Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Khả năng thanh khoản là yếu tố quyết định sự sống còn và an toàn hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM). Biến cố từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 đã minh chứng rõ nét rằng ngay cả các định chế tài chính có lợi nhuận cao vẫn có thể sụp đổ hoặc đối mặt với nguy cơ phá sản nếu mất khả năng chi trả tức thời, tạo hiệu ứng dây chuyền tiêu cực lên toàn bộ nền kinh tế. Nhằm thiết lập các tiêu chuẩn an toàn vốn và quản trị rủi ro thanh khoản khắt khe hơn, hiệp ước Basel III đã được giới thiệu vào năm 2013. Tại Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã ban hành nhiều văn bản pháp lý định lượng nhằm kiểm soát rủi ro thanh khoản, tiêu biểu là Thông tư số 22/2019/TT-NHNN quy định giới hạn tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi (LDR) tối đa ở mức 85%, đồng thời từng bước hạ tỷ lệ tối đa của nguồn vốn ngắn hạn được sử dụng để cho vay trung và dài hạn từ 34% (giai đoạn 01/10/2021 đến 30/05/2022) xuống còn 30% kể từ ngày 01/10/2022.
Bối cảnh thực tiễn giai đoạn nghiên cứu ghi nhận nhiều biến động phức tạp: tác động kéo dài của đại dịch COVID-19, sự gián đoạn chuỗi cung ứng toàn cầu, xung đột địa chính trị Nga – Ukraine đẩy giá năng lượng và hàng hóa leo thang, lạm phát toàn cầu gia tăng khiến các ngân hàng trung ương lớn đồng loạt nâng lãi suất. Tại thị trường trong nước, tiến trình phục hồi kinh tế hậu đại dịch thúc đẩy tốc độ tăng trưởng tín dụng nóng, dẫn đến tình trạng cạn hạn mức (room) tín dụng tại hàng loạt NHTM vào đầu năm 2022. Trước áp lực vừa phải mở rộng tín dụng sinh lời, vừa phải đảm bảo an toàn thanh khoản theo các chuẩn mực của Basel và quy định của NHNN, đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam" được thực hiện.
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được phân định cụ thể:
- Mục tiêu tổng quát: Xác định các nhân tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam, từ đó đưa ra giải pháp và kiến nghị nhằm quản lý hiệu quả khả năng thanh khoản của hệ thống NHTM.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các nhân tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Đo lường và đánh giá hướng tác động của từng nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
- Đưa ra các đề xuất và kiến nghị nhằm quản lý thanh khoản của các NHTM Việt Nam vừa đảm bảo khả năng thanh khoản vừa đảm bảo khả năng sinh lời.
Nhiệm vụ nghiên cứu được cụ thể hóa bằng 3 câu hỏi nghiên cứu:
- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các NHTM ở Việt Nam?
- Mức độ và hướng tác động của các nhân tố này đến khả năng thanh khoản của các NHTM Việt Nam?
- Những đề xuất nào có thể quản lý thanh khoản của các NHTM Việt Nam để đáp ứng cả thanh khoản và khả năng sinh lời?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố vi mô nội tại của ngân hàng và nhân tố vĩ mô nền kinh tế ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NHTM.
- Phạm vi không gian: 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2012 đến năm 2021.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận tiếp cận thanh khoản ngân hàng dựa trên khung lý thuyết của Ủy ban Basel (2008) và Bessis (2012), định nghĩa thanh khoản là khả năng ngân hàng vừa gia tăng tài sản vừa đáp ứng kịp thời các nghĩa vụ nợ khi đến hạn (như chi trả tiền gửi, giải ngân hạn mức tín dụng đã cam kết, thanh toán giao dịch) mà không phải chịu tổn thất chi phí quá mức. Trạng thái thanh khoản ròng phản ánh sự cân bằng giữa cung và cầu thanh khoản tại từng thời điểm.
Về phương pháp đo lường thanh khoản, tác giả căn cứ trên cơ sở lý thuyết của Rose (2004) và Vodova (2011) về phương pháp khe hở thanh khoản và phương pháp tỷ số thanh khoản gồm 4 chỉ tiêu:
- Tỷ lệ L1: Tài sản lưu động trên tổng tài sản (đo lường thanh khoản tuyệt đối).
