Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò trung gian tài chính thiết yếu trong nền kinh tế Việt Nam, và thanh khoản được xem là một trong những chỉ tiêu cơ bản phản ánh sức khỏe tài chính của các ngân hàng. Ủy ban giám sát ngân hàng Basel (2008) đã xác định vấn đề thanh khoản là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến khủng hoảng tài chính toàn cầu giai đoạn 2007–2008. Tại Việt Nam, giai đoạn đại dịch COVID-19 (2019–2021) làm gián đoạn dòng tiền, gia tăng nợ xấu và tạo ra nhiều thách thức thanh khoản đối với toàn hệ thống NHTM. Bên cạnh đó, bối cảnh tái cơ cấu hệ thống NHTM sau Quyết định 254/QĐ-TTg năm 2012 đặt ra nhu cầu cấp thiết phải đánh giá lại các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản trong giai đoạn ổn định hóa.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định theo ba cấp độ cụ thể:

  1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.
  2. Đo lường mức độ ảnh hưởng của những yếu tố đó tới thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.
  3. Đề xuất khuyến nghị nhằm khắc phục rủi ro và nâng cao thanh khoản của hệ thống NHTM Việt Nam.

Câu hỏi nghiên cứu tương ứng gồm: (1) Có những yếu tố nào ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam? (2) Mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố như thế nào? (3) Cần đề xuất những khuyến nghị nào để khắc phục rủi ro và nâng cao thanh khoản?

Đối tượng nghiên cứu: Thanh khoản của các NHTM và các yếu tố vi mô, vĩ mô ảnh hưởng đến thanh khoản.

Phạm vi không gian: 26 NHTM đang hoạt động tại Việt Nam (gồm NHTM nhà nước và NHTM cổ phần tư nhân) được niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán HOSE, HNX và UPCOM. Nhóm 26 ngân hàng này đại diện cho khoảng 75% tổng tài sản toàn hệ thống, không bao gồm ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài và chi nhánh ngân hàng nước ngoài.

Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2013–2022, tương ứng với thời kỳ ổn định tương đối sau quá trình tái cơ cấu hệ thống NHTM.


Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết

Nghiên cứu dựa trên ba nền tảng lý thuyết chính:

  • Lý thuyết ưa thích thanh khoản (Liquidity Preference Theory) của John Maynard Keynes (1936): giải thích nhu cầu nắm giữ thanh khoản thông qua ba động cơ — giao dịch, phòng ngừa và đầu cơ — cũng như mối quan hệ nghịch biến giữa lãi suất và cầu tiền.
  • Lý thuyết cho vay thương mại và thanh khoản (Adam Smith, 1776): nhấn mạnh rủi ro thanh khoản phát sinh từ sự chênh lệch kỳ hạn giữa huy động vốn và cho vay.
  • Mô hình Diamond–Dybvig (Diamond & Dybvig, 1983): giải thích hiện tượng tháo chạy ngân hàng (bank run) và các chính sách ứng phó gồm đình chỉ quyền rút tiền, người cho vay cuối cùng (lender of last resort) và bảo hiểm tiền gửi.

Về đo lường thanh khoản, nghiên cứu áp dụng phương pháp chỉ số thanh khoản, cụ thể là chỉ số L1: LIQ = Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản, theo cách tiếp cận của Vodova (2011), Singh and Sharma (2016) và Choon và cộng sự (2013). Tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt tại quỹ, tiền gửi tại ngân hàng trung ương, các khoản cho vay kỳ hạn dưới hoặc bằng 1 năm, chứng khoán chính phủ và trái phiếu ngắn hạn.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với hồi quy dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) thông qua phần mềm Stata 17.0. Quy trình gồm bảy bước:

  1. Thống kê mô tả các biến.
  2. Phân tích ma trận tương quan và kiểm định đa cộng tuyến (VIF).
  3. Ước lượng ba mô hình: Pooled OLS, Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
  4. Lựa chọn mô hình phù hợp qua: kiểm định F (FEM vs. Pooled OLS), kiểm định Breusch–Pagan Lagrangian Multiplier (REM vs. Pooled OLS) và kiểm định Hausman (FEM vs. REM).
  5. Kiểm định các khuyết tật của mô hình được chọn: hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
  6. Khắc phục khuyết tật bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS).
  7. So sánh kết quả với giả thuyết ban đầu và thảo luận.

