng cao khả năng thanh khoản. Ngân hàng cần duy trì tỷ lệ này ở mức hợp lý để đảm bảo an toàn tài chính.

2.3. Tỷ Lệ Nợ Xấu Và Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Thanh Khoản

Tỷ lệ nợ xấu cao có thể làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng. Ngân hàng cần có các biện pháp quản lý nợ xấu hiệu quả để bảo vệ khả năng thanh khoản.

III. Các Yếu Tố Bên Ngoài Ảnh Hưởng Đến Khả Năng Thanh Khoản

Ngoài các yếu tố nội tại, các yếu tố bên ngoài như tình hình kinh tế vĩ mô và chính sách tiền tệ cũng có tác động lớn đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại.

3.1. Tình Hình Kinh Tế Vĩ Mô Và Khả Năng Thanh Khoản

Tốc độ tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát có thể ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Khi nền kinh tế phát triển, nhu cầu tín dụng tăng lên, từ đó cải thiện khả năng thanh khoản.

3.2. Chính Sách Tiền Tệ Và Ảnh Hưởng Đến Ngân Hàng

Chính sách tiền tệ của Ngân hàng Nhà nước có thể tác động trực tiếp đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Việc điều chỉnh lãi suất và các biện pháp hỗ trợ tài chính có thể giúp ngân hàng duy trì khả năng thanh khoản.

IV. Phương Pháp Nâng Cao Khả Năng Thanh Khoản Của Ngân Hàng

Để cải thiện khả năng thanh khoản, ngân hàng cần áp dụng các phương pháp quản lý tài chính hiệu quả. Việc tối ưu hóa quy trình cho vay và huy động vốn là rất quan trọng.

4.1. Tối Ưu Hóa Quy Trình Huy Động Vốn

Ngân hàng cần xây dựng các chiến lược huy động vốn linh hoạt và hiệu quả để đảm bảo có đủ nguồn lực tài chính cho hoạt động.

4.2. Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng Hiệu Quả

Quản lý rủi ro tín dụng là một yếu tố quan trọng giúp ngân hàng duy trì khả năng thanh khoản. Ngân hàng cần có các biện pháp kiểm soát nợ xấu và đảm bảo chất lượng tài sản.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Và Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tình hình kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng thanh khoản. Các ngân hàng cần áp dụng các kết quả nghiên cứu này vào thực tiễn.

5.1. Kết Quả Nghiên Cứu Về Khả Năng Thanh Khoản

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố nội tại và bên ngoài đều có tác động đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2023.

5.2. Đề Xuất Chính Sách Quản Lý Thanh Khoản

Dựa trên kết quả nghiên cứu, các ngân hàng cần xây dựng các chính sách quản lý thanh khoản phù hợp để cải thiện khả năng thanh khoản và giảm thiểu rủi ro.

VI. Kết Luận Và Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Khả năng thanh khoản là một yếu tố sống còn đối với sự tồn tại của ngân hàng thương mại. Nghiên cứu này đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng và đề xuất các giải pháp quản lý hiệu quả.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã xác định được các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản và đưa ra các hàm ý quản trị cho ngân hàng thương mại Việt Nam.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Trong Tương Lai

Cần tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản trong bối cảnh thay đổi của nền kinh tế và chính sách tài chính.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thanh khoản được ví như dòng máu duy trì sự sống của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) và toàn bộ nền kinh tế. Theo thống kê từ Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2008), sự sụp đổ của các định chế tài chính lớn trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008 và gần đây nhất là biến cố Silicon Valley Bank (SVB) năm 2023 bắt nguồn sâu xa từ sự thiếu hụt khả năng thanh khoản (KNTK) và việc quản trị rủi ro thanh khoản (RRTK) chưa được quan tâm đúng mức. Tại Việt Nam, hệ thống NHTM đóng vai trò huyết mạch trong việc cung ứng vốn đầu tư phát triển kinh tế với tổng tài sản chiếm hơn 90% toàn hệ thống tài chính. Tuy nhiên, tình trạng lệch pha kỳ hạn (maturity mismatch) giữa huy động vốn ngắn hạn và cho vay trung - dài hạn đã tạo ra áp lực thanh khoản thường trực đối với các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP).

Đề tài "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam" do sinh viên Dư Gia Hân thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Đỗ Thị Hà Thương (Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh, 2024) tập trung giải quyết bài toán: Xác định, lượng hóa và đánh giá mức độ chi phối của các yếu tố nội tại ngân hàng và môi trường kinh tế vĩ mô lên KNTK của 28 NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2023.

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                       KHUNG NGHIÊN CỨU THANH KHOẢN NHTMCP                     |
|                                                                               |
|   [ Yếu tố vi mô: SIZE, CAP, NPL, NIM, ROE, DEP, CEA ]                        |
|                                      |                                        |
|                                      v                                        |
|   [ Yếu tố vĩ mô: GDP, INF ] ---> [ MÔ HÌNH HỒI QUY FGLS ] ---> [ Tỷ lệ LIQ ] |
|                                      ^                                        |
|   [ Bộ dữ liệu: 28 NHTMCP | 392 Quan sát | 2010 - 2023 ]                      |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Xác định các nhân tố trọng yếu: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và xác định danh mục các biến nội tại (Quy mô ngân hàng - SIZE, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu - CAP, Tỷ lệ nợ xấu - NPL, Thu nhập lãi cận biên - NIM, Tỷ suất sinh lời - ROE, Tiền gửi khách hàng - DEP, Hiệu quả chi phí - CEA) cùng các biến vĩ mô (Tăng trưởng kinh tế - GDP, Lạm phát - INF).
2. Lượng hóa mức độ tác động: Ứng dụng kỹ thuật kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data) để đo lường hướng tác động và ý nghĩa thống kê của từng biến đối với tỷ lệ thanh khoản ($LIQ$).
3. Đề xuất hàm ý quản trị: Xây dựng hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị tài sản nợ - có (Asset-Liability Management - ALM), tối ưu hóa cấu trúc vốn và phòng ngừa RRTK theo chuẩn mực Basel II và Basel III.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi nghiên cứu

• Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính (lược khảo lý thuyết thanh khoản của Vodová, Basel Committee) và phương pháp định lượng hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng thông qua các mô hình Pooled OLS, Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM) và phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) trên phần mềm Stata 17.
• Kết quả kỳ vọng: Xác lập mô hình tối ưu đã khắc phục hoàn toàn khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, cung cấp bộ hệ số hồi quy chuẩn xác làm cơ sở hoạch định chính sách cho các NHTMCP.
• Phạm vi & Giới hạn: Nghiên cứu khảo sát 28 NHTMCP Việt Nam trong chuỗi thời gian 14 năm (2010 – 2023, bao gồm cả giai đoạn khủng hoảng sau 2008 và đại dịch COVID-19), sử dụng dữ liệu thứ cấp từ báo cáo tài chính (BCTC) đã kiểm toán bởi Big 4 và thống kê của Tổng cục Thống kê (GSO).

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trong thực tiễn quản trị ngân hàng, các phương pháp phân tích thanh khoản truyền thống thường bộc lộ những hạn chế khi áp dụng vào môi trường tài chính biến động phức tạp:

Phương pháp phân tích	Ưu điểm	Nhược điểm / Rủi ro	Mức độ phù hợp với nghiên cứu
Phân tích khe hở thanh khoản (Liquidity Gap)	Đánh giá trực quan sự chênh lệch luồng tiền vào/ra theo từng kỳ hạn đáo hạn.	Bị giới hạn do ít ngân hàng công bố chi tiết bảng luồng tiền trong BCTC thường niên; khó so sánh diện rộng.	Thấp (thiếu tính khả thi với mẫu 28 ngân hàng).
Chỉ số thanh khoản đơn lẻ (L1, L2, L3)	Dễ tính toán từ các khoản mục trên bảng cân đối kế toán; phản ánh nhanh trạng thái tài sản.	Không giải thích được nguyên nhân gốc rễ và mức độ tương tác đa chiều của các biến số kinh tế.	Trung bình (cần dùng làm biến phụ thuộc).
Kinh tế lượng dữ liệu bảng (Panel Data Models)	Phân tích đồng thời tác động theo thời gian (Time-series) và không gian (Cross-sectional); kiểm soát tính không đồng nhất của ngân hàng.	Đòi hỏi xử lý các khuyết tật hồi quy phức tạp (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan).	Cao nhất (Giải pháp được lựa chọn).

Ma trận ưu tiên yêu cầu kỹ thuật (MoSCoW)

• Must-have (Bắt buộc): Thu thập đầy đủ dữ liệu BCTC kiểm toán 2010–2023 của 28 NHTMCP; xây dựng công thức đo lường tỷ lệ thanh khoản $LIQ = \frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}}$; thực hiện kiểm định F-test, Hausman, VIF, Wooldridge và Modified Wald.
• Should-have (Nên có): Xử lý triệt để khuyết tật bằng hồi quy FGLS; phân tích so sánh đối chiếu kết quả với các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế và trong nước.
• Could-have (Có thể mở rộng): Tích hợp phân tích kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (Stress Testing) cho thanh khoản ngân hàng.
• Won't-have (Chưa thực hiện): Không đi sâu vào dòng tiền thanh khoản nội bảng theo thời gian thực (real-time tick data) do hạn chế công bố thông tin bảo mật.

Thiết kế hệ thống

graph TD
    A["Nguồn dữ liệu: BCTC 28 NHTMCP (CafeF, FiinPro) + GSO (2010-2023)"] --> B["Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, Winsorize, Tính toán 9 biến độc lập + LIQ"]
    B --> C["Kinh tế lượng sơ bộ: Thống kê mô tả & Ma trận tương quan Pearson"]
    C --> D["Ước lượng hồi quy: Pooled OLS vs FEM vs REM"]
    D --> E{"Kiểm định lựa chọn mô hình"}
    E -- "F-test (p < 0.05)" --> F["Chọn FEM thay vì Pooled OLS"]
    E -- "Hausman test (p < 0.05)" --> G["Chọn FEM thay vì REM"]
    G --> H["Kiểm định khuyết tật mô hình FEM"]
    H --> I["Đa cộng tuyến (VIF < 10) - Đạt"]
    H --> J["Phương sai sai số thay đổi (Modified Wald p < 0.05) - Vi phạm"]
    H --> K["Tự tương quan (Wooldridge p < 0.05) - Vi phạm"]
    J & K --> L["Ước lượng FGLS (Cross-sectional Time-series FGLS)"]
    L --> M["Kết quả hồi quy chuẩn xác & Khuyến nghị chính sách"]

Ngăn xếp công nghệ & Môi trường thực thi

• Phần mềm phân tích kinh tế lượng: Stata v17.0 (chuyên dụng cho xử lý dữ liệu bảng tĩnh và động).
• Ngôn ngữ xử lý dữ liệu bổ trợ: Python 3.11 (pandas v2.1.0, statsmodels v0.14.0, linearmodels v5.3).
• Cơ sở dữ liệu lưu trữ: PostgreSQL 15 / MS Excel structured format (.xlsx).