- Tỷ lệ L2: Tài sản lưu động trên tổng tiền gửi và vốn huy động.
- Tỷ lệ L3: Tổng dư nợ cho vay trên tổng tài sản (đo lường thanh khoản tương đối).
- Tỷ lệ L4: Tổng dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi.
Tác giả quyết định chọn chỉ số L1 làm biến phụ thuộc đại diện cho khả năng thanh khoản của ngân hàng vì chỉ số này bao quát cấu trúc tài sản dự trữ thanh khoản phòng ngừa rủi ro cho cả ngắn hạn lẫn trung - dài hạn, giảm thiểu độ lệch chi phí vay bù đắp thanh khoản trên thị trường liên ngân hàng hoặc từ người cho vay cuối cùng. Bên cạnh đó, nghiên cứu vận dụng Lý thuyết tín hiệu (Signal Theory) để lý giải mối quan hệ giữa quy mô tài sản và mức độ duy trì đệm thanh khoản.
Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính và mô hình hóa định lượng:
- Phương pháp định tính: Tổng hợp, hệ thống hóa các lý luận về thanh khoản; rà soát, so sánh các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Aspachs et al., 2005; Bunda & Desquilbet, 2008; Shen et al., 2009; Vodova, 2011; Bonfim & Kim, 2012; Moussa, 2015) và trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015; Vũ Thị Hồng, 2015) nhằm xác định các khoảng trống nghiên cứu.
- Phương pháp định lượng: Sử dụng dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 25 ngân hàng trong 10 năm (250 quan sát). Quy trình phân tích kinh tế lượng được tiến hành qua phần mềm Microsoft Excel và Stata 16.0 với 5 bước kỹ thuật:
- Thống kê mô tả toàn bộ biến nghiên cứu (giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất).
- Phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson nhằm nhận diện mối liên hệ ban đầu và sàng lọc hiện tượng đa cộng tuyến (kết hợp kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF).
- Ước lượng các mô hình hồi quy dữ liệu bảng: Bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).
- Thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình tối ưu: Kiểm định F (so sánh Pooled OLS và FEM) và kiểm định Hausman (so sánh FEM và REM).
- Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định Wald sửa đổi (Modified Wald test) kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc một. Khi mô hình vi phạm các giả thiết cổ điển, tác giả sử dụng phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để hiệu chỉnh sai số, đưa ra kết quả ước lượng vững.
Nguồn dữ liệu:
- Dữ liệu vi mô (báo cáo tài chính hợp nhất đã kiểm toán, báo cáo thường niên của 25 NHTM niêm yết): Thu thập từ VietstockFinance.
- Dữ liệu vĩ mô (tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát CPI hàng năm): Thu thập từ Tổng cục Thống kê (GSO) và Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu
Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh hệ thống tài chính thế giới và Việt Nam giai đoạn hậu COVID-19 đối mặt với nhiều áp lực vĩ mô. Tác giả chỉ ra tính mới của nghiên cứu: phân tích sự biến đổi của các nhân tố chi phối thanh khoản trong giai đoạn bình thường mới khi các ngân hàng vừa đạt mức tăng trưởng lợi nhuận tốt, vừa phải giải ngân tối đa room tín dụng được NHNN phân bổ. Chương này xác lập mục tiêu nghiên cứu, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát 25 NHTM niêm yết giai đoạn 2012–2021, đóng góp của đề tài về mặt học thuật và thực tiễn, đồng thời khái quát cấu trúc 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Khung lý thuyết
Chương 2 trình bày có hệ thống các khái niệm cốt lõi: khái niệm thanh khoản tài sản, thanh khoản ngân hàng, quy luật cung cầu thanh khoản, trạng thái thanh khoản ròng và các kỹ thuật đo lường thanh khoản (phương pháp khe hở thanh khoản và 4 tỷ số thanh khoản theo Rose và Vodova). Tác giả phân loại hai nhóm nhân tố tác động:
- Nhóm nhân tố bên trong: Khả năng quản lý rủi ro, quy mô nguồn vốn, kết quả hoạt động tài chính, công tác quản lý tài sản, cơ cấu tiền gửi và hạ tầng thanh toán.