Nguồn dữ liệu

Loại dữ liệu Nguồn
Dữ liệu vi mô ngân hàng (BCTC kiểm toán) Cafef (cafef.vn), VietstockFinance (finance.vn)
Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát (INF) Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Thế giới (World Bank)
Dữ liệu niêm yết chứng khoán Ủy ban Chứng khoán Nhà nước

Tổng số quan sát: 260 (26 ngân hàng × 10 năm, dữ liệu bảng cân bằng).


Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương này trình bày toàn bộ khung thiết kế nghiên cứu: lý do chọn đề tài gắn với bối cảnh khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007–2008, tác động của đại dịch COVID-19 đến hệ thống NHTM Việt Nam, và nhu cầu quản trị rủi ro thanh khoản trong giai đoạn hậu tái cơ cấu. Mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể được phân tầng rõ ràng, tương ứng với ba câu hỏi nghiên cứu. Phần đóng góp của đề tài nhấn mạnh giá trị thực tiễn đối với nhà quản trị ngân hàng trong xây dựng chiến lược tài chính và quản lý rủi ro thanh khoản, đồng thời cung cấp căn cứ tham chiếu cho các cơ quan hoạch định chính sách.

Chương 2: Lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

Chương này hệ thống hóa ba nhóm nội dung. Nhóm thứ nhất là cơ sở lý thuyết về thanh khoản NHTM, gồm định nghĩa thanh khoản theo các quan điểm của Penman (2007), Moir (1997), Ủy ban Basel (2000) và Diamond & Rajan (2001); ba lý thuyết nền tảng (Keynes, Smith, Diamond–Dybvig); phân loại rủi ro thanh khoản thành rủi ro nguồn vốn và rủi ro thị trường; và bốn phương pháp đo lường thanh khoản (khe hở thanh khoản, chỉ số thanh khoản L1–L4, tiếp cận nguồn vốn và sử dụng vốn). Nhóm thứ hai là lược khảo nghiên cứu trong nước và nước ngoài, bao gồm các công trình của Vũ Thị Hồng (2015), Nguyễn Hoàng Phong & Phan Thị Thu Hà (2017), Trần Phi Dũng & Lê Hoàng Vinh (2020), Đoàn Thanh Hà và cộng sự (2021) ở trong nước; và Vodova (2011), Fola (2015), Singh & Sharma (2016), Ahmad & Rasool (2017), Ali Mustafa AL-QUDAH (2020) ở nước ngoài. Nhóm thứ ba xác định khoảng trống tri thức: phần lớn nghiên cứu trước chưa kiểm định đầy đủ các vi phạm mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan), chưa tích hợp biến tương tác COVID-19, và chưa cập nhật đến giai đoạn hậu đại dịch.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương này giới thiệu mô hình hồi quy đa biến với biến phụ thuộc LIQ (tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản) và chín biến độc lập, được tổ chức thành hai nhóm:

Biến vi mô (6 biến):

Ký hiệu Tên biến Công thức Kỳ vọng
CAP Tỷ lệ vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản Vốn CSH / Tổng TS (+)
ROE Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH Lợi nhuận sau thuế / Vốn CSH (+)
LDR Tỷ lệ dư nợ / Vốn huy động Tổng dư nợ / Tổng VHĐ (–)
DEP Tiền gửi KH / Tổng nguồn vốn Tiền gửi KH / Tổng NV (+)
NIM Thu nhập lãi cận biên (Thu lãi – Chi lãi) / Tổng TS sinh lãi (–)
CEA Hiệu quả chi phí hoạt động Chi phí HĐ / Tổng tài sản (–)

Biến vĩ mô (3 biến):

Ký hiệu Tên biến Kỳ vọng
GDP Tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm (–)
INF Tỷ lệ lạm phát hàng năm (+)
COVID*CEA Tương tác COVID-19 và hiệu quả chi phí HĐ (–)

Phương trình hồi quy tổng quát:

LIQ_i,t = β₀ + β₁CAP_i,t + β₂ROE_i,t + β₃LDR_i,t + β₄DEP_i,t + β₅NIM_i,t + β₆CEA_i,t + β₇GDP_i,t + β₈INF_i,t + β₉COVID*CEA_i,t + ε_i,t

Biến COVID được mã hóa nhị phân (dummy variable) đại diện cho các năm thuộc giai đoạn đại dịch 2019–2021.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng theo trình tự quy trình đã thiết kế. Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch–Pagan LM, Hausman), mô hình phù hợp được xác định. Tiếp theo, kiểm định hiện tượng tự tương quan (Bảng 4.8) và phương sai sai số thay đổi (Bảng 4.9) phát hiện các vi phạm trong mô hình được chọn, do đó kết quả cuối cùng được ước lượng bằng phương pháp FGLS (Bảng 4.10). Phần thảo luận (Bảng 4.11 — Bảng tóm tắt giả thuyết và kết quả thực nghiệm) đối chiếu từng giả thuyết H1–H9 với chiều tác động thực tế thu được, có so sánh với các nghiên cứu trước trong nước và quốc tế.

Chương 5: Kết luận và đề xuất khuyến nghị

Chương tổng kết kết quả nghiên cứu, chuyển hóa thành các khuyến nghị chính sách cụ thể cho nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý, đồng thời nêu rõ các hạn chế của đề tài và gợi ý hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.


Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

Ước lượng FGLS với 260 quan sát từ 26 NHTM giai đoạn 2013–2022 cho kết quả như sau:

Biến Chiều tác động Ý nghĩa thống kê
ROE Cùng chiều (+) Có ý nghĩa
INF Cùng chiều (+) Có ý nghĩa
LDR Ngược chiều (–) Có ý nghĩa
DEP Ngược chiều (–) Có ý nghĩa
NIM Ngược chiều (–) Có ý nghĩa
CEA Ngược chiều (–) Có ý nghĩa
CAP Chưa xác định Không đủ bằng chứng
GDP Chưa xác định Không đủ bằng chứng
COVID*CEA Chưa xác định Không đủ bằng chứng

Kết quả cho thấy ROE tác động cùng chiều với LIQ: các ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn có khả năng tiếp cận nguồn vốn huy động dễ dàng hơn, từ đó củng cố thanh khoản. INF tác động cùng chiều với LIQ, nhất quán với nghiên cứu của Tesfaye (2012), Singh & Sharma (2016) và Vodova (2011). Trong khi đó, LDR, DEP, NIM và CEA đều tác động ngược chiều: tỷ lệ cho vay cao, tiền gửi chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu vốn, biên lãi ròng cao và chi phí hoạt động kém kiểm soát đều làm suy giảm khả năng thanh khoản của NHTM.

Chiều tác động ngược chiều của DEP đến LIQ (trái với kỳ vọng ban đầu) phản ánh thực tiễn tại Việt Nam: khi tiền gửi tăng, các NHTM đẩy mạnh hoạt động tín dụng để tối đa hóa lợi nhuận, làm giảm tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản.

Khuyến nghị chính sách

Trên cơ sở kết quả, tác giả đề xuất các khuyến nghị cho nhà quản trị ngân hàng liên quan đến: kiểm soát tỷ lệ LDR trong giới hạn quy định (Thông tư 22/2019/TT-NHNN quy định mức 85% áp dụng từ trước 01/01/2022), nâng cao hiệu quả chi phí hoạt động (CEA), duy trì khả năng sinh lời (ROE) ở mức phù hợp để củng cố uy tín trên thị trường tiền tệ, và xây dựng chiến lược quản lý rủi ro thanh khoản có tính đến biến động vĩ mô.

