Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính, ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đóng vai trò là kênh dẫn vốn huyết mạch của nền kinh tế thị trường. Hoạt động kinh doanh ngân hàng luôn phải đối mặt với nhiều loại rủi ro, trong đó rủi ro thanh khoản (RRTK) là một trong những nguyên nhân hàng đầu dẫn đến sự đổ vỡ của các định chế tài chính. Lịch sử tài chính quốc tế đã ghi nhận nhiều cuộc khủng hoảng bắt nguồn từ thanh khoản, từ cuộc Đại suy thoái năm 1929, sự sụp đổ của Washington Mutual (WaMu) trong khủng hoảng năm 2008, cho đến sự dừng hoạt động của Silvergate Bank hay sự phá sản của Silicon Valley Bank (SVB) và Signature Bank New York (SBNY) vào năm 2023.
Tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng cũng chịu nhiều tác động từ biến động vĩ mô và sự mất cân đối kỳ hạn khi sử dụng nguồn vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn. Điển hình là việc Ngân hàng Nhà nước buộc phải mua lại bắt buộc với giá 0 đồng đối với 3 ngân hàng vào năm 2015 (CBBank, GPBank, OceanBank) và sự kiện Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB) bị kiểm soát đặc biệt vào năm 2022 sau làn sóng rút tiền hàng loạt của khách hàng. Thêm vào đó, giai đoạn 2020–2021 chứng kiến tác động sâu rộng của đại dịch Covid-19 lên khả năng trả nợ và thanh khoản của toàn hệ thống. Xuất phát từ bối cảnh đó, khóa luận thực hiện nghiên cứu đề tài nhằm nhận diện và lượng hóa các yếu tố tác động đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích các yếu tố và mức độ tác động của chúng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2013–2022.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các yếu tố có tác động đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam.
- Đánh giá mức độ tác động của mỗi yếu tố đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam.
- Đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm giảm thiểu RRTK cho các NHTMCP tại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu:
- Những yếu tố nào có tác động đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam?
- Mức độ tác động của từng yếu tố đến RRTK của các NHTMCP Việt Nam như thế nào?
- Cần có những hàm ý chính sách gì để hạn chế RRTK của các NHTMCP Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam.
- Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 24 NHTMCP được lựa chọn trên tổng số 31 NHTMCP tại Việt Nam (tính đến ngày 30/06/2021). Các ngân hàng này được chọn dựa trên tính minh bạch, công bố thông tin đầy đủ và đang niêm yết hoặc đăng ký giao dịch trên các sàn HOSE, HNX và UPCOM.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về thanh khoản theo Trương Quang Thông (2010), Rose (2001), Duttweiler (2009) và chuẩn mực Basel III (2010). RRTK được định nghĩa là tình trạng ngân hàng gặp khó khăn hoặc mất khả năng đáp ứng nhu cầu thanh toán tức thời, hoặc phải huy động vốn bù đắp với chi phí quá cao. Về nguyên nhân, tác giả phân loại thành nguyên nhân chủ quan (mất cân đối kỳ hạn giữa huy động ngắn hạn và cho vay dài hạn, tập trung tín dụng vào tệp khách hàng hẹp, quy mô vốn tự có hạn chế) và nguyên nhân khách quan (tâm lý hoang mang tạo "hiệu ứng đám đông", nhu cầu thanh toán lương thưởng quy mô lớn cuối kỳ, biến động suy thoái kinh tế và lạm phát).
Về đo lường, văn bản trình bày ba phương pháp: Tỷ lệ tài sản thanh khoản (Liquid Asset Ratio – LAR), Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi (Loan to Deposit Ratio – LDR), và Khe hở tài trợ (Funding Gap – FGAP). Trong đó, tác giả lựa chọn FGAP làm thước đo đại diện cho biến phụ thuộc. Mô hình thực nghiệm được xây dựng kế thừa từ nghiên cứu của Ferrouhi và Lahadiri (2014) kết hợp các lý thuyết kinh tế như "Lý thuyết ưa thích thanh khoản" của Keynes (1936) và "Lý thuyết tín hiệu" của Spence (1973).
