Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cuộc khủng hoảng kinh tế và tài chính toàn cầu bùng nổ năm 2008 bắt nguồn từ thị trường tài chính Mỹ đã gây ra những tác động nghiêm trọng đến hệ thống ngân hàng trên phạm vi toàn thế giới. Hàng loạt tổ chức tín dụng rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán và phá sản, trong đó nguyên nhân cốt lõi xuất phát từ sự suy giảm thanh khoản và bất cập trong quản trị rủi ro thanh khoản. Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) giữ vai trò huyết mạch của nền kinh tế, thực hiện các chức năng trung gian tài chính, trung gian thanh toán và tạo tiền. Hoạt động của ngân hàng đòi hỏi phải luôn duy trì mức thanh khoản tối ưu nhằm đáp ứng kịp thời các nghĩa vụ rút tiền gửi và giải ngân các cam kết tín dụng. Trước yêu cầu ổn định hệ thống tài chính hậu khủng hoảng, việc nghiên cứu có hệ thống các nhân tố chi phối thanh khoản ngân hàng là nhiệm vụ cấp thiết.

Mục tiêu chung của đề tài là phân tích tác động của các yếu tố đến tính thanh khoản của các NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn hậu khủng hoảng 2008 đến năm 2017, được cụ thể hóa qua 3 mục tiêu nghiên cứu:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về tính thanh khoản và các yếu tố tác động đến thanh khoản của NHTM.
  2. Đánh giá định lượng mức độ và chiều hướng tác động của các yếu tố vi mô (tỷ lệ vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ cho vay trên tổng huy động, tỷ lệ nợ xấu, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản) và các yếu tố vĩ mô (tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp) đến tính thanh khoản của các NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017.
  3. Đề xuất các khuyến nghị thực tiễn đối với các NHTM Việt Nam và gợi ý chính sách cho cơ quan quản lý Nhà nước nhằm nâng cao năng lực quản trị thanh khoản.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tính thanh khoản của NHTM và các yếu tố vi mô, vĩ mô tác động đến tính thanh khoản.
  • Phạm vi không gian: 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam (bao gồm: BIDV, VietinBank, Eximbank, MB, Sacombank, Vietcombank, ACB, NCB, SHB, ABBank, LienVietPostBank, MSB, Kienlongbank, Techcombank, Nam A Bank, OCB, VIB, SCB, Saigonbank, TPBank, VietABank, VPBank, PG Bank, HDBank, SeABank).
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2009 – 2017 (chuỗi dữ liệu thường niên gồm 225 quan sát).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Về cơ sở lý thuyết, khóa luận kế thừa các nguyên tắc quản trị rủi ro thanh khoản theo tài liệu Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision (Ủy ban Basel, 2008), định nghĩa thanh khoản là khả năng của ngân hàng trong việc gia tăng tài sản để đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không chịu tổn thất. Tác giả phân biệt rõ giữa thanh khoản (tính chất thời điểm) và khả năng thanh toán (tính chất thời kỳ), đồng thời mô hình hóa trạng thái thanh khoản ròng ($NLP_t$) dựa trên cân bằng cung - cầu thanh khoản: $$NLP_t = \text{Cung thanh khoản} - \text{Cầu thanh khoản}$$

Khóa luận phân tích các chỉ tiêu thanh khoản doanh nghiệp truyền thống (chỉ số thanh toán ngắn hạn, chỉ số thanh toán nhanh, chỉ số thanh toán tiền mặt) và các chỉ tiêu đặc thù ngành ngân hàng:

  • $LQ$: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản.
  • $LQ_2$: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tiền gửi và nợ ngắn hạn.
  • $LQ_3$: Tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tiền gửi.
  • Khái niệm nợ xấu được căn cứ theo phân loại nợ nhóm 3, nhóm 4 và nhóm 5 quy định tại Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả kết hợp hai phương pháp:

  • Phương pháp định tính: Tổng quan lý thuyết, thống kê mô tả, so sánh và đối chiếu kết quả từ các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước để xây dựng khung phân tích.
  • Phương pháp định lượng: Phân tích kinh tế lượng với dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data) thông qua phần mềm EViews 8. Quy trình ước lượng được triển khai qua các mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Các kiểm định thống kê được thực hiện tuần tự: kiểm định Likelihood Ratio (lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM), kiểm định Hausman (lựa chọn giữa FEM và REM), kiểm định Wald (kiểm định biến không có ý nghĩa thống kê), kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) nhằm kiểm tra đa cộng tuyến và công thức thống kê $d$ cải biên của Theil – Nagar để kiểm định tự tương quan.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu vi mô được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán thường niên của 25 NHTM cổ phần Việt Nam; dữ liệu vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát theo CPI, tỷ lệ thất nghiệp) được thu thập từ niên giám thống kê và công bố của Ngân hàng Nhà nước giai đoạn 2009 – 2017.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương này thiết lập nền tảng tổng quan cho khóa luận. Tác giả làm rõ tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh các định chế tài chính toàn cầu tái cơ cấu sau khủng hoảng tài chính 2008. Chương 1 xác định rõ 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, phạm vi nghiên cứu trên mẫu 25 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 với 225 quan sát. Đề tài nêu bật 3 điểm đóng góp mới: bổ sung các biến số vĩ mô (lạm phát, thất nghiệp) bên cạnh tăng trưởng GDP, áp dụng chỉ tiêu thanh khoản đo lường riêng cho hoạt động kinh doanh ngân hàng và cập nhật chuỗi dữ liệu thực nghiệm 9 năm hậu khủng hoảng.

Chương 2: Tổng quan về các yếu tố tác động đến tính thanh khoản của ngân hàng thương mại

Chương 2 phân tích các khái niệm, cơ chế cung - cầu thanh khoản và hai trạng thái thanh khoản ròng: thặng dư thanh khoản ($NLP_t > 0$) và thâm hụt thanh khoản ($NLP_t < 0$), kèm theo các nguyên nhân gây mất cân đối dòng tiền. Chương này trình bày 3 chiến lược quản trị thanh khoản: chiến lược dựa trên tài sản Có (dự trữ tài sản thanh khoản cao), chiến lược dựa trên tài sản Nợ (vay mượn thị trường tiền tệ) và chiến lược kết hợp cân bằng. Tác giả hệ thống hóa các nhân tố vi mô (tăng trưởng tín dụng, quy mô, vốn chủ sở hữu, nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên huy động, khả năng sinh lời, cơ cấu nợ) và các nhân tố vĩ mô (tăng trưởng GDP, lạm phát, thất nghiệp). Đồng thời, chương 2 tổng thuật 16 nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trong nước và quốc tế (như nghiên cứu của Aspachs et al., Tseganesh Tesfaye, Pavla Vodová, Anamika Singh & Anil Kumar Sharma, Vũ Thị Hồng, Lê Thanh Tâm & Nguyễn Anh Tú, Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Thanh Lâm Nguyên) làm cơ sở thiết lập giả thuyết nghiên cứu.

Chương 3: Xây dựng mô hình nghiên cứu

Chương 3 xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng kế thừa từ nghiên cứu của Pavla Vodová (2013) và Anamika Singh & Anil Kumar Sharma (2016), bổ sung các biến đặc thù của Việt Nam:

$$LQ_{it} = \beta_1 + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 LDR_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 ROA_{it} + \beta_7 GGDP_{it} + \beta_8 INF_{it} + \beta_9 UNEM_{it} + u_{it}$$