Đóng góp so với nghiên cứu trước

Theo tác giả tự nhận định, điểm khác biệt của nghiên cứu này so với các công trình trước gồm: (1) mở rộng mẫu quan sát lên giai đoạn 2013–2022, bao phủ toàn bộ giai đoạn đại dịch COVID-19; (2) bổ sung biến tương tác COVID*CEA — được tác giả nhận định là hướng tiếp cận tiên phong trong đánh giá tác động của COVID-19 đến thanh khoản NHTM Việt Nam; (3) thực hiện đầy đủ các kiểm định vi phạm mô hình và áp dụng FGLS để khắc phục, đảm bảo độ tin cậy của ước lượng — khắc phục hạn chế phổ biến trong nhiều nghiên cứu trước chỉ dừng ở kết quả Pooled OLS, FEM hoặc REM ban đầu.


Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được tác giả nêu trong văn bản:

  • Mẫu nghiên cứu chỉ gồm 26 NHTM niêm yết, loại trừ các NHTM chưa niêm yết và các tổ chức tín dụng khác, do hạn chế trong thu thập dữ liệu đầy đủ và nhất quán.
  • Chưa phân loại mẫu thành các nhóm ngân hàng riêng biệt (NHTM nhà nước và NHTM tư nhân) để so sánh mức độ ảnh hưởng theo quy mô và loại hình sở hữu.
  • Số liệu nghiên cứu chưa cung cấp đủ bằng chứng để kết luận ảnh hưởng của ba biến CAP, GDP và COVID*CEA đến thanh khoản ngân hàng.
  • Thời gian và kinh nghiệm nghiên cứu còn hạn chế, có thể ảnh hưởng đến chiều sâu phân tích.

Hướng nghiên cứu tiếp theo tác giả đề xuất:

  • Tăng số lượng mẫu và mở rộng thêm kỳ quan sát.
  • Phân tách mẫu theo nhóm sở hữu (nhà nước/tư nhân) để đánh giá sự khác biệt trong các yếu tố tác động.
  • Bổ sung thêm biến vi mô và vĩ mô, đặc biệt là các chỉ tiêu liên quan đến quy mô ngân hàng (SIZE) và chất lượng tài sản (NPL) vốn có kết quả không nhất quán giữa các nghiên cứu trong và ngoài nước.

Giá trị tham khảo

Khóa luận này phù hợp làm tài liệu tham khảo cho các nhóm đối tượng sau:

  • Sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng đang thực hiện đề tài về rủi ro thanh khoản, quản trị ngân hàng hoặc phân tích dữ liệu bảng. Phần trình bày quy trình từng bước trong phần mềm Stata 17.0 (Chương 3) và phần kiểm định mô hình (Chương 4) có giá trị học thuật thiết thực.
  • Người làm đề tài về các yếu tố quyết định thanh khoản ngân hàng tại Việt Nam hoặc các thị trường mới nổi: phần lược khảo tài liệu (Chương 2) cung cấp bảng hệ thống hóa đầy đủ các nghiên cứu trong và ngoài nước, bao gồm cả chiều tác động của từng biến theo từng bối cảnh quốc gia.
  • Nhà quản trị ngân hàng và nhà phân tích tài chính có thể tham khảo Chương 5 về các khuyến nghị chính sách liên quan đến kiểm soát tỷ lệ LDR, CEA và ROE.
  • Nhà nghiên cứu quan tâm đến tác động của COVID-19 đến hệ thống tài chính ngân hàng có thể tham khảo cách tiếp cận biến tương tác COVID*CEA và phần thảo luận kết quả ở Chương 4.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao biến DEP (tiền gửi khách hàng trên tổng nguồn vốn) lại có tác động ngược chiều với thanh khoản, trái với kỳ vọng ban đầu của tác giả?

Kỳ vọng ban đầu (H4) là DEP tác động cùng chiều với LIQ, dựa trên lập luận rằng tiền gửi là nguồn vốn ổn định giúp ngân hàng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm cho thấy chiều ngược lại. Điều này phản ánh thực tiễn tại Việt Nam: khi tiền gửi tăng cao, các NHTM có xu hướng đẩy mạnh cấp tín dụng để tối đa hóa lợi nhuận, khiến tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản (LIQ) giảm xuống. Kết quả này nhất quán với phát hiện của Dinger (2009).