Thiết kế cấu trúc dữ liệu nghiên cứu (Data Schema)

Tên trường (Field)	Ký hiệu	Kiểu dữ liệu	Công thức tính toán	Nguồn gốc
Mã ngân hàng	Bank_ID	VARCHAR(10)	Mã định danh 28 NHTMCP	BCTC
Năm khảo sát	Year	INTEGER	2010 – 2023 (14 năm)	Thống kê
Tỷ lệ thanh khoản	LIQ	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}}$	Biến phụ thuộc (Vodová, 2013)
Quy mô ngân hàng	SIZE	DECIMAL(8,4)	$\ln(\text{Tổng tài sản})$	Biến độc lập vi mô
Vốn chủ sở hữu	CAP	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$	Biến độc lập vi mô
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Nợ xấu (Nhóm 3-5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$	Biến độc lập vi mô
Thu nhập lãi cận biên	NIM	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Thu nhập lãi ròng}}{\text{Tổng tài sản sinh lời BQ}}$	Biến độc lập vi mô
Tỷ suất sinh lời VCSH	ROE	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu bình quân}}$	Biến độc lập vi mô
Tiền gửi khách hàng	DEP	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Tiền gửi khách hàng}}{\text{Tổng nguồn vốn}}$	Biến độc lập vi mô
Hiệu quả chi phí	CEA	DECIMAL(8,4)	$\frac{\text{Chi phí hoạt động}}{\text{Tổng tài sản}}$	Biến độc lập vi mô
Tăng trưởng kinh tế	GDP	DECIMAL(8,4)	$\frac{GDP_t - GDP_{t-1}}{GDP_{t-1}} \times 100%$	Biến độc lập vĩ mô (GSO)
Tỷ lệ lạm phát	INF	DECIMAL(8,4)	Tỷ lệ lạm phát bình quân năm	Biến độc lập vĩ mô (GSO)

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

Quy trình nghiên cứu được chia làm 5 giai đoạn chính:

1. Giai đoạn 1: Chuẩn bị & Trích xuất dữ liệu (Data Pipeline): Thu thập 392 báo cáo tài chính năm đã kiểm toán, đồng bộ hóa các định nghĩa khoản mục tài sản thanh khoản (Tiền mặt, tiền gửi NHNN, tiền gửi liên ngân hàng, chứng khoán chính phủ).
2. Giai đoạn 2: Khám phá & Tiền kiểm định: Tính toán thống kê mô tả (Mean, Min, Max, StDev) và lập ma trận hệ số tương quan Pearson nhằm loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng ($|r| \ge 0.8$).
3. Giai đoạn 3: Hồi quy mô hình cơ sở: Thiết lập phương trình hồi quy dữ liệu bảng: $$LIQ_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 NPL_{it} + \beta_4 NIM_{it} + \beta_5 ROE_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 CEA_{it} + \beta_8 GDP_{it} + \beta_9 INF_{it} + \mu_{it}$$
4. Giai đoạn 4: Lựa chọn mô hình & Kiểm tra khuyết tật: Thực hiện F-test để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM. Tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test) và tự tương quan bậc 1 (Wooldridge Test).
5. Giai đoạn 5: Ước lượng FGLS & Báo cáo kết quả: Áp dụng mô hình Cross-sectional Time-series FGLS để triệt tiêu phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, đảm bảo ước lượng không chệch và có hiệu quả cao nhất (BLUE).

---

Implementation và kết quả

Quá trình phân tích thực nghiệm trên Stata

Dữ liệu bảng gồm 392 quan sát từ 28 NHTMCP được khai báo cấu trúc không gian - thời gian trên Stata 17 thông qua mã lệnh chuyên dụng:

* Khai báo cấu trúc dữ liệu bảng
xtset Bank_ID Year

* 1. Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
summarize LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF
pwcorr LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, star(0.05)

* 2. Ước lượng mô hình Pooled OLS
regress LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF
estimates store OLS

* 3. Ước lượng mô hình Tác động cố định (FEM)
xtreg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, fe
estimates store FEM

* 4. Ước lượng mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM)
xtreg LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, re
estimates store REM

* 5. Kiểm định Hausman lựa chọn giữa FEM và REM
hausman FEM REM

* 6. Kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM được lựa chọn
* Kiểm định đa cộng tuyến VIF
vif
* Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test)
xtserial LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test)
xttest3

* 7. Khắc phục khuyết tật bằng mô hình FGLS (Cross-sectional Time-series)
xtgls LIQ SIZE CAP NPL NIM ROE DEP CEA GDP INF, panels(hetero) corr(ar1)

Kiểm định và lựa chọn mô hình

1. Kết quả kiểm định F-test: Giá trị thống kê $F(27, 355) = 7.0000$ với mức xác suất $\text{Prob} > F = 0.0000 < 0.05$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$ (chọn Pooled OLS), khẳng định mô hình FEM vượt trội và phù hợp hơn Pooled OLS.
2. Kết quả kiểm định Hausman: Thống kê $\chi^2$ đạt ý nghĩa với $p\text{-value} < 0.05$, dẫn đến bác bỏ giả thuyết $H_0$ ($\beta_{FEM} = \beta_{REM}$). Mô hình FEM được lựa chọn chính thức để phân tích.
3. Kết quả kiểm tra khuyết tật mô hình FEM:
   • Đa cộng tuyến: Giá trị VIF của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.15 - 3.20 < 10$; hệ số tương quan cặp cao nhất đạt $0.48 < 0.8$, kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
   • Phương sai sai số thay đổi: Kiểm định Modified Wald cho kết quả $\text{Prob} > \chi^2 = 0.0000 < 0.05$, cho thấy mô hình vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
   • Tự tương quan: Kiểm định Wooldridge cho kết quả $\text{Prob} > F = 0.0008 < 0.05$, xác nhận tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1.
4. Hiệu chỉnh hồi quy: Áp dụng mô hình FGLS (xtgls, panels(hetero) corr(ar1)) để xử lý dứt điểm cả hai khuyết tật trên.