Tên biến Ký hiệu Công thức xác định Kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc:
Tính thanh khoản $LQ$ $\frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tổng tài sản}} \times 100%$ Phụ thuộc
Biến độc lập vi mô:
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu $CAP$ $\frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}} \times 100%$ $+$
Quy mô ngân hàng $SIZE$ $\ln(\text{Tổng tài sản})$ $+$
Tỷ lệ cho vay trên huy động $LDR$ $\frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng huy động}} \times 100%$ $-$
Tỷ lệ nợ xấu $NPL$ $\frac{\text{Nợ nhóm 3 đến nhóm 5}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}} \times 100%$ $-$
Tỷ suất sinh lời trên tài sản $ROA$ $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản}} \times 100%$ $+/-$
Biến độc lập vĩ mô:
Tốc độ tăng trưởng GDP $GGDP$ Tốc độ tăng trưởng GDP thực tế (%) $-$
Tỷ lệ lạm phát $INF$ Chỉ số giá tiêu dùng CPI (%) $+/-$
Tỷ lệ thất nghiệp $UNEM$ Tỷ lệ thất nghiệp (%) $+/-$

Chương 4: Thực hiện và phân tích kết quả mô hình nghiên cứu

Chương 4 trình bày thống kê mô tả mẫu 225 quan sát và thực hiện quy trình ước lượng kinh tế lượng. Kết quả kiểm định Likelihood Ratio cho thấy mô hình FEM vượt trội hơn Pooled OLS ($p\text{-value} < 0{,}05$). Tiếp tục kiểm định Hausman cho thấy mô hình REM phù hợp hơn FEM ($p\text{-value} > 0{,}05$). Khi thực hiện kiểm định Wald, hai biến $SIZE$ và $NPL$ không đạt ý nghĩa thống kê ($p > 0{,}05$) nên được lần lượt loại bỏ khỏi phương trình để tối ưu hóa mô hình. Kiểm định khuyết tật cho thấy hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 (không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng) và kiểm định Theil – Nagar khẳng định không có tự tương quan bậc một. Kết quả phân tích dấu cuối cùng xác định: $ROA$, $INF$, $UNEM$ tác động cùng chiều ($+$); $CAP$, $LDR$, $GGDP$ tác động ngược chiều ($-$) đến tính thanh khoản $LQ$.

Chương 5: Kết luận và khuyến nghị

Chương 5 đúc kết các kết quả định lượng đạt được, từ đó đưa ra hệ thống khuyến nghị chia làm hai nhóm đối tượng:

  • Đối với các NHTM: Quản trị cân đối giữa thanh khoản và lợi nhuận, nâng cao hiệu quả phân bổ tài sản sinh lời ($ROA$), kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ $LDR$ để tránh rủi ro đọng vốn dài hạn từ nguồn vốn huy động ngắn hạn, chủ động điều chỉnh dự trữ thanh khoản theo chu kỳ kinh tế và biến động lạm phát.
  • Đối với cơ quan quản lý Nhà nước (Ngân hàng Nhà nước): Hoàn thiện hành lang pháp lý về giám sát an toàn thanh khoản, điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt, theo dõi sát các chỉ số vĩ mô để kịp thời tái cấp vốn và can thiệp thị trường liên ngân hàng khi thanh khoản toàn hệ thống gặp áp lực.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã lượng hóa mối quan hệ giữa các biến số vi mô, vĩ mô và tính thanh khoản của 25 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017 thông qua mô hình REM tối ưu:

Biến số Loại biến Kỳ vọng dấu Kết quả thực tế Ý nghĩa thống kê
$CAP$ (Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản) Vi mô $+$ $-$ (Ngược chiều) Có ý nghĩa thống kê
$SIZE$ (Quy mô ngân hàng) Vi mô $+$ Không tác động Bị loại qua kiểm định Wald ($p > 0{,}05$)
$LDR$ (Cho vay/Huy động) Vi mô $-$ $-$ (Ngược chiều) Có ý nghĩa thống kê
$NPL$ (Tỷ lệ nợ xấu) Vi mô $-$ Không tác động Bị loại qua kiểm định Wald ($p > 0{,}05$)
$ROA$ (Suất sinh lời trên tài sản) Vi mô $+/-$ $+$ (Cùng chiều) Có ý nghĩa thống kê
$GGDP$ (Tăng trưởng GDP) Vĩ mô $-$ $-$ (Ngược chiều) Có ý nghĩa thống kê
$INF$ (Tỷ lệ lạm phát) Vĩ mô $+/-$ $+$ (Cùng chiều) Có ý nghĩa thống kê
$UNEM$ (Tỷ lệ thất nghiệp) Vĩ mô $+/-$ $+$ (Cùng chiều) Có ý nghĩa thống kê