- Nhóm nhân tố bên ngoài: Chu kỳ kinh tế, chính sách tiền tệ và tỷ giá, diễn biến thị trường tài chính, biến động lãi suất và khung khổ pháp lý giám sát an toàn.
Phần tổng quan nghiên cứu thực nghiệm tổng thuật chi tiết các công trình tiêu biểu trên thế giới và tại Việt Nam. Qua đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận theo biến phụ thuộc khe hở tài trợ hoặc chưa cập nhật số liệu trong giai đoạn biến động đặc thù (2019–2021), từ đó khẳng định sự cần thiết của việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến cập nhật cho giai đoạn 2012–2021.
Chương 3: Mô hình nghiên cứu
Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu thực nghiệm 7 bước, tiêu chí lựa chọn mẫu và cấu trúc dữ liệu bảng 250 quan sát. Tác giả xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính dạng tổng quát:
$$L1_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 LDR_{it} + \beta_4 ROE_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 GDP_t + \beta_7 INF_t + \epsilon_{it}$$
Trong đó, các biến và giả thuyết nghiên cứu được xác định như sau:
| Tên biến |
Ký hiệu |
Cách thức đo lường |
Giả thuyết tác động kỳ vọng |
| Biến phụ thuộc: |
|
|
|
| Tỷ số thanh khoản |
$L1$ |
Tài sản lưu động / Tổng tài sản |
- |
| Biến độc lập vi mô: |
|
|
|
| Quy mô ngân hàng |
$SIZE$ |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Tổng tài sản})$) |
H1: Tác động tích cực (+) |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
$CAP$ |
Tổng vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
H2: Tác động tích cực (+) |
| Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi |
$LDR$ |
Tổng dư nợ cho vay / Tổng nguồn vốn huy động |
H3: Tác động tiêu cực (-) |
| Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu |
$ROE$ |
Thu nhập sau thuế / Tổng vốn chủ sở hữu |
H4: Tác động tiêu cực (-) |
| Tỷ lệ nợ xấu |
$NPL$ |
Nợ xấu (nhóm 3–5) / Tổng dư nợ cho vay |
H5: Tác động tích cực (+) |
| Biến độc lập vĩ mô: |
|
|
|
| Tăng trưởng kinh tế |
$GDP$ |
Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm (%) |
H6: Tác động tiêu cực (-) |
| Tỷ lệ lạm phát |
$INF$ |
Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng CPI hàng năm (%) |
H7: Tác động tiêu cực (-) |
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 4 trình bày chi tiết kết quả xử lý dữ liệu từ Stata 16.0. Kết quả thống kê mô tả cho 250 quan sát giai đoạn 2012–2021 phản ánh bức tranh tài chính của hệ thống NHTM:
| Tên biến |
Số quan sát |
Trung bình (Mean) |
Độ lệch chuẩn (Std. Dev) |
Nhỏ nhất (Min) |
Lớn nhất (Max) |
| $L1$ |
250 |
0,1730 (17,30%) |
0,0768 (7,68%) |
0,0452 (STB năm 2017) |
0,5211 (SSB năm 2012) |
| $NPL$ |
250 |
0,0213 (2,13%) |
0,0147 (1,47%) |
0,00001 (BID năm 2021) |
0,0919 (NAB năm 2021) |
| $ROE$ |
250 |
0,0963 (9,63%) |
0,0657 (6,57%) |
0,0003 (NVB năm 2020) |
0,2639 (VIB năm 2021) |
| $CAP$ |
250 |
0,0900 (9,00%) |
0,0361 (3,61%) |
0,0406 (BID năm 2017) |
0,2419 (SGB năm 2012) |
| $LDR$ |
250 |
0,6663 (66,63%) |
- |
0,2473 (SSB năm 2012) |
0,9845 (SGB năm 2012) |
| $GDP$ |
250 |
0,0559 (5,59%) |
- |
0,0258 (Năm 2021) |
0,0708 (Năm 2018) |
| $INF$ |
250 |
0,0380 (3,80%) |
0,0230 (2,30%) |
0,0063 (Năm 2015) |
0,09095 (Năm 2012) |
Đối với biến quy mô ($SIZE$), BID là ngân hàng có tổng tài sản lớn nhất (đạt 1.696 nghìn tỷ đồng năm 2021), trong khi SGB có quy mô nhỏ nhất (14.685 tỷ đồng năm 2013). Ba ngân hàng dẫn đầu về quy mô và tăng trưởng tài sản năm 2021 là BID, VCB và CTG.