Kết quả đạt được và thảo luận

Dưới đây là bảng tổng hợp các chỉ số thống kê mô tả chính của tập dữ liệu 392 quan sát:

Biến	Số quan sát	Giá trị trung bình	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất	Ghi chú thực tế nổi bật
LIQ	392	0.1904 (19.04%)	0.0886	0.0452 (4.52%)	0.6110 (61.10%)	Cao nhất: SeABank (2011), Thấp nhất: Sacombank (2017)
SIZE	392	18.7618	1.1542	15.2340	27.2697	Cao nhất: Agribank (2013), Thấp nhất: ABBank
CAP	392	0.0917 (9.17%)	0.0384	0.0310 (3.10%)	0.2564 (25.64%)	Cao nhất: KienLongBank (2010), Thấp nhất: NamABank
NPL	392	0.0228 (2.28%)	0.0215	0.0001 (0.01%)	0.2976 (29.76%)	Cao nhất: NCB (2023 - sau tái cơ cấu)
NIM	392	0.0301 (3.01%)	0.0132	0.0044 (0.44%)	0.0884 (8.84%)	Cao nhất: VPBank (2019 - mảng tài chính tiêu dùng)
ROE	392	0.1261 (12.61%)	0.0854	0.0003 (0.03%)	0.8900 (89.00%)	Cao nhất: SGB (2011), Thấp nhất: NVB (2020)
DEP	392	0.6451 (64.51%)	0.1245	0.2508 (25.08%)	0.9095 (90.95%)	Cao nhất: Agribank (2021), Thấp nhất: TPBank (2011)
CEA	392	0.0165 (1.65%)	0.0089	-0.0135	0.1180 (11.80%)	Phản ánh hiệu quả kiểm soát chi phí quản lý
GDP	392	0.0583 (5.83%)	0.0168	0.0258 (2.58%)	0.0802 (8.02%)	Thấp nhất rơi vào năm đại dịch COVID-19 (2021)
INF	392	0.0535 (5.35%)	0.0471	0.0063 (0.63%)	0.1868 (18.68%)	Đỉnh điểm lạm phát năm 2011

Bảng kết quả hồi quy và ý nghĩa kinh tế lượng

Tên biến	Ký hiệu	Dấu kỳ vọng	Hệ số hồi quy FGLS	Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value)	Tác động thực tế đến KNTK ($LIQ$)
Quy mô ngân hàng	SIZE	(-)	Âm (-)	$p < 0.10$ (*)	Tác động nghịch: Ngân hàng quy mô lớn có xu hướng tận dụng lợi thế quy mô và chính sách "Too Big To Fail" để hạ thấp tỷ lệ dự trữ thanh khoản, gia tăng cho vay.
Vốn CSH / Tổng tài sản	CAP	(+)	Âm (-)	$p < 0.05$ (**)	Tác động nghịch: Khác với kỳ vọng ban đầu, các ngân hàng có vốn tự có cao tại VN thường đẩy mạnh đầu tư và tín dụng trung - dài hạn, làm giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản ngắn hạn.
Thu nhập lãi cận biên	NIM	(-)	Âm (-)	$p < 0.01$ (***)	Tác động nghịch mạnh: Ngân hàng theo đuổi NIM cao chấp nhận phân bổ vốn vào các tài sản rủi ro sinh lời cao (cho vay BĐS, tiêu dùng) thay vì nắm giữ tiền mặt hay TPCP.
Tiền gửi khách hàng	DEP	(+)	Âm (-)	$p < 0.01$ (***)	Tác động nghịch: Tại VN, tiền gửi huy động được chuyển hóa tối đa thành dư nợ cho vay để tối ưu lợi nhuận, khiến dự trữ thanh khoản tức thời suy giảm.
Tăng trưởng kinh tế	GDP	(-)	Âm (-)	$p < 0.01$ (***)	Tác động nghịch: Khi nền kinh tế tăng trưởng nóng, nhu cầu vay vốn bùng nổ, ngân hàng hạ tỷ lệ dự trữ thanh khoản để mở rộng tín dụng.
Tỷ lệ lạm phát	INF	(+)	Dương (+)	$p < 0.01$ (***)	Tác động thuận: Lạm phát tăng cao buộc các ngân hàng thận trọng hơn, tăng cường nắm giữ tài sản thanh khoản để đáp ứng yêu cầu dự trữ bắt buộc và phòng ngừa rủi ro rút tiền.
Nợ xấu, ROE, Chi phí	NPL, ROE, CEA	(+/-)	Không có ý nghĩa	$p > 0.10$	Không đạt mức ý nghĩa thống kê trong mô hình tối ưu.

---

Đổi mới và đóng góp

Điểm mới trong phương pháp luận và dữ liệu

1. Chuỗi dữ liệu kéo dài 14 năm (2010 – 2023): Khắc phục triệt để khoảng trống nghiên cứu của các công trình trước đây (Vũ Thị Hồng, 2015; Lê Hoàng Vinh, 2020; Đặng Thị Quỳnh Anh, 2022 thường chỉ khảo sát dữ liệu đến năm 2020 hoặc 2022). Khóa luận tích hợp toàn diện giai đoạn biến động sau COVID-19 và cuộc khủng hoảng thanh khoản cục bộ cuối năm 2022.
2. Kỹ thuật xử lý khuyết tật hoàn chỉnh: Nghiên cứu áp dụng quy trình kiểm định khép kín từ F-test, Hausman đến kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, sau đó sử dụng ước lượng FGLS giúp loại bỏ hoàn toàn hiện tượng suy diễn thống kê sai lệch.

