Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành ngân hàng đóng vai trò là huyết mạch tài chính của nền kinh tế, thực hiện chức năng trung gian dẫn vốn từ nơi thừa sang nơi thiếu, hỗ trợ các hoạt động sản xuất kinh doanh và phân phối phúc lợi xã hội. Do tính chất kinh doanh đặc thù, hệ thống ngân hàng thường xuyên đối mặt với rủi ro thanh khoản. Rủi ro thanh khoản phát sinh khi một ngân hàng không có khả năng đáp ứng nghĩa vụ chi trả khi đến hạn, không thể kịp thời chuyển hóa tài sản thành tiền mặt, hoặc phải huy động vốn trên thị trường với chi phí quá cao. Hậu quả của rủi ro thanh khoản không chỉ giới hạn tại một ngân hàng riêng lẻ mà còn có thể tạo ra "hiệu ứng domino" lây lan, đe dọa sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính và nền kinh tế, như đã được chứng minh qua cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2007–2008.

Trong bối cảnh cạnh tranh gia tăng và thị trường tài chính biến động, việc đánh giá các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trở thành yêu cầu cấp thiết. Đề tài khóa luận tốt nghiệp "Factors Affecting the Liquidity Risk of Commercial Banks in Vietnam" (Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam) của tác giả Ngô Đặng Quỳnh Nhi (Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, mã ngành 7 34 02 01) được thực hiện nhằm giải quyết bài toán này.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Mục tiêu chung: Đánh giá tác động của các nhân tố thuộc về đặc điểm nội tại ngân hàng, thị trường ngành và kinh tế vĩ mô đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam giai đoạn 2009–2019.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên việc kế thừa và tổng hợp các công trình khoa học trong và ngoài nước.
    • Kiểm định mức độ tác động của các nhân tố đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thông qua các mô hình kinh tế lượng.
    • Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị quản trị nhằm nâng cao khả năng thanh khoản, hạn chế các cú sốc thanh khoản bất ngờ cho hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những nhân tố nào quyết định và tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
  2. Mô hình và phương pháp nào phù hợp nhất để đo lường rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam?
  3. Mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại tại Việt Nam diễn ra như thế nào?
  4. Căn cứ vào kết quả nghiên cứu thực nghiệm, các giải pháp nào cần được thực hiện để kiểm soát và cải thiện rủi ro thanh khoản?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Năng lực tài chính và các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu bao gồm 31 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam (loại trừ các ngân hàng bị Ngân hàng Nhà nước mua lại bắt buộc, các ngân hàng thực hiện sáp nhập/hợp nhất hoặc thiếu dữ liệu liên tục trong 5 năm).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ năm 2009 đến năm 2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm

Khóa luận vận dụng khung pháp lý và nền tảng lý thuyết ngân hàng hiện đại:

  • Khái niệm ngân hàng thương mại: Theo Điều 4 Luật Các tổ chức tín dụng số 47/2010/QH12, ngân hàng thương mại là loại hình tổ chức tín dụng được thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định nhằm mục tiêu lợi nhuận.
  • Khái niệm rủi ro thanh khoản: Theo Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS), thanh khoản là khả năng của ngân hàng trong việc tài trợ cho sự gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn mà không phải chịu tổn thất không thể chấp nhận được. Theo Duttweiler (2009), Muranaga & Ohsawa (2002) và Nguyễn Đăng Dôn, rủi ro thanh khoản xuất hiện khi ngân hàng thiếu khả năng chi trả, không thể chuyển đổi tài sản sinh lời thành tiền mặt kịp thời, hoặc không thể vay mượn thêm vốn để thực hiện cam kết thanh toán.
  • Đo lường rủi ro thanh khoản: Tác giả phân tích hai hướng đo lường:
    • Các tỷ số thanh khoản truyền thống: $L1 = \frac{\text{Liquid assets}}{\text{Total assets}}$, $L2 = \frac{\text{Liquid assets}}{\text{Deposit} + \text{Short-term mobilized capital}}$, $L3 = \frac{\text{Total loans}}{\text{Total assets}}$, $L4 = \frac{\text{Total loans}}{\text{Deposit} + \text{Short-term funding}}$.
    • Khoảng cách tài trợ (Funding Gap - FGAP): Được tính bằng chênh lệch giữa dư nợ tín dụng bình quân và tổng vốn huy động bình quân chia cho tổng tài sản: $$\text{FGAP} = \frac{\text{Credit balance} - \text{Capital mobilization}}{\text{Total assets}}$$ Chỉ số FGAP dương và càng lớn thể hiện ngân hàng phải phụ thuộc nhiều vào việc vay mượn trên thị trường liên ngân hàng, dẫn đến rủi ro thanh khoản tăng cao.
  • Dự trữ thanh khoản: Ngân hàng duy trì hai lớp đệm thanh khoản chính gồm:
    • Dự trữ sơ cấp (Primary reserves): Tiền mặt tại quỹ, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước và tiền gửi tại các tổ chức tín dụng khác nhằm đáp ứng nhu cầu rút tiền đột xuất và dự trữ bắt buộc.
    • Dự trữ thứ cấp (Secondary reserves): Các chứng khoán có tính thanh khoản cao (tín phiếu kho bạc, thương phiếu...) có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền mặt để hỗ trợ dự trữ sơ cấp.

Hệ thống giả thuyết nghiên cứu

Khóa luận xây dựng 10 giả thuyết nghiên cứu chính:

  • H1: Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản (FGAP).
  • H2: Tỷ lệ dư nợ trên vốn huy động (LDR) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H3: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H4: Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H5: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H6: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H7: Tỷ lệ thu nhập lãi thuần (NIM) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H8: Tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H9: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.
  • H10: Tốc độ tăng trưởng cung tiền (M2) có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản.

Bảng tổng hợp các biến trong mô hình kinh tế lượng

Nhóm biến Tên biến Ký hiệu Phương pháp đo lường Kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc Khoảng cách tài trợ FGAP (Dư nợ tín dụng - Tiền gửi huy động) / Tổng tài sản -
Biến nội tại ngân hàng Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi LDR Tổng dư nợ cho vay / Tổng tiền gửi ngắn hạn +
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu CAP Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản +
Thu nhập lãi thuần NIM Thu nhập lãi thuần / Tổng tài sản sinh lời +
Quy mô ngân hàng SIZE $\ln(\text{Tổng tài sản})$ +
Tỷ lệ dư nợ trên tài sản TLA Tổng cho vay / Tổng tài sản +
Tỷ suất sinh lời vốn CSH ROE Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu +
Tỷ lệ dự phòng RRTD LLR Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ cho vay +
Biến thị trường ngành Tăng trưởng ngành AGDP Tổng tài sản ngành ngân hàng / GDP -
Mức độ tập trung ngành CR3 Tỷ trọng tài sản của 3 NHTM lớn nhất -
Biến vĩ mô Tỷ lệ lạm phát INF Chỉ số lạm phát công bố hàng năm +
Cung tiền M2 $\ln(\text{Cung tiền M2})$ +
Tăng trưởng kinh tế GDP $(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$ +

Phương pháp xử lý dữ liệu và quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phần mềm thống kê Stata 14 để ước lượng dữ liệu bảng (panel data) thông qua quy trình 6 bước:

  1. Bước 1: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước để xác định danh mục biến.
  2. Bước 2: Thiết lập mô hình hồi quy tổng quát và xác định công thức tính toán các biến.
  3. Bước 3: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ 31 ngân hàng giai đoạn 2009–2019, thực hiện ước lượng mô hình Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  4. Bước 4: Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test, Hausman test) và kiểm tra khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF, hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan).
  5. Bước 5: Áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) nhằm khắc phục triệt để hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi; đồng thời định hướng dùng phương pháp S-GMM khi kiểm soát nội sinh.
  6. Bước 6: Thảo luận kết quả ước lượng và đề xuất các giải pháp, hàm ý chính sách.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu (Introduction)