Phân tích ma trận tương quan chỉ ra biến $L1$ tương quan nghịch với $SIZE$ (-0,1708), $LDR$ (-0,5572), $ROE$ (-0,0782), $NPL$ (-0,0183), $GDP$ (-0,1268); tương quan thuận với $CAP$ (0,0010) và $INF$ (0,2987). Kiểm định hệ số phóng đại phương sai cho thấy giá trị VIF lớn nhất thuộc về biến $SIZE$ (2,53) và giá trị VIF trung bình của các biến đều nhỏ hơn 10, chứng minh mô hình không vi phạm giả thiết đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Quá trình lựa chọn mô hình hồi quy và kiểm định chẩn đoán diễn ra như sau:
- Kiểm định F giữa Pooled OLS và FEM: Thống kê $F(24, 218) = 14,20$ với giá trị $Prob > F = 0,0000 < 0,05$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$, mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS.
- Kiểm định Hausman giữa FEM và REM: Thống kê $\chi^2(7) = 33,77$ với giá trị $Prob > \chi^2 = 0,0000 < 0,05$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$, mô hình FEM được lựa chọn.
- Kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM:
- Kiểm định Modified Wald kiểm tra phương sai thay đổi: Thống kê $\chi^2(25) = 82,16$ với $Prob > \chi^2 = 0,0000 < 0,05$, kết luận có hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng.
- Kiểm định Wooldridge kiểm tra tự tương quan: Thống kê $F(1, 24) = 55,870$ với $Prob > F = 0,0000 < 0,05$, kết luận tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc một.
- Ước lượng mô hình FGLS: Nhằm khắc phục đồng thời phương sai thay đổi và tự tương quan, tác giả sử dụng mô hình hồi quy FGLS ($Prob > \chi^2 = 0,0000$). Kết quả hồi quy cuối cùng ghi nhận 3 biến có ý nghĩa thống kê: $LDR$ (hệ số -0,3558, $p < 0,01$), $ROE$ (hệ số +0,1558, $p < 0,05$), $INF$ (hệ số +0,3753, $p < 0,01$). Bốn biến $SIZE$, $CAP$, $NPL$, $GDP$ không đạt mức ý nghĩa thống kê 10%.
Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách
Chương 5 đúc kết kết quả nghiên cứu, giải quyết trọn vẹn 3 câu hỏi nghiên cứu được đặt ra ở Chương 1. Tác giả đề xuất hệ thống giải pháp quản trị thanh khoản thực tế cho các NHTM Việt Nam tập trung vào 3 trụ cột:
- Nâng cao khả năng tiếp cận vốn: Đa dạng hóa nguồn vốn, chủ động tăng vốn điều lệ thông qua phát hành cổ phiếu, phát hành trái phiếu chuyển đổi dài hạn, và thực hiện chính sách tích lũy vốn từ nguồn lợi nhuận để lại nhằm củng cố năng lực tài chính tự chủ.
- Nâng cao chất lượng tín dụng và kiểm soát tốt vốn vay: Tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về cấp tín dụng, phân loại nợ và trích lập dự phòng rủi ro tín dụng theo chuẩn mực của NHNN; kiên quyết không hạ thấp tiêu chuẩn cho vay vì áp lực chạy đua doanh số; thiết lập quan hệ tín dụng với các doanh nghiệp có nền tảng tài chính lành mạnh; đa dạng hóa ngành nghề danh mục tín dụng để phân tán rủi ro.
- Nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý chi phí: Xây dựng các gói sản phẩm tín dụng với cấu trúc lãi suất linh hoạt thích ứng với từng phân khúc khách hàng và chu kỳ kinh tế, nhằm dung hòa mục tiêu sinh lời và đệm dự trữ thanh khoản.