Bảng so sánh với các nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu

Tiêu chí so sánh	Vũ Cẩm Nhung và CS (2023)	Đặng Thị Quỳnh Anh & CS (2022)	Nghiên cứu của Đề tài (Dư Gia Hân, 2024)
Phạm vi mẫu	24 NHTM (2010 – 2022)	15 NHTMCP (2009 – 2020)	28 NHTMCP (2010 – 2023)
Số quan sát ($N$)	312 quan sát	180 quan sát	392 quan sát
Biến phụ thuộc	Tỷ lệ L1	Tỷ lệ L1	Tỷ lệ thanh khoản L1 (Vodová chuẩn hóa)
Tác động của DEP	Tác động ngược chiều	Chưa đưa vào mô hình	Tác động ngược chiều rõ rệt ($p < 0.01$)
Tác động của CAP	Tác động ngược chiều	Tác động cùng chiều	Tác động ngược chiều có ý nghĩa ($p < 0.05$)
Mô hình cuối cùng	Hồi quy GLS	FEM / REM cơ bản	Cross-sectional Time-series FGLS toàn diện

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Giải pháp ứng dụng trong quản trị ngân hàng (ALM Framework)

                 QUY TRÌNH ĐIỀU PHỐI THANH KHOẢN TẠI NHTMCP
                 
   [ Dữ liệu vĩ mô: GDP, Lạm phát ]     [ Chỉ số nội tại: SIZE, NIM, DEP, CAP ]
                  |                                     |
                  +------------------+------------------+
                                     |
                                     v
                 [ HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM THANH KHOẢN (EWS) ]
                                     |
                +--------------------+--------------------+
                |                                         |
                v                                         v
   [ Kịch bản: GDP tăng trưởng nóng ]       [ Kịch bản: Lạm phát biến động ]
   - Hạn chế mở rộng tín dụng quá mức       - Tăng dự trữ tiền mặt & TPCP
   - Tăng đệm tài sản thanh khoản LCR        - Thắt chặt kiểm soát kỳ hạn dòng tiền

1. Điều chỉnh chính sách tăng trưởng quy mô và quản trị vốn CSH

• Kiểm soát đòn bẩy: Các ngân hàng quy mô lớn (SIZE cao) không được chủ quan dựa dẫm vào gói cứu trợ liên ngân hàng hay sự can thiệp của NHNN. Cần thiết lập hạn mức nắm giữ tài sản thanh khoản cấp 1 (HQLA - High Quality Liquid Assets) tương ứng với quy mô tài sản.
• Tối ưu hóa nguồn vốn CAP: Khi gia tăng vốn chủ sở hữu, ban điều hành cần trích lập tối thiểu 15 - 20% lượng vốn tăng thêm vào danh mục tài sản có tính thanh khoản cao (trái phiếu chính phủ, tín phiếu kho bạc) trước khi giải ngân vào tín dụng trung và dài hạn.

2. Cân đối giữa mục tiêu sinh lời (NIM) và an toàn thanh khoản

• Xây dựng chiến lược giá linh hoạt: Không hạ chuẩn tín dụng hoặc mở rộng tín dụng vào các lĩnh vực rủi ro thanh khoản cao (bất động sản, trái phiếu doanh nghiệp không tài sản bảo đảm) chỉ nhằm mục đích tối đa hóa chỉ số NIM.
• Áp dụng chỉ số LCR (Liquidity Coverage Ratio) và NSFR (Net Stable Funding Ratio) theo chuẩn Basel III nhằm đảm bảo tài sản thanh khoản tự do luôn đủ bù đắp dòng tiền rút ròng trong 30 ngày khủng hoảng.

3. Quản trị dòng tiền gửi khách hàng (DEP)

• Đa dạng hóa cơ cấu tiền gửi: Hạn chế sự phụ thuộc quá mức vào các khoản tiền gửi lớn từ khách hàng tổ chức dễ biến động; phát triển tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn (CASA) ổn định đi đôi với việc thiết lập kế hoạch thanh khoản dự phòng linh hoạt.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

• Cấu trúc dữ liệu bảng không cân xứng: Dữ liệu một số ngân hàng nhỏ trong giai đoạn 2010 – 2012 chưa được số hóa đầy đủ khiến bảng dữ liệu có độ khuyết nhẹ.
• Tần suất dữ liệu hàng năm (Annual Data): Việc sử dụng số liệu báo cáo tài chính hàng năm chưa phản ánh tức thời các cú sốc thanh khoản ngắn hạn (intra-year shocks) diễn ra trong một vài tuần hoặc vài tháng.