Phương trình hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng có dạng:
$$FGAP_{it} = \alpha + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 CAP_{it} + \beta_4 TLA_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 LLR_{it} + \beta_7 GDP_t + \varepsilon_{it}$$
| Ký hiệu biến |
Tên biến |
Phương pháp đo lường |
Kỳ vọng tác động |
| FGAP (Biến phụ thuộc) |
Khe hở tài trợ |
$\frac{\text{Dư nợ tín dụng} - \text{Nguồn vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$ |
— |
| SIZE |
Quy mô ngân hàng |
$\ln(\text{Tổng tài sản})$ |
(-) |
| ROE |
Tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH bình quân |
$\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Vốn chủ sở hữu}} \times 100%$ |
(+) |
| CAP |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
$\frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$ |
(+) |
| TLA |
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản |
$\frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng tài sản}}$ |
(+) |
| NPL |
Tỷ lệ nợ xấu |
$\frac{\text{Nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ tín dụng}}$ |
(+) |
| LLR |
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng |
$\frac{\text{Giá trị trích lập dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ}}$ |
(+) |
| GDP |
Tốc độ tăng trưởng kinh tế |
$\frac{GDP_t - GDP_{t-1}}{GDP_{t-1}}$ |
(-) |
Phương pháp và quy trình phân tích dữ liệu:
Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính (tổng quan tài liệu trong và ngoài nước) và định lượng dữ liệu bảng (Panel Data) gồm 240 quan sát thông qua phần mềm STATA 17 và Excel. Quy trình ước lượng thực hiện tuần tự qua các mô hình: Bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Các kiểm định thống kê được sử dụng gồm:
- Kiểm định F-test để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM.
- Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM.
- Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
- Kiểm định khuyết tật mô hình: Đa cộng tuyến thông qua ma trận tương quan và hệ số phóng đại phương sai (VIF với ngưỡng chấp nhận < 10); Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald / Breusch-Pagan); Kiểm định tự tương quan (Wooldridge test).
- Phương pháp ước lượng Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng nhằm khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.
Nguồn dữ liệu:
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ Báo cáo tài chính kiểm toán và Báo cáo thường niên của 24 NHTMCP giai đoạn 2013–2022. Dữ liệu tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam, Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1. Giới thiệu về nghiên cứu
Chương mở đầu xác lập tính cấp thiết của đề tài thông qua việc phân tích các vụ đổ vỡ ngân hàng quốc tế và thực trạng tái cơ cấu các ngân hàng yếu kém tại Việt Nam. Tác giả xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu (24 NHTMCP niêm yết trong giai đoạn 2013–2022), phương pháp tiếp cận định lượng trên dữ liệu bảng, đóng góp thực tiễn của đề tài và bố cục 5 chương của khóa luận.
Chương 2. Tổng quan các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm
Chương 2 phân tích sâu về lý luận thanh khoản và rủi ro thanh khoản ngân hàng, làm rõ các kênh tác động từ phía tài sản và nguồn vốn, đồng thời trình bày các chỉ số đo lường (LAR, LDR, FGAP). Tác giả tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015; Võ Xuân Vinh & Mai Xuân Đức, 2017) và nghiên cứu quốc tế (Bonfim & Kim, 2011; Chung Hua Shen & cộng sự, 2009; Fredrick Ogilo & Leonard Oscar Mugenyah, 2015; Doriana Cucinelli, 2013). Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu về việc cần cập nhật dữ liệu 10 năm mới nhất (2013–2022) bao gồm cả giai đoạn Covid-19 cho riêng nhóm NHTMCP niêm yết tại Việt Nam.