Kết quả và đóng góp
Kết quả ước lượng thực nghiệm từ mô hình Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được tổng hợp cụ thể:
| Biến độc lập |
Giả thuyết kỳ vọng |
Hệ số hồi quy FGLS ($\beta$) |
Thống kê $t$ |
Mức ý nghĩa thống kê ($p$-value) |
Kết luận thực nghiệm |
| Hệ số chặn ($_cons$) |
- |
0,3273 |
2,82 |
$p < 0,01$ (***) |
Có ý nghĩa thống kê |
| Quy mô ngân hàng ($SIZE$) |
H1 (+) |
0,0026 |
0,43 |
Không có ý nghĩa |
Tác động dương, không có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$) |
H2 (+) |
0,1033 |
0,67 |
Không có ý nghĩa |
Tác động dương, không có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi ($LDR$) |
H3 (-) |
-0,3558 |
-10,43 |
$p < 0,01$ (***) |
Tác động âm, có ý nghĩa thống kê 1% |
| Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) |
H4 (-) |
0,1558 |
2,36 |
$p < 0,05$ (**) |
Tác động dương, có ý nghĩa thống kê 5% |
| Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) |
H5 (+) |
-0,0472 |
-0,33 |
Không có ý nghĩa |
Tác động âm, không có ý nghĩa thống kê |
| Tăng trưởng kinh tế ($GDP$) |
H6 (-) |
-0,0321 |
-0,18 |
Không có ý nghĩa |
Tác động âm, không có ý nghĩa thống kê |
| Tỷ lệ lạm phát ($INF$) |
H7 (-) |
0,3753 |
2,96 |
$p < 0,01$ (***) |
Tác động dương, có ý nghĩa thống kê 1% |
Phương trình hồi quy thực nghiệm có ý nghĩa thống kê được viết dưới dạng:
$$L1_{it} = 0,3273 - 0,3558 \cdot LDR_{it} + 0,1558 \cdot ROE_{it} + 0,3753 \cdot INF_t + \epsilon_{it}$$
Phân tích định lượng rút ra các phát hiện cốt lõi:
- Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi ($LDR$) tác động tiêu cực mạnh nhất đến thanh khoản ngân hàng ở mức ý nghĩa 1% ($t = -10,43$): Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ LDR tăng 1 đơn vị, tỷ lệ thanh khoản $L1$ của ngân hàng giảm 0,3558 đơn vị. Kết quả này phản ánh rằng việc đẩy mạnh tín dụng so với nguồn vốn huy động làm gia tăng tài sản kém thanh khoản và thu hẹp nguồn tài trợ cho tài sản lưu động dự trữ.
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) có tác động tích cực đến thanh khoản ở mức ý nghĩa 5% ($t = 2,36$): Khi $ROE$ tăng 1 đơn vị, tỷ số thanh khoản $L1$ tăng 0,1558 đơn vị. Mặc dù trái với giả thuyết ban đầu (kỳ vọng đánh đổi giữa sinh lời và thanh khoản), kết quả này hoàn toàn phù hợp với thực tiễn tại các NHTM Việt Nam: ngân hàng hoạt động có hiệu quả cao sẽ gia tăng uy tín thị trường, thu hút tiền gửi giá rẻ dễ dàng hơn và có tiềm lực tài chính dồi dào để bổ sung đệm thanh khoản.
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động tích cực đến thanh khoản ở mức ý nghĩa 1% ($t = 2,96$): Khi lạm phát tăng 1 đơn vị, tỷ số thanh khoản $L1$ tăng 0,3753 đơn vị. Khi lạm phát gia tăng, các NHTM có xu hướng thắt chặt tín dụng và chủ động tăng cường dự trữ tài sản có tính thanh khoản cao để phòng ngừa rủi ro rút tiền hoặc đáp ứng các biện pháp thắt chặt tiền tệ của NHNN.
- Các biến $SIZE$, $CAP$, $NPL$ và $GDP$ không có ý nghĩa thống kê. Tác giả lý giải: các ngân hàng quy mô lớn có lợi thế tiếp cận vốn liên ngân hàng nên ít duy trì đệm thanh khoản cao hơn các ngân hàng quy mô trung bình; tỷ lệ vốn tối thiểu 3.000 tỷ đồng theo quy định đã tạo bộ đệm an toàn vốn ổn định; và sự can thiệp điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ của NHNN theo từng thời kỳ đã hấp thu bớt tác động từ biến động chu kỳ GDP lên thanh khoản hệ thống.
