Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành ngân hàng giữ vị trí huyết mạch trong sự vận hành của nền kinh tế thông qua chức năng trung gian tài chính: nhận tiền gửi ngắn hạn và cung cấp các khoản tín dụng trung, dài hạn. Bản chất của hoạt động này khiến các ngân hàng thương mại (NHTM) thường xuyên đối mặt với tình trạng mất cân đối kỳ hạn giữa tài sản có và tài sản nợ, từ đó làm phát sinh rủi ro thanh khoản (Liquidity Risk). Quản trị rủi ro thanh khoản kém không chỉ đe dọa sự an toàn của từng ngân hàng đơn lẻ mà còn có thể tạo ra hiệu ứng lan truyền (domino effect) làm lung lay sự ổn định của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia.

Tại Việt Nam, giai đoạn 2012–2021 chứng kiến nhiều biến động kinh tế sâu sắc: từ quá trình tái cơ cấu hệ thống các tổ chức tín dụng hậu khủng hoảng tài chính, giải quyết nợ xấu giai đoạn 2012–2015, đến giai đoạn tăng trưởng ổn định 2016–2019 và cú sốc do đại dịch Covid-19 trong giai đoạn 2019–2021. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước tiếp cận vấn đề thanh khoản ngân hàng, các kết quả thực nghiệm vẫn còn nhiều tranh luận trái chiều về mức độ tác động của các nhân tố vi mô (nội tại ngân hàng) và nhân tố vĩ mô (môi trường kinh tế). Xuất phát từ bối cảnh đó, đề tài "Nghiên cứu tác động của các nhân tố đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012–2021" được thực hiện nhằm cung cấp bằng chứng định lượng cập nhật và đề xuất các giải pháp quản trị rủi ro hiệu quả.

Theo văn bản nghiên cứu, tác giả xác định 4 mục tiêu cụ thể:

  1. Xác định rõ khái niệm rủi ro thanh khoản và chỉ tiêu đo lường rủi ro thanh khoản; tổng hợp và lựa chọn các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
  2. Xây dựng mô hình nghiên cứu đánh giá tác động của các nhân tố tới rủi ro thanh khoản.
  3. Xác định thực trạng rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam thông qua phân tích chỉ tiêu phản ánh rủi ro thanh khoản.
  4. Đánh giá tác động của các nhân tố tới rủi ro thanh khoản với bộ dữ liệu mẫu gồm 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021, qua đó đề xuất các chính sách góp phần giảm mức độ rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro thanh khoản và mức độ tác động của các nhân tố liên quan đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTM tại Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm từ 2012 đến 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Cơ sở lý thuyết và khung đo lường rủi ro thanh khoản

Đề tài kế thừa khung lý thuyết từ Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS 1997, 2000, 2008, 2013) và các quy định tại Khoản 14 Điều 3 Thông tư 13/2018/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Về mặt lý thuyết, tính thanh khoản là khả năng ngân hàng tài trợ cho sự gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn với chi phí hợp lý.

Trạng thái thanh khoản ròng ($NLP$) được xác định bởi chênh lệch giữa tổng cung thanh khoản và tổng cầu thanh khoản:

  • $NLP > 0$: Thặng dư thanh khoản.
  • $NLP < 0$: Thâm hụt thanh khoản (phát sinh rủi ro thanh khoản).
  • $NLP = 0$: Cân bằng thanh khoản.

Để lượng hóa rủi ro thanh khoản, tác giả lựa chọn phương pháp tiếp cận theo "lỗ hổng tài chính" (Financing Gap Ratio - $FGAPR$) dựa trên nghiên cứu của Saunders và Cornett (2006), Gatev và Strahan (2006), Yi-Kai Chen và Chung-Hua Shen (2009):

$$FGAPR_i^t = \frac{TV_i^t - TG_i^t}{TS_i^t}$$

Trong đó:

  • $TV_i^t$: Tổng dư nợ cho vay của ngân hàng $i$ tại năm $t$.
  • $TG_i^t$: Tổng tiền gửi của khách hàng tại ngân hàng $i$ tại năm $t$.
  • $TS_i^t$: Tổng tài sản của ngân hàng $i$ tại năm $t$.

Khi tỷ lệ $FGAPR$ càng lớn, khoảng trống tài trợ giữa cho vay và tiền gửi càng cao, buộc ngân hàng phải tìm kiếm các nguồn vốn bổ sung bên ngoài hoặc bán tài sản lưu động, dẫn đến rủi ro thanh khoản gia tăng.