Chương 3. Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn hóa gồm 7 bước: từ tổng quan lý thuyết, thiết lập mô hình hồi quy với biến phụ thuộc FGAP, kiểm tra mẫu dữ liệu, phân tích thống kê mô tả, ước lượng các mô hình bảng (Pooled OLS, FEM, REM), thực hiện các kiểm định lựa chọn và kiểm tra khuyết tật mô hình, đến bước khắc phục bằng ước lượng FGLS và thảo luận kết quả. Chương này cũng xây dựng chi tiết 7 giả thuyết nghiên cứu từ H1 đến H7 và trình bày bảng định nghĩa phương pháp đo lường các biến.
Chương 4. Kết quả và thảo luận kết quả yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần Việt Nam
Chương 4 công bố kết quả xử lý dữ liệu của 24 NHTMCP trong 10 năm (240 quan sát) bằng STATA 17:
- Thống kê mô tả chỉ ra giá trị trung bình của khe hở tài trợ (FGAP) là -0.119 (độ lệch chuẩn 0.089), giá trị nhỏ nhất là -0.472 (MSB năm 2014). Tỷ lệ sinh lời trên VCSH (ROE) trung bình đạt 0.108 (cao nhất là VIB năm 2021 với 0.303; thấp nhất tại BAB năm 2013). Quy mô tài sản (SIZE) trung bình là 18.909 (SGB nhỏ nhất năm 2013 với 16.502; BID lớn nhất năm 2022). Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) trung bình là 0.088 (SGB đạt 0.238 năm 2013; BID đạt 0.041 năm 2018). Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) trung bình là 0.595 (BID đạt 0.788 năm 2020; MSB đạt 0.22 năm 2014). Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình là 0.019 (OCB năm 2014, 2015 đạt mức thấp nhất là 0; ABB đạt cao nhất năm 2013). Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) trung bình là 0.013 (VPB đạt 0.031 năm 2022; SGB đạt 0.007 năm 2015, 2019). Tốc độ tăng trưởng GDP trung bình là 0.059 (thấp nhất 0.026 năm 2021 do đại dịch Covid-19; cao nhất 0.08 năm 2022).
- Kiểm định tương quan theo Farrar và Glauber (1967) và kiểm định đa cộng tuyến VIF cho thấy các hệ số đều nằm trong ngưỡng an toàn.
- Sau khi so sánh qua các kiểm định F-test, Breusch-Pagan LM và Hausman, tác giả phát hiện các khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan, từ đó sử dụng mô hình FGLS để đưa ra kết quả ước lượng chính xác, phục vụ thảo luận chi tiết tác động của từng biến ROE, CAP, TLA, NPL, GDP, SIZE và LLR.
Chương 5. Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả hồi quy thực nghiệm, chương cuối tổng kết các phát hiện chính và đề xuất các nhóm hàm ý chính sách cụ thể nhằm kiểm soát rủi ro thanh khoản cho các NHTMCP: nhóm giải pháp về sử dụng vốn cân đối, nhóm giải pháp nâng cao hiệu quả và kiểm soát chất lượng hoạt động cho vay, và nhóm giải pháp quản trị nợ xấu. Đồng thời, tác giả thẳng thắn chỉ ra các hạn chế của đề tài và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Khóa luận đã lượng hóa các chỉ số tài chính và các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại 24 NHTMCP Việt Nam qua bộ dữ liệu 10 năm:
| Biến số |
Số quan sát |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất (Min) |
Giá trị lớn nhất (Max) |
Đơn vị / Ghi chú |
| FGAP |
240 |
-0.119 |
0.089 |
-0.472 |
0.000* |
MSB thấp nhất (2014) |
| ROE |
240 |
0.108 |
— |
< 0.000 |
0.303 |
VIB cao nhất (2021), BAB thấp nhất (2013) |
| SIZE |
240 |
18.909 |
— |
16.502 |
> 21.000 |
SGB thấp nhất (2013), BID cao nhất (2022) |
| CAP |
240 |
0.088 |
— |
0.041 |
0.238 |
SGB cao nhất (2013), BID thấp nhất (2018) |
| TLA |
240 |
0.595 |
— |
0.220 |
0.788 |
BID cao nhất (2020), MSB thấp nhất (2014) |
| NPL |
240 |
0.019 |
— |
0.000 |
— |
OCB thấp nhất (2014, 2015), ABB cao nhất (2013) |
| LLR |
240 |
0.013 |
— |
0.007 |
0.031 |
VPB cao nhất (2022), SGB thấp nhất (2015, 2019) |
| GDP |
240 |
0.059 |
— |
0.026 |
0.080 |
Thấp nhất 2021 (Covid-19), cao nhất 2022 |
Ghi chú: Thống kê mô tả phản ánh giá trị trung bình FGAP âm (-0.119), cho thấy phần lớn NHTMCP trong mẫu duy trì dư nợ tín dụng nhỏ hơn mức huy động tiền gửi từ khách hàng, thể hiện khả năng kiểm soát thanh khoản tương đối an toàn.