Về đóng góp thực tiễn và lý thuyết, công trình đã xây dựng mô hình nghiên cứu thực nghiệm cập nhật giai đoạn 10 năm (2012–2021) bao quát giai đoạn trước và trong đại dịch COVID-19, kiểm định đồng thời các nhân tố tài chính nội tại và biến số vĩ mô. Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng định lượng giúp các nhà quản trị NHTM nhận thức rõ mối quan hệ giữa mở rộng tín dụng, nâng cao tỷ suất sinh lời và duy trì dự trữ thanh khoản, hỗ trợ xây dựng chính sách quản trị rủi ro thanh khoản đáp ứng chuẩn mực an toàn vốn Basel.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận tự chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi và thiết kế nghiên cứu:
- Phạm vi chọn mẫu: Nghiên cứu mới chỉ tiếp cận dữ liệu thứ cấp từ 25 NHTM cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán (chiếm khoảng 25% tổng số định chế ngân hàng tại Việt Nam), chưa bao quát toàn bộ các ngân hàng thương mại chưa niêm yết, ngân hàng liên doanh hoặc chi nhánh ngân hàng nước ngoài tại Việt Nam.
- Thước đo biến phụ thuộc: Đề tài tập trung sử dụng duy nhất chỉ số thanh khoản tuyệt đối $L1$ (Tài sản lưu động / Tổng tài sản). Văn bản chưa thực hiện so sánh đối chứng đồng thời với các chỉ số thanh khoản tương đối khác ($L2$, $L3$, $L4$) hoặc phương pháp khe hở thanh khoản ròng để kiểm tra tính vững qua nhiều thước đo.
- Biến số mô hình: Nghiên cứu chưa đưa vào mô hình các chỉ tiêu phản ánh chi tiết chính sách tiền tệ và thị trường như mức cung tiền (M2), lãi suất tái cấp vốn, biến động tỷ giá hối đoái hoặc các yếu tố tâm lý thị trường tác động đến hành vi gửi - rút tiền của khách hàng.
Hướng mở rộng được đề xuất: Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng quy mô mẫu cho toàn bộ hệ thống NHTM Việt Nam, kéo dài chuỗi thời gian phân tích, kết hợp đa dạng các thước đo thanh khoản khác nhau và bổ sung các biến đại diện cho công cụ điều hành chính sách tiền tệ của NHNN.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên môn hữu ích cho:
- Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, Kế toán – Kiểm toán đang xây dựng đề cương khóa luận, luận văn tốt nghiệp liên quan đến đề tài quản trị rủi ro thanh khoản và an toàn hoạt động ngân hàng.
- Người làm nghiên cứu định lượng ứng dụng: Phần đáng tham khảo nhất là quy trình kiểm định kinh tế lượng dữ liệu bảng 5 bước bài bản trên phần mềm Stata 16.0 (từ Pooled OLS, FEM, REM đến kiểm định Hausman, kiểm định khuyết tật phương sai sai số thay đổi bằng Modified Wald, tự tương quan bằng Wooldridge và xử lý triệt để bằng mô hình FGLS).
- Chuyên viên phân tích tài chính, cán bộ quản trị rủi ro tại các NHTM: Bảng thống kê mô tả chi tiết các chỉ số tài chính ($L1$, $LDR$, $ROE$, $NPL$, $CAP$) của 25 ngân hàng trong 10 năm cung cấp nguồn dữ liệu lịch sử tham chiếu đáng tin cậy.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng chỉ tiêu nào để đại diện cho khả năng thanh khoản của ngân hàng và vì sao?
Khóa luận sử dụng chỉ số $L1$ (Tỷ số giữa Tổng tài sản lưu động trên Tổng tài sản) làm biến phụ thuộc đo lường thanh khoản. Tác giả chọn chỉ số này thay vì $L2$, $L3$ hay $L4$ vì $L1$ cung cấp cái nhìn tổng quát nhất về khả năng phòng ngừa rủi ro thanh khoản của ngân hàng trong cả ngắn hạn lẫn trung - dài hạn, phản ánh lượng tài sản có tính thanh khoản cao mà ngân hàng chủ động dự trữ để không rơi vào tình trạng mất khả năng chi trả.