Ký hiệu biến Tên biến Cách đo lường Kỳ vọng dấu Nguồn tham khảo
Biến phụ thuộc
$FGAPR$ Tỷ lệ rủi ro thanh khoản (Tổng cho vay - Tổng tiền gửi) / Tổng tài sản N/A Gatev & Strahan (2006), Chen & Shen (2009)
Biến vi mô (Nội tại ngân hàng)
$SIZE$ Quy mô ngân hàng Logarit tự nhiên của tổng tài sản ($\ln(TS)$) +/- Chen & Shen (2009), Trương Quang Thông (2013)
$SIZE^2$ Quy mô bình phương Bình phương logarit tự nhiên của tổng tài sản Phi tuyến Chen & Shen (2009)
$EFD$ Phụ thuộc tài trợ bên ngoài (Vay thị trường tiền tệ + Vay khác) / Tổng nguồn vốn + Saunders & Cornett (2006), Chen & Shen (2009)
$ETA$ Tỷ lệ vốn tự có Vốn tự có / Tổng nguồn vốn (hoặc Tổng tài sản) - Berger (1995), Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy (2019)
$LLPTL$ Dự phòng rủi ro tín dụng Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ cho vay + Trương Quang Thông (2013), Shen et al. (2009)
$TLA$ Tỷ lệ cho vay Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản + Vodová (2011), Bonin et al. (2008)
Biến vĩ mô (Môi trường bên ngoài)
$INF$ Tỷ lệ lạm phát Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hàng năm do GSO công bố + Vodová (2011), Đặng Thị Quỳnh Anh & Trần Lê Mai Anh (2020)
$GDP$ Tăng trưởng kinh tế Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm do GSO công bố + Shen et al. (2009), Singh & Sharma (2016)
$UNE$ Tỷ lệ thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp hàng năm do GSO công bố + Mazreku et al. (2019), Munteanu (2012)
$M2$ Tốc độ thay đổi cung tiền Tốc độ tăng trưởng cung tiền $M2$ hàng năm - Friedman (1963), Trương Quang Thông (2013)

Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu sử dụng kết hợp phương pháp phân tích định tính và định lượng:

  • Nguồn dữ liệu: Số liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán (Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ, Thuyết minh báo cáo tài chính) của 20 NHTM Việt Nam trong 10 năm (2012–2021), tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng với 200 quan sát. Số liệu vĩ mô được trích xuất từ Tổng cục Thống kê (GSO), Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
  • Quy trình phân tích kinh tế lượng:
    1. Thống kê mô tả và ma trận tương quan: Đánh giá đặc trưng phân phối (trung bình, độ lệch chuẩn, min, max) và kiểm tra sơ bộ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (hệ số tương quan < 0.7).
    2. Ước lượng mô hình dữ liệu bảng: Thực hiện hồi quy qua các phương pháp Mô hình bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    3. Kiểm định lựa chọn mô hình: Sử dụng kiểm định $F$-test để so sánh giữa Pooled OLS và FEM; sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
    4. Kiểm tra và xử lý khuyết tật: Kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai ($VIF$), kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định Wald hiệu chỉnh (Modified Wald test) hoặc kiểm định nhân tử Lagrange (Breusch-Pagan Lagrangian multiplier), kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi bằng kiểm định Wooldridge. Cuối cùng, sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) để hiệu chỉnh các khuyết tật mô hình.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Lý luận chung về rủi ro thanh khoản và các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại

Chương 1 hệ thống hóa các vấn đề lý luận cốt lõi về thanh khoản và rủi ro thanh khoản trong hoạt động ngân hàng:

  • Phân định khái niệm: Làm rõ sự khác biệt giữa khả năng thanh toán (Solvency - tình trạng đủ vốn để bù đắp thua lỗ) và tính thanh khoản (Liquidity - khả năng thực hiện nghĩa vụ chi trả tại một thời điểm nhất định). Một ngân hàng có thể vẫn có khả năng thanh toán trên sổ sách nhưng vẫn rơi vào tình trạng thiếu thanh khoản nếu dòng tiền không đáp ứng kịp thời hạn nghĩa vụ nợ.
  • Nguyên nhân cốt lõi gây rủi ro thanh khoản:
    1. Sự không khớp kỳ hạn giữa tài sản có và tài sản nợ (huy động ngắn hạn cho vay trung dài hạn).
    2. Độ nhạy cảm của tài sản tài chính trước sự biến động của lãi suất thị trường.
    3. Sự sụt giảm niềm tin của người gửi tiền dẫn đến hiện tượng rút tiền hàng loạt (bank run) và hiệu ứng lan truyền liên ngân hàng.
    4. Tác động từ sự điều chỉnh chính sách tiền tệ và biến động bất thường của kinh tế vĩ mô.
  • Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm: Tổng hợp các công trình quốc tế (Bourke 1989, Saunders & Cornett 2006, Chen & Shen 2009, Vodová 2011, Mazreku et al. 2019) và các công trình trong nước (Trương Quang Thông 2013, Phan Thị Mỹ Hạnh & Tống Lâm Vy 2019, Đặng Quyết Thắng 2018, Vũ 2012). Từ khoảng trống nghiên cứu trong bối cảnh các cú sốc kinh tế mới, tác giả xây dựng 9 giả thuyết nghiên cứu ($H1$ đến $H9$) làm nền tảng cho việc phân tích định lượng ở chương tiếp theo.

Chương 2: Phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2012-2021 và luận bàn về kết quả nghiên cứu và hàm ý chính sách

Chương 2 trình bày toàn bộ kết quả phân tích thực nghiệm trên mẫu 20 NHTM:

1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình (Mẫu 200 quan sát):

Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
$FGAPR$ 200 -0.0969 N/A -0.6732 0.2072
$SIZE$ 200 12.0347 1.2275 9.5946 14.3818
$EFD$ 200 0.7810 0.1284 0.1461 1.0000
$TLA$ 200 Mức cao N/A N/A N/A
$LLPTL$ 200 0.0122 N/A 0.00005 0.0532
$ETA$ 200 0.0665 0.0410 N/A N/A
$GDP$ 200 Biến động N/A 2.58% (hoặc ~2.9%) 7.08% (năm 2018)

Ghi chú từ số liệu thống kê mô tả:

  • Biến $FGAPR$ trung bình đạt -0.0969, dao động từ -0.6732 đến 0.2072, chứng tỏ mức độ rủi ro thanh khoản có sự phân hóa đáng kể giữa các ngân hàng trong mẫu.
  • Biến $ETA$ (vốn tự có/tổng nguồn vốn) trung bình chỉ đạt 6.65%, cho thấy cơ cấu vốn của các NHTM Việt Nam dựa chủ yếu vào nguồn vốn nợ (chiếm trên 90%), phản ánh đặc trưng kinh doanh "đi vay để cho vay".
  • Biến $EFD$ có giá trị trung bình là 78.10%, phản ánh sự phụ thuộc lớn vào các nguồn tài trợ bên ngoài, đặc biệt ở nhóm NHTM quy mô nhỏ.

2. Diễn biến hệ thống NHTM và thực trạng nợ xấu:

  • Cơ cấu số lượng NHTM Việt Nam có sự điều chỉnh theo Đề án tái cơ cấu các tổ chức tín dụng. Nhóm NHTM cổ phần giảm từ 35 (năm 2012) xuống 28 (năm 2014-2016) và tăng lên 31 (năm 2017-2021); nhóm NHTM 100% vốn nước ngoài tăng từ 5 lên 9 ngân hàng.
  • Tỷ lệ nợ xấu bùng nổ trong giai đoạn 2012–2015 (vượt ngưỡng 3% của NHNN khuyến cáo), đạt đỉnh điểm chi phí dự phòng rủi ro tín dụng vào năm 2015. Sau khi thành lập VAMC (Nghị định 53/2013/NĐ-CP) và tái cơ cấu nợ, tỷ lệ nợ xấu giảm dần về mức dưới 2% trong giai đoạn 2016–2019, sau đó tăng nhẹ trở lại trong giai đoạn 2019–2020 do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và được kiểm soát về mức 1.9% vào năm 2021.
Phân loại ngân hàng 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
NHTM Nhà nước 5 5 5 7 7 4 4 4 4 4
NHTM Cổ phần 35 33 28 28 28 31 31 31 31 31
NHTM 100% Vốn nước ngoài 5 5 5 6 8 9 9 9 9 9
NHTM Liên doanh 4 4 4 3 2 2 2 2 2 2

