Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hệ thống tài chính quốc gia, ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò trung gian huyết mạch thông qua các hoạt động huy động vốn, cấp tín dụng và cung ứng dịch vụ thanh toán. Sự ổn định thanh khoản của hệ thống này là điều kiện tiên quyết bảo đảm an toàn tài chính vĩ mô. Các sự kiện thực tiễn như cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008–2009 và biến cố sụp đổ liên tiếp của các ngân hàng Signature Bank, Silicon Valley Bank (SVB), Silvergate tại Mỹ vào tháng 3/2023 đã cho thấy mức độ nghiêm trọng của rủi ro thanh khoản trước các cú sốc rút tiền hàng loạt và biến động chính sách tiền tệ. Tại Việt Nam, dù Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã triển khai nhiều biện pháp điều tiết cung tiền và lãi suất linh hoạt, hệ thống NHTM vẫn đối mặt với áp lực thanh khoản từ dịch bệnh COVID-19, căng thẳng thương mại quốc tế, biến động lạm phát và các đặc thù nội tại của từng tổ chức tín dụng. Do đó, đề tài "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam" được tác giả Nguyễn Tấn Đình Nguyên thực hiện tại Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh nhằm lượng hóa các mối quan hệ này.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định rõ ràng:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định và phân tích các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Nhận diện các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.
    2. Đo lường mức độ tác động (mạnh, yếu, tiêu cực hay tích cực) của các yếu tố này đến khả năng thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.
    3. Đưa ra đề xuất khuyến nghị nhằm nâng cao khả năng thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.

Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa qua 3 câu hỏi nghiên cứu:

  1. Các yếu tố nào gây ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
  2. Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam đang ở mức độ như thế nào?
  3. Những giải pháp nào giúp đảm bảo và nâng cao khả năng thanh khoản tại các NHTM Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 29 NHTM Việt Nam có hoạt động xuyên suốt và công bố báo cáo tài chính kiểm toán minh bạch.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 14 năm, từ năm 2010 đến năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận dựa trên khung lý thuyết thanh khoản của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2008), Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (Basel Committee on Bank Supervision, 2000, 2008, 2011), quan điểm về rủi ro thanh khoản của Duttweiler (2012), thuyết "Too big to fail" (Greg, 2009), cùng quy định phân loại nợ theo Thông tư 02/2013/TT-NHNN. Khả năng thanh khoản được đo lường thông qua tỷ số thanh khoản $L_1$ (đại diện bởi biến phụ thuộc LIQ), phản ánh tỷ lệ giữa tài sản thanh khoản trên tổng tài sản.

Mô hình hồi quy đa biến dữ liệu bảng tổng quát được thiết lập như sau:

$$LIQ_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 NPL_{it} + \beta_4 NIM_{it} + \beta_5 ROE_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 CEA_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + \mu_{it}$$

Trong đó:

  • Biến phụ thuộc: $LIQ_{it}$ (Khả năng thanh khoản = Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản).
  • Nhóm biến nội tại ngân hàng:
    • $SIZE_{it}$: Quy mô ngân hàng, đo bằng $Ln(\text{Tổng tài sản})$.
    • $CAP_{it}$: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ($\text{Vốn chủ sở hữu} / \text{Tổng tài sản}$).
    • $NPL_{it}$: Tỷ lệ nợ xấu ($\text{Tổng nợ khó đòi} / \text{Tổng dư nợ} \times 100$).
    • $NIM_{it}$: Thu nhập lãi cận biên ($(\text{Thu nhập lãi} - \text{Chi phí lãi}) / \text{Tổng tài sản trung bình}$).
    • $ROE_{it}$: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($\text{Lợi nhuận sau thuế} / \text{Vốn chủ sở hữu bình quân}$).
    • $DEP_{it}$: Tiền gửi khách hàng ($\text{Tiền gửi khách hàng} / \text{Tổng nguồn vốn}$).
    • $CEA_{it}$: Hiệu quả chi phí hoạt động ($\text{Chi phí hoạt động} / \text{Tổng tài sản}$).
  • Nhóm biến kinh tế vĩ mô:
    • $GDP_t$: Tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm ($(GDP_t - GDP_{t-1}) / GDP_{t-1}$).
    • $INF_t$: Tỷ lệ lạm phát hàng năm.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính (lược khảo tài liệu, tổng hợp cơ sở lý thuyết) và định lượng trên phần mềm Stata 14.1. Quy trình ước lượng kinh tế lượng bao gồm: hồi quy OLS gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM); thực hiện kiểm định F để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF); kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng Breusch-Pagan và kiểm định tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge. Khi phát hiện các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để hiệu chỉnh mô hình.