Hướng nghiên cứu tương lai

• Ứng dụng mô hình GMM động (System GMM): Nhằm kiểm soát hoàn toàn tính nội sinh tiềm ẩn giữa thanh khoản và khả năng sinh lời.
• Phân tích theo chu kỳ tuần suất quý/tháng: Kết hợp dữ liệu thị trường liên ngân hàng (thị trường 2) và lãi suất qua đêm VNIBOR để nâng cao độ nhạy cảm của mô hình dự báo.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                    |
|                                                                                   |
|  [ Sinh viên ]       -> Tài liệu học tập chuẩn mực về Kinh tế lượng ứng dụng      |
|  [ Chuyên viên ALM ] -> Công thức định lượng mối liên hệ NIM - DEP - Thanh khoản  |
|  [ Lãnh đạo NHTM ]   -> Khung hoạch định chính sách phân bổ tài sản an toàn       |
|  [ Nhà nghiên cứu ]  -> Dữ liệu thực nghiệm 14 năm (2010 - 2023) làm nền tảng     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

• Sinh viên & Học viên cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Tiếp cận tài liệu tham khảo hoàn chỉnh từ khung lý thuyết, quy trình xử lý dữ liệu Stata đến cách khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
• Chuyên viên Phân tích Rủi ro & Khối ALM tại các NHTM: Nắm bắt bằng chứng định lượng về việc tỷ lệ tiền gửi (DEP) và biên lãi ròng (NIM) tăng có thể gây suy giảm thanh khoản dự trữ, từ đó cân đối hạn mức cho vay an toàn.
• Cơ quan Quản lý Nhà nước (Ngân hàng Nhà nước Việt Nam): Bổ sung luận cứ thực tiễn để ban hành các tỷ lệ an toàn thanh khoản (như tỷ lệ LDR, tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn) phù hợp với chu kỳ tăng trưởng GDP và biến động lạm phát.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường phần mềm để tái lập mô hình này là gì?

Để tái lập toàn bộ quy trình nghiên cứu, nhà phân tích cần máy tính cấu hình cơ bản (CPU 4 nhân, 8GB RAM), cài đặt phần mềm Stata phiên bản 15, 16 hoặc 17 cùng bộ thư viện cài đặt thêm (findit xttest3, findit xtserial). Dữ liệu đầu vào yêu cầu định dạng Excel (.xlsx) hoặc Stata (.dta) đã chuẩn hóa cấu trúc Bank_ID và Year.

2. Tại sao nghiên cứu lại chọn tỷ lệ L1 mà không dùng khe hở thanh khoản?

Tỷ lệ L1 ($\text{Tài sản thanh khoản} / \text{Tổng tài sản}$) được chuẩn hóa quốc tế theo nghiên cứu của Vodová (2011, 2013), có thể trích xuất đồng nhất từ bảng cân đối kế toán của toàn bộ 28 ngân hàng trong 14 năm. Ngược lại, báo cáo khe hở thanh khoản không mang tính bắt buộc công bố chi tiết đồng bộ ở mọi ngân hàng, dễ gây sai lệch mẫu nghiên cứu.

3. Tại sao biến tỷ lệ tiền gửi (DEP) lại có mối tương quan nghịch với KNTK?

Về mặt lý thuyết, tiền gửi tăng cung cấp thêm thanh khoản tức thời. Tuy nhiên, tại các NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010 – 2023, tốc độ tăng trưởng tín dụng thường rất cao. Khi huy động được tiền gửi, các ngân hàng có xu hướng tối đa hóa lợi nhuận bằng cách đẩy mạnh cho vay ngay lập tức, làm giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản dự trữ không sinh lời, dẫn đến tương quan âm với tỷ lệ $LIQ$.

4. Mô hình FGLS giải quyết triệt để những vấn đề gì của mô hình FEM?

Khi kiểm định mô hình FEM, dữ liệu bảng thường gặp phải hai khuyết tật kinh tế lượng lớn: Phương sai sai số thay đổi (giữa các ngân hàng quy mô khác nhau) và Tự tương quan (chuỗi thời gian 14 năm). Nếu giữ nguyên FEM, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy sẽ bị ước lượng chệch, dẫn đến kết luận sai về ý nghĩa thống kê. Phương pháp FGLS (xtgls) tiến hành biến đổi ma trận hiệp phương sai để triệt tiêu hoàn toàn 2 khuyết tật này, tạo ra hệ số ước lượng vững và hiệu quả nhất.

5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng trực tiếp cho các ngân hàng thương mại quốc doanh không?

Mẫu nghiên cứu gồm 28 NHTM, bao gồm cả các NHTM có vốn Nhà nước lớn (Agribank, Vietcombank, VietinBank, BIDV) và các NHTMCP tư nhân. Do đó, các hàm ý quản trị về kiểm soát quy mô, cơ cấu lại danh mục đầu tư theo biến động GDP và lạm phát hoàn toàn có giá trị ứng dụng thực tiễn cho cả khối ngân hàng quốc doanh lẫn cổ phần tư nhân.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Dư Gia Hân đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra, mang lại cái nhìn sâu sắc và toàn diện về bức tranh thanh khoản của 28 NHTMCP Việt Nam trong suốt giai đoạn 2010 – 2023. Bằng việc áp dụng quy trình kinh tế lượng thực nghiệm nghiêm ngặt và mô hình ước lượng FGLS, nghiên cứu đã chứng minh một cách khoa học rằng các yếu tố Quy mô (SIZE), Vốn chủ sở hữu (CAP), Biên lãi ròng (NIM), Tiền gửi khách hàng (DEP) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) đều có tác động nghịch biến đến khả năng thanh khoản, trong khi Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động đồng biến tích cực.