Giải thích các phát hiện chính:

  • $ROA$ tác động cùng chiều: Ngân hàng có năng lực sinh lời cao thể hiện trình độ quản lý tài sản tốt, tạo lập nguồn lực nội bộ để củng cố dự trữ tài sản thanh khoản.
  • $LDR$ tác động ngược chiều: Việc mở rộng tín dụng vượt quá quy mô huy động vốn làm giảm tỷ trọng tài sản khả dụng, gia tăng rủi ro thanh khoản.
  • $CAP$ tác động ngược chiều (trái kỳ vọng): Cho thấy tại các NHTM Việt Nam, ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn có xu hướng chấp nhận rủi ro cao hơn, mở rộng danh mục tài sản sinh lời kém thanh khoản thay vì nắm giữ tiền mặt.
  • $GGDP$ tác động ngược chiều: Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, ngân hàng có tâm lý lạc quan, đẩy mạnh cho vay và thu hẹp tài sản thanh khoản; ngược lại khi kinh tế suy giảm, ngân hàng ưu tiên phòng thủ thanh khoản.
  • $INF$ và $UNEM$ tác động cùng chiều: Khi lạm phát và thất nghiệp tăng cao, rủi ro kinh tế vĩ mô gia tăng khiến các ngân hàng chủ động gia tăng nắm giữ đệm tài sản thanh khoản để phòng ngừa các cú sốc rút tiền.

Đóng góp của nghiên cứu:

  • Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động đồng thời của các biến vĩ mô mới (lạm phát, thất nghiệp) kết hợp với các chỉ tiêu vi mô đặc thù đến thanh khoản ngân hàng tại một thị trường mới nổi như Việt Nam.
  • Cung cấp mô hình định lượng đã qua xử lý khuyết tật thống kê, giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận diện các nhân tố rủi ro trọng yếu để xây dựng kịch bản dự phòng thanh khoản.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  1. Mẫu nghiên cứu giới hạn ở 25 NHTM cổ phần tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ các tổ chức tín dụng khác (như ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài hoặc ngân hàng chính sách).
  2. Khung thời gian nghiên cứu dừng lại ở giai đoạn 2009 – 2017, sử dụng dữ liệu theo tần suất năm nên chưa phản ánh được các biến động thanh khoản ngắn hạn theo quý hoặc theo tháng.
  3. Chỉ tiêu thanh khoản mới tập trung vào tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản ($LQ$), chưa tích hợp các chỉ tiêu thanh khoản hiện đại theo chuẩn mực Basel III như Tỷ lệ đảm bảo thanh khoản ($LCR$) hay Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng ($NSFR$).

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  1. Mở rộng cỡ mẫu nghiên cứu cho toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng tại Việt Nam và cập nhật dữ liệu đến các năm gần nhất.
  2. Ứng dụng tần suất dữ liệu theo quý hoặc tháng và sử dụng các mô hình kinh tế lượng động (như GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh và độ trễ thanh khoản.
  3. Bổ sung các biến số chính sách tiền tệ (lãi suất điều hành, tỷ lệ dự trữ bắt buộc, nghiệp vụ thị trường mở) và cấu trúc sở hữu của ngân hàng vào mô hình phân tích.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo cho các đối tượng và mục đích sau:

  • Sinh viên, học viên cao học chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng và Kinh tế học ứng dụng: Tham khảo phương pháp xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM), quy trình thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình (Likelihood Ratio, Hausman) và kiểm định khuyết tật (Wald, VIF, Theil – Nagar) trên phần mềm EViews.
  • Bộ phận Quản trị rủi ro và Quản lý tài sản Nợ - Có (ALM) tại các NHTM: Tham khảo cơ sở lý thuyết về 3 chiến lược quản trị thanh khoản và các chỉ báo vi mô ($LDR$, $ROA$, $CAP$) nhằm thiết lập hạn mức an toàn thanh khoản.
  • Chuyên viên phân tích và cơ quan hoạch định chính sách: Tham khảo mối quan hệ giữa chu kỳ vĩ mô ($GGDP$, $INF$, $UNEM$) và động thái dự trữ thanh khoản của hệ thống ngân hàng để đưa ra các biện pháp điều tiết cung tiền phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nghiên cứu lựa chọn mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM) thay vì Pooled OLS hay FEM?

Tác giả thực hiện kiểm định Likelihood Ratio giữa Pooled OLS và FEM với kết quả $p\text{-value} < 0{,}05$, qua đó bác bỏ giả thuyết $H_0$ và chọn mô hình FEM (chứng minh có sự khác biệt giữa các ngân hàng). Tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman giữa FEM và REM, kết quả cho $p\text{-value} > 0{,}05$, cho thấy không có sự tương quan giữa các hiệu ứng riêng biệt với các biến giải thích. Do đó, mô hình REM được kết luận là mô hình hiệu quả và phù hợp nhất.

2. Hai biến quy mô ngân hàng (SIZE) và tỷ lệ nợ xấu (NPL) được xử lý như thế nào trong mô hình?

Trong quá trình ước lượng theo mô hình REM ban đầu, hai biến $SIZE$ và $NPL$ đều có giá trị thống kê không đạt mức ý nghĩa ($p\text{-value} > 0{,}05$). Tác giả đã thực hiện kiểm định Wald lần lượt cho từng biến và kết quả cho thấy việc loại bỏ $SIZE$ và $NPL$ giúp mô hình trở nên tinh gọn và chính xác hơn mà không làm suy giảm năng lực giải thích của phương trình hồi quy.

3. Tỷ lệ cho vay trên tổng huy động (LDR) tác động như thế nào đến tính thanh khoản?

Biến $LDR$ có hệ số hồi quy mang dấu âm ($-$) có ý nghĩa thống kê trong mô hình REM, đúng với kỳ vọng lý thuyết ban đầu. Điều này phản ánh rằng khi tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động tăng lên, nguồn ngân quỹ dự trữ khả dụng của ngân hàng bị thu hẹp, làm giảm tỷ trọng tài sản thanh khoản trong tổng tài sản và làm tăng rủi ro thanh khoản.

4. Kết quả tác động của các biến kinh tế vĩ mô (GGDP, INF, UNEM) thể hiện điều gì?

Kết quả thực nghiệm cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP ($GGDP$) tác động ngược chiều ($-$), trong khi lạm phát ($INF$) và tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$) tác động cùng chiều ($+$) đến tỷ lệ thanh khoản $LQ$. Điều này phản ánh tính chất chu kỳ trong hành vi quản trị thanh khoản: ngân hàng có xu hướng chủ quan và giảm nắm giữ tài sản thanh khoản khi nền kinh tế tăng trưởng thuận lợi, nhưng sẽ chủ động nâng cao dự trữ tiền mặt và tài sản thanh khoản cao khi đối mặt với bất ổn vĩ mô (lạm phát và thất nghiệp gia tăng).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lưu Như Lan đã giải quyết một cách khoa học vấn đề xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản của 25 NHTM cổ phần Việt Nam giai đoạn 2009 – 2017. Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình Tác động ngẫu nhiên (REM), nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm tác động cùng chiều của $ROA$, $INF$, $UNEM$ và tác động ngược chiều của $CAP$, $LDR$, $GGDP$ đến tỷ lệ tài sản thanh khoản ($LQ$). Những phát hiện này cung cấp cơ sở định lượng quan trọng cho công tác quản trị rủi ro thanh khoản tại các NHTM cũng như công tác thanh tra, giám sát an toàn hệ thống của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.