Giải pháp và hàm ý chính sách do tác giả đề xuất:
- Đối với việc sử dụng vốn: Các NHTMCP cần cơ cấu lại danh mục tài sản nợ – tài sản có, kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn nhằm tránh mất cân đối kỳ hạn, duy trì tỷ lệ đệm thanh khoản hợp lý.
- Đối với hoạt động cho vay: Thẩm định chặt chẽ hồ sơ tín dụng, đa dạng hóa danh mục cho vay theo ngành nghề và đối tượng khách hàng nhằm hạn chế rủi ro tập trung, cân bằng giữa mục tiêu sinh lời và chỉ tiêu an toàn thanh khoản (TLA).
- Đối với kiểm soát tỷ lệ nợ xấu: Nâng cao năng lực giám sát sau vay, chủ động trích lập dự phòng rủi ro (LLR) đầy đủ theo quy định, xử lý kịp thời các khoản nợ quá hạn nhằm hạn chế dòng tiền bị ứ đọng, bảo vệ nguồn vốn chủ sở hữu.
Đóng góp của khóa luận:
Nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm cập nhật trong giai đoạn 2013–2022 về mối quan hệ giữa các biến đặc thù ngân hàng (SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR) và biến vĩ mô (GDP) tới khe hở tài trợ (FGAP). Dữ liệu thu thập từ các ngân hàng niêm yết minh bạch, xử lý qua phương pháp kinh tế lượng FGLS giúp khắc phục các khuyết tật mô hình, mang lại cơ sở tin cậy cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc hoạch định chính sách quản trị rủi ro thanh khoản.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế của đề tài: Mẫu nghiên cứu dừng lại ở 24 NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán (chưa bao phủ toàn bộ 31 NHTMCP đang hoạt động tính đến 30/06/2021). Mô hình nghiên cứu mới chỉ xem xét một biến số kinh tế vĩ mô là tốc độ tăng trưởng GDP, chưa bao gồm các yếu tố vĩ mô khác có thể tác động đến thanh khoản như tỷ lệ lạm phát (INF), lãi suất liên ngân hàng, hay cung tiền (M2).
- Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu đối với toàn bộ các ngân hàng thương mại tại Việt Nam (bao gồm ngân hàng thương mại nhà nước và ngân hàng chưa niêm yết), kéo dài chuỗi thời gian phân tích, đồng thời bổ sung thêm các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và các chỉ tiêu quản trị rủi ro chuyên sâu khác.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng và các nhà nghiên cứu thực hiện các đề tài về quản trị rủi ro trong hệ thống ngân hàng thương mại.
Các nội dung có giá trị tham khảo nổi bật bao gồm:
- Quy trình nghiên cứu kinh tế lượng 7 bước hoàn chỉnh trên dữ liệu bảng (Panel Data) sử dụng phần mềm STATA 17.