3. Kết quả ước lượng hồi quy và kiểm định:

  • Pooled OLS: Hệ số xác định $R^2 = 0.3119$ (mô hình giải thích 31.19% sự biến thiên của $FGAPR$). Phần lớn các biến vi mô có ý nghĩa thống kê; các biến $SIZE$, $INF$, $M2$, $UNE$ có mối tương quan nghịch với $FGAPR$ ở mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên mô hình OLS chưa kiểm soát được đặc tính riêng biệt của từng ngân hàng.
  • Mô hình FEM: Có 4 biến đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% gồm Quy mô ngân hàng ($SIZE$), Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($TLA$), Tỷ lệ lạm phát ($INF$) và Tỷ lệ thất nghiệp ($UNE$).
  • Mô hình REM: Có 3 biến đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% gồm $SIZE$, Sự phụ thuộc nguồn tài trợ bên ngoài ($EFD$) và $TLA$.
  • Kiểm định và hiệu chỉnh khuyết tật: Sau khi thực hiện kiểm định $F$-test, Hausman test, kiểm định đa cộng tuyến (hệ số tương quan < 0.7 và $VIF < 5$), kiểm định tự tương quan (Wooldridge test) và kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald test), tác giả tiến hành chạy mô hình FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục triệt để các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan, đảm bảo ước lượng thu được là vững và hiệu quả.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Quy mô ngân hàng ($SIZE$): Có tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản. Các ngân hàng có quy mô tài sản lớn hơn thường có xu hướng chấp nhận rủi ro thanh khoản cao hơn, duy trì tỷ lệ chênh lệch tài trợ lớn hơn do tâm lý ỷ lại vào vị thế "quá lớn để sụp đổ" (Too Big To Fail) và kỳ vọng nhận được sự hỗ trợ thanh khoản từ Ngân hàng Nhà nước khi xảy ra biến cố.
  2. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($TLA$): Tác động cùng chiều rõ rệt đến rủi ro thanh khoản ($FGAPR$). Việc mở rộng dư nợ cho vay làm suy giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản nhanh, khiến ngân hàng dễ tổn thương trước các cú sốc rút tiền bất ngờ.
  3. Mức độ phụ thuộc tài trợ bên ngoài ($EFD$): Thể hiện tác động tích cực đến rủi ro thanh khoản, đặc biệt tại các NHTM quy mô vừa và nhỏ. Việc phụ thuộc nhiều vào nguồn vay liên ngân hàng ngắn hạn để tài trợ tín dụng làm gia tăng khoảng trống tài trợ.
  4. Các yếu tố kinh tế vĩ mô: Tỷ lệ lạm phát ($INF$), tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$), tỷ lệ thất nghiệp ($UNE$) và tốc độ cung tiền ($M2$) đều có mối liên hệ mật thiết với rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTM, phản ánh tính chu kỳ kinh tế và tác động lan truyền của chính sách tiền tệ.

Đóng góp của công trình

  • Về mặt học thuật: Cung cấp bộ bằng chứng thực nghiệm toàn diện trong 10 năm liên tục (2012–2021) trên mẫu 20 NHTM đại diện tại Việt Nam, kiểm chứng tính tương thích của mô hình lỗ hổng tài chính ($FGAPR$) trong điều kiện một nền kinh tế mới nổi.
  • Về mặt thực tiễn và chính sách: Đưa ra cơ sở định lượng để các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý (NHNN) xây dựng hạn mức an toàn vốn, kiểm soát việc sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn, cũng như hoàn thiện hệ thống cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và nội dung được công bố trong văn bản, nghiên cứu tồn tại một số điểm mở có thể tiếp tục hoàn thiện:

  • Quy mô mẫu dữ liệu: Mẫu phân tích dừng lại ở 20 NHTM. Mặc dù đại diện cho phần lớn thị phần, nghiên cứu chưa bao phủ toàn bộ 46–49 tổ chức tín dụng đang hoạt động trong hệ thống.
  • Phương pháp đo lường thanh khoản: Đề tài tập trung chủ yếu vào chỉ số Lỗ hổng tài chính ($FGAPR$). Việc kết hợp đồng thời với các chỉ số thanh khoản theo chuẩn Basel III như Tỷ lệ đảm bảo khả năng thanh khoản (Liquidity Coverage Ratio - $LCR$) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (Net Stable Funding Ratio - $NSFR$) có thể giúp đánh giá rủi ro đa chiều hơn.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Có thể mở rộng giai đoạn nghiên cứu sau năm 2021 để đánh giá sâu hơn giai đoạn phục hồi hậu Covid-19; đồng thời phân nhóm ngân hàng theo hình thức sở hữu (NHTM Nhà nước so với NHTM Cổ phần) để so sánh chi tiết mức độ nhạy cảm của từng nhóm đối với các cú sốc vĩ mô.