Nguồn dữ liệu thứ cấp gồm 402 quan sát dạng bảng không cân xứng từ 29 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2010–2023, trích xuất từ báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán (bởi PwC, Deloitte, KPMG, EY) và báo cáo thường niên, kết hợp chỉ số vĩ mô từ Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Thống kê Việt Nam.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập nền tảng nghiên cứu thông qua việc phân tích tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh thị trường tài chính quốc tế và nội địa giai đoạn 2010–2023. Tác giả xác định rõ vai trò trung gian của NHTM, hệ lụy từ các cuộc khủng hoảng ngân hàng và áp lực duy trì thanh khoản. Chương này xác định mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi không gian (29 NHTM) và thời gian (2010–2023), tóm lược phương pháp thực hiện và cấu trúc 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước có liên quan

Chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa về thanh khoản và rủi ro thanh khoản theo chuẩn mực quốc tế, phân tích cơ chế tác động của thanh khoản đến hoạt động tín dụng, huy động và tỷ suất lợi nhuận. Tác giả phân loại 4 công thức đo lường tỷ số thanh khoản ($L_1, L_2, L_3, L_4$), đồng thời phân tích chi tiết cơ chế tác động của 7 yếu tố vi mô ($SIZE, CAP, NPL, NIM, ROE, DEP, CEA$) và 2 yếu tố vĩ mô ($GDP, INF$). Phần tổng quan tài liệu tổng hợp các nghiên cứu quốc tế (Bonfim & Kim, 2012; Vodová, 2011, 2012, 2013; Moussa, 2015; Singh & Sharma, 2016; Qehaja et al., 2022) và nghiên cứu tại Việt Nam (Nguyễn Văn Tiến, 2010; Vũ Thị Hồng, 2015; Đặng Văn Dân, 2015; Nguyễn Thị Tuyết Mai, 2019; Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng, 2020), làm căn cứ đề xuất khung phân tích thực nghiệm.

Tên biến Ký hiệu Tác động dương (+) trong nghiên cứu trước Tác động âm (-) trong nghiên cứu trước Không có tác động
Quy mô ngân hàng SIZE Vodová (2012) Moussa (2015), Singh & Sharma (2016), Nguyễn Thị Tuyết Mai (2019) Vũ Thị Hồng (2015)
Tỷ lệ vốn CSH / Tổng tài sản CAP Bonfim & Kim (2012), Vũ Thị Hồng (2015) Moussa (2015), Nguyễn Thị Tuyết Mai (2019) —
Tỷ lệ nợ xấu NPL Vũ Thị Hồng (2015), Vodová (2013) Vodová (2011), Munteanu (2012) Vodová (2012)
Thu nhập lãi cận biên NIM — Moussa (2015), Vodová (2013) —
Tỷ suất sinh lời trên VCSH ROE Moussa (2015), Bonfim & Kim (2012) Nguyễn Thị Tuyết Mai (2019) —
Tiền gửi khách hàng DEP Singh & Sharma (2016) Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng (2020) —
Hiệu quả chi phí hoạt động CEA Moussa (2015) Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng (2020) —
Tăng trưởng kinh tế GDP Moussa (2015), Qehaja et al. (2022) Singh & Sharma (2016), Nguyễn Thị Tuyết Mai (2019) Đặng Văn Dân (2015)
Tỷ lệ lạm phát INF Moussa (2015), Singh & Sharma (2016) Qehaja et al. (2022) Đặng Văn Dân (2015)

Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết phương trình hồi quy thực nghiệm, định nghĩa biến, công thức tính toán và thiết lập hệ thống 9 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_9$). Chương này mô tả quy trình xử lý dữ liệu chuẩn hóa gồm 7 bước: từ xác định vấn đề, thiết kế mô hình, thu thập dữ liệu bảng từ 29 NHTM, thống kê mô tả, kiểm định tương quan, ước lượng mô hình (Pooled OLS, FEM, REM), kiểm định khuyết tật mô hình (F-test, Hausman, VIF, Breusch-Pagan, Wooldridge), đến việc áp dụng ước lượng FGLS để xử lý sai số và thảo luận chính sách.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 công bố kết quả thống kê mô tả 402 quan sát, phân tích ma trận tương quan giữa các biến, kiểm định chẩn đoán mô hình và ước lượng hồi quy. Kết quả ma trận tương quan cho thấy LIQ tương quan âm với SIZE (-0,2379), NPL (-0,0138), NIM (-0,0279), ROE (-0,0337), DEP (-0,5205), CEA (-0,1240), GDP (-0,0331) và tương quan dương với CAP (0,0943), INF (0,3562). Mô hình được kiểm tra khuyết tật, xác định có hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, sau đó được khắc phục bằng phương pháp FGLS để đưa ra kết luận thống kê tin cậy.

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
LIQ 402 0,0186 0,0085 0,0452 0,6109
SIZE 402 32,5492 1,2476 29,7383 35,3721
CAP 402 0,0906 0,0397 0,0262 0,2564
NPL 402 0,0228 0,0191 0,0001 0,1793
NIM 402 0,0309 0,0366 -0,0257 0,7181
ROE 402 0,1070 0,0847 -0,5633 0,3033
DEP 402 0,6484 0,1263 0,2508 0,9095
CEA 402 0,0159 0,0092 -0,0206 0,1387
GDP 402 0,0607 0,0159 0,0258 0,0842
INF 402 0,0522 0,0445 0,0063 0,1868

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Chương 5 đúc kết các phát hiện chính từ mô hình hồi quy FGLS, đối chiếu với các mục tiêu nghiên cứu ban đầu. Tác giả đưa ra các hàm ý quản trị cụ thể cho các NHTM (quản trị quy mô tài sản, kiểm soát tăng trưởng tiền gửi và chi phí huy động, nâng cao hiệu quả sinh lời, duy trì bộ đệm thanh khoản) và khuyến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước trong việc điều hành chính sách tiền tệ, giám sát an toàn vĩ mô. Cuối chương nêu rõ các hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu mở rộng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng hồi quy sau khi khắc phục khuyết tật bằng phương pháp FGLS xác định chiều hướng và mức ý nghĩa thống kê của các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản (LIQ) của các NHTM Việt Nam:

Biến độc lập Tên biến Chiều hướng tác động Mức ý nghĩa thống kê Ý nghĩa kinh tế từ kết quả
SIZE Quy mô ngân hàng Ngược chiều (-) 1% Ngân hàng quy mô lớn có xu hướng nắm giữ tỷ lệ dự trữ thanh khoản thấp hơn do ỷ lại vào hỗ trợ hệ thống ("too big to fail").
CAP Vốn CSH / Tổng tài sản Ngược chiều (-) 1% Ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn tập trung nguồn lực vào hoạt động kinh doanh sinh lời, làm giảm tỷ lệ tài sản thanh khoản.
NIM Thu nhập lãi cận biên Ngược chiều (-) 1% Tối ưu hóa thu nhập lãi cận biên khiến ngân hàng chuyển hướng tài sản sang danh mục cho vay sinh lời cao, giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản.
DEP Tiền gửi khách hàng Ngược chiều (-) 1% Huy động tiền gửi tăng thúc đẩy ngân hàng mở rộng giải ngân tín dụng hoặc đầu tư, làm giảm tỷ lệ tài sản thanh khoản dự trữ.
GDP Tăng trưởng kinh tế Ngược chiều (-) 1% Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng thuận lợi, ngân hàng giảm dự trữ tiền mặt để đẩy mạnh cấp tín dụng đáp ứng nhu cầu thị trường.
ROE Tỷ suất sinh lời VCSH Cùng chiều (+) 1% Khả năng sinh lời cao giúp ngân hàng tích lũy nguồn lực tài chính nội bộ vững chắc, cải thiện khả năng duy trì tài sản thanh khoản.
INF Tỷ lệ lạm phát Cùng chiều (+) 5% Khi lạm phát gia tăng, ngân hàng chủ động nâng cao dự trữ thanh khoản nhằm phòng ngừa rủi ro biến động chi phí vốn và rút tiền gửi.
NPL Tỷ lệ nợ xấu Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa Không thể hiện tác động thống kê rõ ràng đến tỷ số thanh khoản $L_1$ trong mẫu quan sát.
CEA Hiệu quả chi phí Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa Chưa có đủ bằng chứng thống kê về ảnh hưởng trực tiếp của chi phí hoạt động đến tỷ lệ thanh khoản trong mô hình.

Các nhóm giải pháp và hàm ý chính sách do tác giả đề xuất:

  • Đối với các Ngân hàng Thương mại:
    1. Cân đối giữa chiến lược mở rộng quy mô tài sản và năng lực dự trữ thanh khoản, tránh tình trạng hạ thấp tỷ lệ dự trữ an toàn khi mở rộng mạng lưới.
    2. Tối ưu hóa cấu trúc huy động tiền gửi và kiểm soát chi phí lãi cận biên; tránh việc sử dụng quá mức nguồn vốn ngắn hạn vào cho vay trung và dài hạn.
    3. Cải thiện hiệu quả sinh lời (ROE) để tạo nền tảng vốn tự có vững mạnh, hỗ trợ gia tăng tài sản thanh khoản chất lượng cao.
    4. Xây dựng kịch bản ứng phó chủ động trước biến động của lạm phát và chu kỳ tăng trưởng kinh tế, duy trì các công cụ thanh khoản linh hoạt.
  • Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:
    1. Điều tiết linh hoạt cung tiền và lãi suất tái cấp vốn, tạo thanh khoản hỗ trợ hệ thống khi thị trường gặp cú sốc.
    2. Hoàn thiện khung giám sát an toàn vĩ mô, kiểm soát tỷ lệ an toàn vốn và tỷ lệ cấp tín dụng trên huy động (LDR) phù hợp với thực tiễn các NHTM.

Đóng góp của đề tài:

  • Hệ thống hóa bằng chứng thực nghiệm về thanh khoản ngân hàng tại Việt Nam trên chuỗi dữ liệu dài 14 năm (2010–2023), bao quát cả giai đoạn chịu tác động của dịch COVID-19 và biến động kinh tế vĩ mô quốc tế.
  • Ứng dụng quy trình kinh tế lượng dữ liệu bảng từ Pooled OLS, FEM, REM đến FGLS, khắc phục triệt để các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi để mang lại kết quả ước lượng vững.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Mẫu dữ liệu gồm 29 NHTM chưa bao phủ toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam (một số ngân hàng bị kiểm soát đặc biệt hoặc thiếu số liệu báo cáo tài chính kiểm toán liên tục bị loại khỏi mẫu).
  • Mô hình chỉ tập trung vào một chỉ tiêu đo lường thanh khoản là $L_1$ (Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản), chưa kiểm định đa chiều trên các chỉ tiêu khác như $L_2, L_3, L_4$ hoặc tỷ lệ đảm bảo thanh khoản theo Basel III (LCR, NSFR).
  • Chưa đưa vào phân tích một số biến số vĩ mô khác như tỷ giá hối đoái, biến giả chính sách tái cơ cấu ngân hàng hoặc biến động lãi suất liên ngân hàng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng mẫu nghiên cứu bao gồm toàn bộ hệ thống tổ chức tín dụng và cập nhật thêm chuỗi dữ liệu thời gian mới nhất.
  • Sử dụng thêm các thước đo thanh khoản thay thế và các mô hình kinh tế lượng động (như GMM) để kiểm soát tính nội sinh tiềm ẩn của các biến tài chính.
  • Bổ sung các biến kiểm soát về cấu trúc sở hữu, chỉ số an toàn vốn theo Basel II/III và tác động của công nghệ số hóa trong hoạt động ngân hàng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo giá trị cho các đối tượng sau:

  • Sinh viên và học viên ngành Tài chính – Ngân hàng: Cung cấp tài liệu mẫu mực về phương pháp nghiên cứu dữ liệu bảng (Panel Data) trên phần mềm Stata, từ các bước thống kê mô tả, kiểm định lựa chọn mô hình đến xử lý khuyết tật bằng FGLS.
  • Người làm nghiên cứu về ngân hàng thương mại: Phần lược khảo lý thuyết tại Chương 2 và thiết kế biến tại Chương 3 cung cấp cơ sở đối sánh rõ ràng giữa các nghiên cứu quốc tế và thực tế tại Việt Nam.
  • Bộ phận quản trị rủi ro tại các NHTM: Cung cấp căn cứ thực nghiệm về mối quan hệ giữa quy mô, tăng trưởng tiền gửi, NIM, lạm phát và dự trữ thanh khoản để xây dựng chính sách quản trị rủi ro thanh khoản nội bộ.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng cỡ mẫu và giai đoạn dữ liệu nào để phân tích thực nghiệm?
Khóa luận sử dụng mẫu dữ liệu bảng không cân xứng gồm 402 quan sát thu thập từ 29 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 14 năm, từ năm 2010 đến năm 2023, từ các báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán và báo cáo thường niên.

2. Biến phụ thuộc đo lường khả năng thanh khoản (LIQ) được tính bằng công thức nào và có giá trị trung bình là bao nhiêu?
Biến phụ thuộc LIQ được tính bằng tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (tương ứng tỷ số $L_1$). Trong mẫu nghiên cứu 402 quan sát, LIQ đạt giá trị trung bình là 0,0186, độ lệch chuẩn là 0,0085, giá trị nhỏ nhất là 0,0452 (tại STB năm 2017) và lớn nhất là 0,6109 (tại SSB năm 2011).

3. Những yếu tố nào tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản ở mức ý nghĩa 1%?
Kết quả hồi quy mô hình chỉ ra 5 yếu tố tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản với mức ý nghĩa 1% gồm: Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Thu nhập lãi cận biên (NIM), Tiền gửi khách hàng (DEP) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).

4. Những biến số nào tác động cùng chiều hoặc không có ý nghĩa thống kê trong mô hình?
Biến Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 1%, và Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 5%. Ngược lại, Tỷ lệ nợ xấu (NPL) và Hiệu quả chi phí hoạt động (CEA) không đạt ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.

5. Khóa luận sử dụng phương pháp nào để khắc phục các khuyết tật của mô hình dữ liệu bảng?
Sau khi kiểm định và phát hiện mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch-Pagan) và tự tương quan (kiểm định Wooldridge), tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để hiệu chỉnh mô hình, bảo đảm tính không chệch và hiệu quả của các ước lượng hệ số.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Tấn Đình Nguyên đã hoàn thành việc nhận diện và đo lường định lượng các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của 29 NHTM Việt Nam giai đoạn 2010–2023 bằng mô hình FGLS trên Stata 14.1. Kết quả nghiên cứu chứng minh quy mô, vốn chủ sở hữu, thu nhập lãi cận biên, tiền gửi và tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều (mức ý nghĩa 1%), trong khi ROE và lạm phát có tác động cùng chiều đến thanh khoản. Công trình cung cấp hệ thống luận cứ thực nghiệm vững chắc, đóng góp những hàm ý quản trị thiết thực cho các NHTM và định hướng điều hành chính sách tiền tệ an toàn cho Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.