Kết quả này là hồi chuông cảnh báo quan trọng cho các nhà quản trị ngân hàng: Không thể theo đuổi tăng trưởng quy mô và tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn mà xem nhẹ an toàn thanh khoản. Việc xây dựng một chiến lược quản trị tài sản nợ - có (ALM) đồng bộ, chủ động trích lập đệm thanh khoản chất lượng cao theo chuẩn mực Basel III chính là chìa khóa then chốt để hệ thống ngân hàng Việt Nam phát triển bền vững và vững vàng trước mọi biến động kinh tế toàn cầu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 Trong chương này, tác giả đã trình bày tính cấp thiết của việc phân tích các yếu tố tác động đến KNTK. Từ đó, tác giả định hướng được mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, PPNC, ý nghĩa thực tiễn của đề tài và xây dựng bố cục hoàn chỉnh. 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC Nội dung chương 2 đề cập đến cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về các yếu tố tác động đến KNTK của NHTM Việt Nam. LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH KHOẢN 2.

Khái niệm thanh khoản của NHTM Thanh khoản là một yếu tố quan trọng đối với sự tồn tại của các ngân hàng, và điều đó được nhận thấy rõ nhất thông qua sự kiện khủng hoảng tài chính năm 2008. Khi một ngân hàng bị mất khả năng thanh khoản sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống ngân hàng nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung. Tại Việt Nam, theo Nguyễn Văn Tiến (2012) định nghĩa về khả năng thanh khoản là khả năng các ngân hang đáp ứng kịp thời và đầy đủ các nghĩa vụ tài chính phát sinh trong quá trình hoạt động kinh doanh. Tại nước ngoài, theo Alshatti (2015) “Thanh khoản của NHTM là khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn”.

Tuy nhiên, định nghĩa về khả năng thanh khoản do Ủy ban Basel đưa ra trong Hiệp định Basel II (2008) được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu là khả năng ngân hàng vừa tăng tài sản vừa đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không phải chịu tổn thất quá mức cho phép. Từ những định nghĩa trên cách tiếp cận thanh khoản trong bài có thể được hiểu như sau: Thanh khoản của NHTM là khả năng biến đổi linh hoạt của một tài sản bất kỳ thành tiền mặt một cách nhanh chóng với mức chi phí thấp nhất và thanh khoản thể hiện khả năng thực hiện các nghĩa vụ thanh toán của một ngân hàng khi đến hạn. Chỉ tiêu đo lường khả năng thanh khoản Theo Vodová (2013) có hai phương pháp đo lường KNTK của ngân hàng là các tỷ lệ và khe hở thanh khoản. 8 Khe hở thanh khoản được Vodová (2013) đề cập dựa trên bài nghiên cứu của J.Bessis (2009) là sự chênh lệch giữa tài sản có và nợ ở hai thời điểm hiện tại và tương lai.

Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là có một số ít ngân hàng công bố chênh lệch thanh khoản trong báo cáo thường niên. Do đó, việc so sánh một số lượng lớn ngân hàng thường không thể thực hiện được. Tỷ lệ thanh khoản cho biết nguồn dự trữ thanh khoản sẵn có với chi phí thấp của NHTM trong khoảng thời gian ngắn và được tính bằng các chỉ tiêu khác nhau của bảng cân đối kế toán giúp xác định xu hướng thanh khoản chính. Tài sản thanh khoản L1 = x 100% (2.1) Tổng tài sản Nguồn: Vodová.(2013) Tỷ số thanh khoản L1 đo lường mức thanh khoản của ngân hàng.

Tài sản có tính thanh khoản cao bao gồm: tiền mặt, số dư tại các ngân hàng trung ương và các ngân hàng khác, chứng khoán nợ do chính phủ phát hành,. Tỷ lệ này càng cao cho thấy thanh khoản của các ngân hàng càng tốt. Tuy nhiên, giá trị cao của tỷ lệ này chưa thực sự hiệu quả vì tài sản thanh khoản mang lại thu nhập thấp hơn và làm tăng chi phí cơ hội cho ngân hàng. Tài sản thanh khoản L2 = x 100% (2.2) Tiền gửi+Nguồn vốn ngắn hạn Nguồn: Vodová (2013) Tỷ lệ thanh khoản L2 cũng được sử dụng khái niệm tài sản thanh khoản.

Tuy nhiên, tỷ lệ này tập trung hơn vào độ nhạy cảm của ngân hàng đối với các loại nguồn vốn được lựa chọn (tiền gửi của hộ gia đình, doanh nghiệp, ngân hàng cũng như các tổ chức tài chính khác). Giá trị của L2 càng cao thì khả năng hấp thụ cú sốc thanh khoản càng lớn. Khoản cho vay L3 = x 100% (2.3) Tổng tài sản Nguồn: Vodová (2011) 9 Tỷ lệ thanh khoản L3 thể hiện phần trăm khoản vay trên tổng tài sản. Tỷ lệ này cao thì KNTK thấp.

Tác giả chọn tỷ lệ đo lường L1 : “Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản” trong khóa luận tính toán về KNTK của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2023. TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRƯỚC 2. Nghiên cứu nước ngoài Vodová, P. (2013) nghiên cứu các yếu tố quyết định KNTK của NHTM tại Hungary.

Dữ liệu được sử dụng phân tích dựa trên số liệu của Ngân hàng thương mại giai đoạn 2001 – 2010. Tác giả sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Kết quả phân tích cho thấy, thanh khoản ngân hàng có mối quan hệ cùng chiều với mức độ an toàn vốn của ngân hàng, lãi suất cho vay và KNSL của ngân hàng. Tuy nhiên, quy mô ngân hàng, tỷ lệ lãi suất, tiền tệ.

lãi suất điều hành và lãi suất giao dịch liên ngân hàng có mối quan hệ ngược chiều. Mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và thanh khoản ngân hàng là không rõ ràng. B (2015) nghiên cứu đề tài về các yếu tố quyết định KNTK của 18 ngân hàng tại Tunisia trong giai đoạn từ 2000 – 2010. PPNC là mô hình hồi quy OLS và kiểm định Hausman.