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo chuyên môn hữu ích đối với các đối tượng cụ thể:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Thống kê kinh tế, Kinh tế học, Tài chính - Ngân hàng: Tham khảo quy trình nghiên cứu định lượng chuẩn mực từ bước thu thập dữ liệu báo cáo tài chính, tính toán biến số, lập ma trận tương quan đến kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng và kiểm định các khuyết tật mô hình (Pooled OLS, FEM, REM, FGLS, Hausman test, Modified Wald test, Wooldridge test).
  • Bộ phận quản trị rủi ro tại các NHTM: Tham khảo khung phân tích các nhân tố nội tại ($SIZE, EFD, ETA, LLPTL, TLA$) để thiết lập hệ thống chỉ số giám sát nội bộ nhằm hạn chế thâm hụt thanh khoản.
  • Các nhà hoạch định chính sách tiền tệ: Tham khảo bằng chứng thực nghiệm về độ nhạy cảm của thanh khoản ngân hàng trước biến động lạm phát, tăng trưởng kinh tế và cung tiền $M2$.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ tiêu nào được tác giả sử dụng làm biến phụ thuộc để đo lường rủi ro thanh khoản?
Tác giả sử dụng tỷ lệ lỗ hổng tài chính trên tổng tài sản ($FGAPR$), được tính bằng công thức: $FGAPR = \frac{\text{Tổng cho vay} - \text{Tổng tiền gửi}}{\text{Tổng tài sản}}$ theo khung lý thuyết của Gatev & Strahan (2006) và Yi-Kai Chen & Chung-Hua Shen (2009).

2. Mẫu nghiên cứu trong chuyên đề bao gồm bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 20 NHTM tại Việt Nam với số liệu được thu thập liên tục trong 10 năm, từ năm 2012 đến năm 2021 (tổng số 200 quan sát).

3. Vì sao tác giả phải sử dụng mô hình FGLS thay vì dừng lại ở Pooled OLS, FEM hoặc REM?
Mô hình Pooled OLS, FEM và REM khi kiểm định dữ liệu bảng thường vi phạm các giả thiết kinh tế lượng về hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Modified Wald) và tự tương quan chuỗi (kiểm định Wooldridge). Phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được áp dụng để hiệu chỉnh các khuyết tật này, giúp các ước lượng thu được đạt tính vững và hiệu quả.

4. Cơ cấu nguồn vốn của 20 NHTM trong mẫu nghiên cứu có đặc điểm nổi bật gì qua thống kê mô tả?
Biến $ETA$ (Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn) có giá trị trung bình chỉ đạt 0.0665 (6.65%), cho thấy hơn 90% nguồn vốn hoạt động của các NHTM trong mẫu đến từ nợ vay và tiền gửi, phản ánh đặc thù kinh doanh đòn bẩy cao của ngành ngân hàng.

5. Giai đoạn 2012–2015 hệ thống NHTM Việt Nam có giải pháp đột phá nào để xử lý nợ xấu ảnh hưởng đến thanh khoản?
Chính phủ và NHNN đã triển khai Đề án "Cơ cấu lại các TCTD giai đoạn 2011–2015" và thành lập Công ty Quản lý tài sản của các tổ chức tín dụng Việt Nam (VAMC) theo Nghị định 53/2013/NĐ-CP để mua và xử lý nợ xấu, giúp tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống giảm xuống dưới ngưỡng 3% từ cuối năm 2014.

Kết luận

Chuyên đề tốt nghiệp của tác giả Bùi Thị Thanh Ngân đã hoàn thành toàn diện các mục tiêu nghiên cứu thông qua việc hệ thống hóa cơ sở lý luận về rủi ro thanh khoản và ứng dụng các mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng trên mẫu 20 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Kết quả thực nghiệm đã lượng hóa rõ nét tác động của các nhân tố nội tại như quy mô tài sản, tỷ lệ cho vay, mức độ phụ thuộc tài trợ bên ngoài cũng như các biến số kinh tế vĩ mô đến trạng thái thanh khoản ngân hàng. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho sinh viên, giảng viên và các chuyên viên phân tích trong lĩnh vực kinh tế - ngân hàng.