- Bộ tiêu chí và kỹ thuật kiểm định mô hình hồi quy đa biến (F-test, Breusch-Pagan, Hausman) và quy trình xử lý khuyết tật phương sai thay đổi, tự tương quan bằng phương pháp FGLS.
- Phương pháp đo lường khe hở tài trợ (FGAP) và hệ thống hóa khung lý thuyết về rủi ro thanh khoản ngân hàng.
Câu hỏi thường gặp
1. Khóa luận sử dụng chỉ số nào làm biến phụ thuộc để đo lường rủi ro thanh khoản và công thức tính ra sao?
Khóa luận sử dụng chỉ số Khe hở tài trợ (Funding Gap – FGAP) làm biến phụ thuộc đại diện cho rủi ro thanh khoản. Công thức tính là:
$$FGAP = \frac{\text{Dư nợ tín dụng} - \text{Nguồn vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$$
Khi FGAP mang giá trị dương, ngân hàng ở trạng thái thâm hụt thanh khoản và đối mặt với rủi ro cao hơn; khi FGAP âm, ngân hàng ở trạng thái thặng dư thanh khoản.
2. Mẫu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ bao nhiêu ngân hàng và trong giai đoạn nào?
Mẫu nghiên cứu gồm 24 NHTMCP tại Việt Nam (trong tổng số 31 NHTMCP tính đến ngày 30/06/2021) được niêm yết hoặc giao dịch trên các sàn HOSE, HNX và UPCOM. Dữ liệu thứ cấp dạng bảng được thu thập liên tục trong 10 năm, từ năm 2013 đến năm 2022, tạo ra bộ dữ liệu gồm 240 quan sát.
3. Tại sao tác giả sử dụng phương pháp ước lượng FGLS trong chương phân tích kết quả?
Trong quá trình kiểm định các mô hình hồi quy dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM), mô hình được lựa chọn xuất hiện các khuyết tật vi phạm giả định hồi quy cổ điển gồm hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan. Phương pháp Bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares) được áp dụng nhằm khắc phục triệt để các khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng hệ số vững và hiệu quả.
4. Giá trị trung bình của biến Khe hở tài trợ (FGAP) và Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trong mẫu nghiên cứu là bao nhiêu?
Theo kết quả thống kê mô tả 240 quan sát giai đoạn 2013–2022 trên STATA 17, biến FGAP đạt giá trị trung bình là -0.119 (dao động từ -0.472 đến 0.000), phản ánh xu hướng an toàn thanh khoản chung khi tổng huy động lớn hơn tổng dư nợ. Biến Tỷ lệ nợ xấu (NPL) đạt giá trị trung bình là 0.019 (tức 1.9%).
5. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm trong khóa luận được kế thừa chính từ công trình nào?
Mô hình nghiên cứu của đề tài được xây dựng trên cơ sở kế thừa có chọn lọc từ mô hình nghiên cứu của Ferrouhi và Lahadiri (2014), kết hợp các biến tài chính nội tại của ngân hàng (SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR) và biến kinh tế vĩ mô (GDP) phù hợp với bối cảnh hệ thống NHTMCP tại Việt Nam.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thiều Bảo Ngọc đã hoàn thành việc hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và lượng hóa các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 24 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2013–2022. Thông qua kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng FGLS trên phần mềm STATA 17, nghiên cứu đã khắc phục các khuyết tật mô hình và làm rõ chiều hướng tác động của các yếu tố nội tại cùng biến vĩ mô GDP đến khe hở tài trợ FGAP. Kết quả đạt được cung cấp cơ sở khoa học thực chứng để đề xuất các giải pháp quản trị danh mục cho vay, tái cấu trúc nguồn vốn và kiểm soát nợ xấu, góp phần nâng cao an toàn thanh khoản cho hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam.