Chương 1 làm rõ tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ vai trò trung tâm của hệ thống ngân hàng đối với nền kinh tế và những tổn thất nặng nề từ các cuộc khủng hoảng thanh khoản trong quá khứ. Tác giả xác định rõ 4 câu hỏi nghiên cứu, 2 nhóm mục tiêu (chung và cụ thể), xác lập đối tượng nghiên cứu là năng lực tài chính và rủi ro thanh khoản của 31 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009–2019, đồng thời khái quát đóng góp lý luận và thực tiễn của công trình.

Chương 2: Tổng quan nghiên cứu (Literature Review)

Chương 2 trình bày có hệ thống các lý thuyết cốt lõi về rủi ro thanh khoản ngân hàng, các nguyên nhân gây ra rủi ro thanh khoản (sự mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản nợ và tài sản có, độ nhạy cảm của lãi suất, và hiệu ứng lây lan tâm lý rút tiền hàng loạt). Chương này phân tích chi tiết ưu nhược điểm của các phương pháp đo lường thanh khoản, phân định vai trò giữa dự trữ sơ cấp và dự trữ thứ cấp. Đồng thời, tác giả tổng hợp các công trình nghiên cứu tiền bối tiêu biểu (như Chung-Hua Shen et al., 2009; Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015; Vũ Thị Hồng, 2015; Nguyễn Phúc Quy Thanh, 2020...) để làm căn cứ hình thành 10 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H10.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu (Research Methods)

Chương 3 trình bày chi tiết về quy trình chọn mẫu dữ liệu thứ cấp từ 31 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết và chưa niêm yết (dữ liệu thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán và nguồn Vietstock). Tác giả thiết lập phương trình hồi quy dữ liệu bảng đa biến với biến phụ thuộc là FGAP và 12 biến giải thích thuộc 3 nhóm (nội tại ngân hàng, thị trường ngành, vĩ mô). Chương này mô tả chi tiết cơ sở toán học và cách thức vận hành của các mô hình ước lượng: Pooled OLS, FEM, REM và FGLS, cùng các kiểm định khuyết tật mô hình.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận (Research Results and Discussion)

Chương 4 cung cấp kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu gồm 260 quan sát của 31 NHTM giai đoạn 2009–2019. Phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện để phát hiện sớm nguy cơ đa cộng tuyến. Tác giả tiến hành ước lượng lần lượt qua Pooled OLS, FEM, REM, thực hiện kiểm định Hausman và kiểm định Breusch-Pagan để xác định mô hình tối ưu. Sau khi phát hiện các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong mô hình dữ liệu bảng, phương pháp ước lượng FGLS được áp dụng để đưa ra các ước lượng hệ số hồi quy vững và không chệch, từ đó phân tích chiều hướng tác động của từng nhân tố đến rủi ro thanh khoản.

Chương 5: Kết luận và kiến nghị (Conclusions and Recommendations)

Chương 5 đúc kết toàn bộ các phát hiện chính từ kết quả thực nghiệm tại Chương 4. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các nhóm giải pháp chính sách thực tiễn cho các nhà quản trị ngân hàng thương mại và cơ quan quản lý (Ngân hàng Nhà nước), đặc biệt nhấn mạnh vào công tác hoàn thiện và quản lý danh mục tài sản bảo đảm, tài sản thế chấp (Improvement of collateral), nâng cao năng lực quản trị rủi ro thanh khoản, đồng thời chỉ ra các giới hạn nghiên cứu và định hướng phát triển cho các công trình tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thống kê mô tả thực nghiệm