2. Tại sao ba biến CAP, GDP và COVID*CEA không cho kết quả có ý nghĩa thống kê?

Tác giả ghi nhận rằng với bộ dữ liệu nghiên cứu hiện tại (26 NHTM, giai đoạn 2013–2022, 260 quan sát), chưa có đủ bằng chứng thống kê để kết luận về chiều tác động của ba biến này. Đối với CAP, kết quả không nhất quán cũng được ghi nhận trong các nghiên cứu quốc tế (Bunda & Desquilbet (2008) và Waemustafa & Sukri (2016) cho kết quả tích cực, trong khi Moussa (2015) cho kết quả tiêu cực). Đối với COVID*CEA, đây là biến tương tác lần đầu được đưa vào mô hình nghiên cứu thanh khoản NHTM tại Việt Nam, và cần thêm dữ liệu hoặc phương pháp tiếp cận khác để làm rõ.

3. Nghiên cứu sử dụng phần mềm và kiểm định nào để lựa chọn giữa Pooled OLS, FEM và REM?

Phần mềm Stata 17.0 được sử dụng xuyên suốt. Quy trình lựa chọn mô hình gồm ba kiểm định: Kiểm định F để so sánh FEM và Pooled OLS (kết quả ở Bảng 4.5), Kiểm định Breusch–Pagan Lagrangian Multiplier để so sánh REM và Pooled OLS (Bảng 4.6), và Kiểm định Hausman để so sánh FEM và REM (Bảng 4.7). Sau khi xác định mô hình phù hợp, tác giả tiến hành kiểm định tự tương quan (Bảng 4.8) và phương sai sai số thay đổi (Bảng 4.9), và do phát hiện vi phạm nên kết quả cuối cùng được ước lượng bằng FGLS (Bảng 4.10).

4. Tại sao NIM lại tác động ngược chiều với thanh khoản trong bối cảnh các NHTM Việt Nam?

Nghiên cứu phát hiện NIM có tác động ngược chiều với LIQ (trái với phát hiện của Fola (2015) nhưng phù hợp với lý thuyết được tác giả trình bày ở Chương 3). Ngân hàng có NIM cao thường tập trung vào các hoạt động cho vay lãi suất cao, dẫn đến danh mục tài sản kém thanh khoản hơn; trong khi ngân hàng nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản cao (tỷ lệ LIQ cao) thường có NIM thấp hơn do tài sản thanh khoản thường mang lại lợi suất thấp hơn các khoản cho vay.

5. Tỷ lệ LDR bị giới hạn bởi những quy định pháp lý nào và điều này có liên quan đến kết quả nghiên cứu như thế nào?

Tác giả dẫn chiếu hai văn bản: Thông tư 36/2014/TT-NHNN quy định tỷ lệ LDR tối đa 90% đối với NHTM nhà nước và 80% đối với NHTM cổ phần; và Thông tư 22/2019/TT-NHNN điều chỉnh về mức thống nhất 85% cho tất cả các ngân hàng, với thời gian chuyển tiếp đến trước ngày 01/01/2022. Kết quả nghiên cứu xác nhận LDR có tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê với LIQ, nhất quán với phát hiện của Adenuga và cộng sự (2021), Aspachs và cộng sự (2005), và Nguyễn Hoàng Phong & Phan Thị Thu Hà (2017), đồng thời củng cố tính hợp lý của các giới hạn pháp lý hiện hành.


Kết luận

Khóa luận "Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam" cung cấp bằng chứng định lượng xác đáng về sáu yếu tố có ý nghĩa thống kê đối với thanh khoản NHTM giai đoạn 2013–2022, trong đó ROE và INF tác động cùng chiều, còn LDR, DEP, NIM và CEA tác động ngược chiều với tỷ lệ LIQ. Điểm đáng chú ý là nghiên cứu thực hiện đầy đủ quy trình kiểm định khuyết tật mô hình và áp dụng FGLS — một cải tiến phương pháp so với phần lớn nghiên cứu trong nước cùng chủ đề. Biến tương tác COVID*CEA tuy chưa cho kết quả có ý nghĩa thống kê nhưng mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu thanh khoản NHTM trong bối cảnh khủng hoảng y tế. Các khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu có tính ứng dụng trực tiếp đối với công tác quản trị rủi ro thanh khoản tại các NHTM Việt Nam.