2. Mô hình hồi quy nào được chọn làm kết quả cuối cùng và căn cứ lựa chọn là gì?
Mô hình Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được chọn làm kết quả cuối cùng. Ban đầu, qua kiểm định F ($F = 14,20; p = 0,0000$) và kiểm định Hausman ($\chi^2 = 33,77; p = 0,0000$), mô hình Hiệu ứng cố định (FEM) được xác định là vượt trội hơn Pooled OLS và REM. Tuy nhiên, khi kiểm định khuyết tật trên mô hình FEM, tác giả phát hiện mô hình đồng thời vi phạm giả thiết phương sai sai số thay đổi (Kiểm định Modified Wald có $\chi^2 = 82,16; p = 0,0000$) và hiện tượng tự tương quan (Kiểm định Wooldridge có $F = 55,870; p = 0,0000$). Do đó, mô hình FGLS được sử dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này.
3. Những nhân tố nào có ý nghĩa thống kê tác động đến thanh khoản và hệ số tác động là bao nhiêu?
Trong mô hình FGLS, có 3 nhân tố đạt mức ý nghĩa thống kê:
- Tỷ lệ cho vay trên vốn huy động ($LDR$): Hệ số $\beta = -0,3558$ (ý nghĩa thống kê 1%), tác động nghịch chiều đến thanh khoản.
- Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$): Hệ số $\beta = 0,1558$ (ý nghĩa thống kê 5%), tác động cùng chiều đến thanh khoản.
- Tỷ lệ lạm phát ($INF$): Hệ số $\beta = 0,3753$ (ý nghĩa thống kê 1%), tác động cùng chiều đến thanh khoản.
Các biến Quy mô ($SIZE$), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$), Nợ xấu ($NPL$) và Tăng trưởng ($GDP$) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.
4. Vì sao tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) lại tác động cùng chiều với thanh khoản, trái với giả thuyết ban đầu?
Ban đầu tác giả kỳ vọng mối quan hệ nghịch chiều do ngân hàng nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản (vốn có mức sinh lời thấp) sẽ làm giảm lợi nhuận. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm FGLS cho thấy $ROE$ tác động tích cực có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ($\beta = 0,1558$). Thực tế hoạt động ngân hàng tại Việt Nam cho thấy, những ngân hàng có khả năng sinh lời tốt ($ROE$ cao) khẳng định được hiệu quả quản trị và uy tín thương hiệu vượt trội, giúp ngân hàng dễ dàng thu hút nguồn vốn tiền gửi với chi phí cạnh tranh từ thị trường, từ đó có điều kiện dồi dào hơn để duy trì và mở rộng đệm tài sản thanh khoản an toàn.
5. Thực trạng tỷ lệ thanh khoản L1 và tỷ lệ cho vay trên huy động LDR của các ngân hàng trong mẫu biến động như thế nào?
Theo số liệu thống kê mô tả 250 quan sát giai đoạn 2012–2021:
- Tỷ số thanh khoản $L1$: Mức trung bình của hệ thống đạt 17,30% với độ lệch chuẩn 7,68%. Ngân hàng có tỷ lệ thanh khoản cao nhất là SSB (đạt 52,11% vào năm 2012), thấp nhất là STB (đạt 4,52% vào năm 2017).
- Tỷ lệ dư nợ trên huy động $LDR$: Mức trung bình toàn hệ thống là 66,63% (nằm trong giới hạn trần 85% do NHNN quy định). Tỷ lệ thấp nhất ghi nhận tại SSB (24,73% năm 2012) và tỷ lệ cao nhất ghi nhận tại SGB (98,45% năm 2012).
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Kiều Hạnh đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và giải quyết thành công các câu hỏi nghiên cứu về các nhân tố tác động đến thanh khoản của 25 NHTM Việt Nam giai đoạn 2012–2021. Bằng quy trình ước lượng kinh tế lượng dữ liệu bảng chặt chẽ và mô hình FGLS hiệu chỉnh khuyết tật, nghiên cứu đã chứng minh tỷ lệ cho vay trên vốn huy động ($LDR$) tác động tiêu cực mạnh nhất, trong khi tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$) và tỷ lệ lạm phát ($INF$) tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến thanh khoản. Các kết quả thực nghiệm và hệ thống hàm ý chính sách về quản trị nguồn vốn, nâng cao chất lượng tín dụng được đề xuất là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho công tác quản trị rủi ro thanh khoản trong hệ thống ngân hàng thương mại hiện nay.