Dữ liệu khảo sát trên 260 quan sát từ 31 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2009–2019 phản ánh các đặc trưng tài chính nổi bật:

  • Khoảng cách tài trợ (FGAP): Giá trị trung bình đạt $37{,}67%$ với độ lệch chuẩn là $18{,}65%$. Giá trị nhỏ nhất là $-2{,}42%$ ghi nhận tại Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam (MSB) năm 2014; giá trị lớn nhất đạt $71{,}99%$ ghi nhận tại Ngân hàng TMCP Việt Á (VietABank) năm 2010.
  • Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE): Giá trị trung bình của toàn hệ thống đạt $8{,}58%$ với độ lệch chuẩn là $7{,}25%$. Giá trị thấp nhất là $0{,}14%$ tại Ngân hàng TMCP Kiên Long (Kienlongbank) năm 2019; giá trị cao nhất đạt $28{,}79%$ tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) năm 2011.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt học thuật và lý thuyết: Bổ sung cơ sở thực nghiệm vững chắc về việc ứng dụng chỉ số khoảng cách tài trợ (FGAP) trong việc lượng hóa rủi ro thanh khoản thay cho các tỷ số kế toán tĩnh trên bảng cân đối kế toán tại thị trường tài chính mới nổi như Việt Nam. Mô hình tích hợp đồng thời các yếu tố đặc thù ngân hàng, yếu tố thị trường ngành (AGDP, CR3) và các biến số kinh tế vĩ mô (GDP, INF, M2).
  • Về mặt thực tiễn và quản trị: Cung cấp bằng chứng định lượng hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng nhận diện các nhân tố trọng yếu kích hoạt rủi ro thanh khoản. Đề tài đưa ra các căn cứ khoa học cho Ngân hàng Nhà nước trong việc hoàn thiện khung chính sách giám sát an toàn vĩ mô, nâng cao khả năng chống chịu của hệ thống trước các cú sốc thanh khoản đột ngột.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của nghiên cứu:
    • Mẫu nghiên cứu đã chủ động loại trừ các ngân hàng thuộc diện kiểm soát đặc biệt / mua lại bắt buộc 0 đồng của Ngân hàng Nhà nước, các ngân hàng sáp nhập/hợp nhất và các ngân hàng thiếu số liệu liên tục trong 5 năm gần nhất. Điều này giúp bộ dữ liệu đồng nhất nhưng có thể làm giảm khả năng bao quát toàn diện các trường hợp rủi ro thanh khoản cực đoan nhất trên thị trường.
    • Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở năm 2019, chưa phản ánh các biến động thanh khoản phức tạp trong giai đoạn kinh tế chịu tác động của các biến cố bất thường sau năm 2019.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng khung thời gian nghiên cứu cập nhật đến các năm gần nhất để đánh giá tác động của môi trường lãi suất mới và các quy định an toàn vốn theo chuẩn mực Basel II/Basel III.
    • Bổ sung thêm các phương pháp ước lượng nâng cao như mô hình S-GMM để xử lý sâu hơn tính nội sinh tiềm ẩn của các biến tài chính ngân hàng.

Giá trị tham khảo

  • Đối với sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng: Tài liệu là một mẫu hình hoàn chỉnh về cấu trúc khóa luận định lượng ứng dụng kinh tế lượng tài chính, cung cấp chi tiết cách thiết lập biến số, thu thập số liệu báo cáo tài chính và xây dựng mô hình rủi ro thanh khoản.
  • Đối với người nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng: Cung cấp quy trình kiểm định và khắc phục khuyết tật dữ liệu bảng chuẩn mực, từ hồi quy OLS/FEM/REM đến kỹ thuật xử lý tự tương quan và phương sai thay đổi bằng mô hình FGLS trên phần mềm Stata.
  • Đối với nhà quản trị ngân hàng và nhà hoạch định chính sách: Cung cấp góc nhìn thực nghiệm về mối liên hệ giữa chính sách tín dụng, quy mô dự phòng, cơ cấu vốn và môi trường vĩ mô đối với an toàn thanh khoản hệ thống.