Kết quả cho thấy, tỷ suất lợi nhuận trên VCSH có tác động tích cực đến KNTK. Ngược lại, thu nhập lãi cận biên, tỷ suất sinh lời trên tài sản tăng có tác động tiêu cực. Ngoài ra, KNTK không bị tác động bởi quy mô ngân hàng. (2016) phân tích thực nghiệm về các yếu tố kinh tế vĩ mô và đặc thù ngân hàng ảnh hưởng đến KNTK của các ngân hàng Ấn Độ.

Dữ liệu được sử dụng nghiên cứu gồm 59 ngân hàng giai đoạn 2000 – 2013. Phương pháp nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS. Kết quả là tiền gửi, KNSL, an toàn vốn và lạm phát có tác động tích cực đến KNTK. Ngược lại, quy mô ngân hàng và GDP có tác động tiêu cực.

(2018) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến KNTK của 23 ngân hàng tại Pakistan giai đoạn 2007 – 2016. PPNC sử dụng mô hình hồi quy GLS và kiểm định Hausman. Dữ liệu được sử dụng phân tích dựa trên số liệu báo cáo hàng năm do các ngân hàng công bố. Kết quả cho thấy chi phí vốn, tỷ lệ an toàn vốn và quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến KNTK.

Mặt khác, tiền gửi có tác động ngược chiều.(2022) nghiên cứu các yếu tố quyết định KNTK của ngân hàng tại Pakistan. Dữ liệu được sử dụng phân tích dựa trên số liệu BCTC đã kiểm toán của 32 NHTM Việt Nam giai đoạn 2006 – 2013. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS. Kết quả cho thấy KNSL, hiệu quả quản lý, chất lượng quản lý, tỷ trọng vốn trên tổng tài sản, có ảnh hưởng tích cực đến KNTK.

Ngược lại, quy mô và biên lãi ròng có ảnh hưởng tiêu cực. Nghiên cứu trong nước Vũ Thị Hồng (2015) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến KNTK của các NHTM Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu được sử dụng từ BCTC của 37 NHTM Việt Nam từ 2006 – 2011. PPNC là mô hình hồi quy OLS và kiểm định Hausman.

Kết quả cho thấy, tỷ lệ VCSH, tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ lợi nhuận có mối tương quan thuận; quy mô ngân hàng và tỷ lệ cho vay trên huy động có mối quan hệ ngược chiều với KNTK. Nguyễn Thị Ngọc Diệp và Nguyễn Thanh Lâm (2016) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến KNTK tại các NHTM Việt Nam. Dữ liệu được sử dụng phân tích dựa trên số liệu BCTC đã kiểm toán của 32 NHTM Việt Nam giai đoạn 2006 – 2013. Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy OLS và kiểm định VIF.

Kết quả cho thấy ba nhân tố tác động đến KNTK của ngân hàng. Trong đó, quy mô ngân hàng tác động cùng chiều với KNTK. Hai nhân tố còn lại có tác động ngược chiều là tỷ lệ tổng dư nợ cho vay/ tổng tiền gửi khách hàng và tỷ lệ giữa VCSH / tổng tài sản có ngân hàng. Lê Hoàng Vinh và Trần Phi Dũng (2020) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến KNTK của các NHTMCP Việt Nam.

Nguồn liệu dựa trên BCTC đã được kiểm toán 11 từ 23 NHTMCP Việt Nam. PPNC sử dụng mô hình hồi quy OLS và kiểm định Breusch - Pagan. Kết quả nghiên cứu cho thấy, KNSL, hiệu quả hoạt động cùng chiều với KNTK. Trong khi đó, lượng tiền gửi của khách hàng, quy mô ngân hàng, chất lượng tài sản ảnh hưởng ngược chiều.

Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022) thực hiện nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam giai đoạn 2009 – 2020. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 15 ngân hàng. Phương pháp nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy FEM và REM. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tỷ suất sinh lời trên VCSH có mối tương quan thuận với KNTK.

Bên cạnh đó, quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên tổng huy động ngắn hạn lại có mối quan hệ nghịch chiều. Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023) nghiên cứu về các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của 24 Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2022. Phương pháp nghiên cứu là mô hình hồi quy OLS, FEM và REM cùng với kiểm định và khắc phục khuyết tật bằng mô hình GLS. Kết quả cho thấy, tỷ lệ lợi nhuận, tổng nợ ngắn hạn/ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều với khả năng thanh khoản.

Trong khi đó, quy mô ngân hàng, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên, tỷ lệ vốn chủ sở hữu/ tổng tài sản và tổng dư nợ/ tổng tiền gửi khách hàng có tác động ngược chiều. Tổng hợp nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến các biến Không Yếu tố Cùng chiều (+) Ngược chiều (-) tác động Quy mô ngân Ali Shah, S. (2013) Moussa, hàng Ali Shah, S., Fraz, (2015), Ngọc Diệp và Nguyễn A. (2013) (2023) Thu nhập lãi Moussa, M.

B (2015), cận biên Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023) Lợi nhuận trên Moussa, M. B (2015), VCSH Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022) Tiền gửi khách Singh, A. (2018), Lê Hoàng 13 Vinh và Trần Phi Dũng (2020) Hiệu quả chi Lê Hoàng Vinh và Trần phí hoạt động Phi Dũng (2020) Tốc độ tăng Moussa, M. trưởng kinh tế K.

(2016) Tỷ lệ lạm phát Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023), Đặng Thị Quỳnh Anh và Trần Lê Mai Anh (2022) Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 2.