Câu hỏi thường gặp

1. Biến phụ thuộc đo lường rủi ro thanh khoản trong khóa luận là gì và được tính toán như thế nào?

Biến phụ thuộc trong nghiên cứu là Khoảng cách tài trợ (FGAP - Funding Gap). Biến này được xác định bằng công thức: $$\text{FGAP} = \frac{\text{Dư nợ tín dụng bình quân} - \text{Tổng vốn huy động bình quân}}{\text{Tổng tài sản}}$$ Chỉ số FGAP phản ánh chênh lệch giữa nhu cầu sử dụng vốn và nguồn vốn huy động được; giá trị FGAP càng lớn cho thấy áp lực thanh khoản và nguy cơ thiếu hụt nguồn vốn khả dụng của ngân hàng càng cao.

2. Mẫu nghiên cứu thực nghiệm gồm bao nhiêu ngân hàng và tiêu chí chọn mẫu ra sao?

Mẫu nghiên cứu bao gồm 31 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam với tổng cộng 260 quan sát trong giai đoạn 2009–2019. Tiêu chuẩn chọn mẫu loại trừ các ngân hàng bị Ngân hàng Nhà nước mua lại bắt buộc, các ngân hàng sáp nhập/hợp nhất (do biến động số liệu bất thường) và các ngân hàng bị khuyết dữ liệu tài chính liên tục trong 5 năm.

3. Những ngân hàng nào ghi nhận giá trị cực trị của biến FGAP và ROE trong mẫu nghiên cứu?

  • Đối với FGAP: Giá trị thấp nhất là $-2{,}42%$ tại MSB (năm 2014); giá trị cao nhất là $71{,}99%$ tại VietABank (năm 2010).
  • Đối với ROE: Giá trị thấp nhất là $0{,}14%$ tại Kienlongbank (năm 2019); giá trị cao nhất là $28{,}79%$ tại Techcombank (năm 2011).

4. Tại sao tác giả phải sử dụng mô hình FGLS thay vì dừng lại ở mô hình FEM hoặc REM?

Trong quá trình ước lượng dữ liệu bảng, các mô hình chuẩn như Pooled OLS, FEM hay REM thường gặp phải các khuyết tật kinh tế lượng như hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) và hiện tượng tự tương quan (autocorrelation). Tác giả đã kiểm định và sử dụng mô hình bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) nhằm xử lý đồng thời hai khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng thu được có tính vững và hiệu quả cao nhất.

5. Ngoài các biến nội tại của ngân hàng, mô hình nghiên cứu còn xem xét những nhóm biến nào khác?

Mô hình nghiên cứu xem xét thêm 2 nhóm biến mở rộng:

  • Nhóm biến thị trường ngành: Tốc độ tăng trưởng tài sản ngành ngân hàng trên GDP (AGDP) và mức độ tập trung thị trường của 3 ngân hàng lớn nhất (CR3).
  • Nhóm biến kinh tế vĩ mô: Tỷ lệ lạm phát (INF), tăng trưởng cung tiền M2 (M2), và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Ngô Đặng Quỳnh Nhi đã giải quyết một cách khoa học và có hệ thống vấn đề rủi ro thanh khoản tại hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009–2019. Thông qua việc ứng dụng chỉ số khoảng cách tài trợ (FGAP) cùng kỹ thuật hồi quy FGLS trên mẫu dữ liệu 31 ngân hàng, công trình đã xác lập được bằng chứng thực nghiệm rõ ràng về các nhân tố tác động đến an toàn thanh khoản. Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt phương pháp luận đo lường rủi ro mà còn là tài liệu tham khảo thực tiễn giá trị cho công tác quản trị rủi ro ngân hàng và hoạch định chính sách an toàn tài chính vĩ mô.