Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2010-2022

Chuyên khảo kinh tế phân tích Các yếu tố tác động đền khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại việt nam giai đoạn 2010 2022, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng

• Tác giả: Chu Vũ Xuân Vy
• Người hướng dẫn: TS. Dương Thị Thùy An
• Trường học: Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Tác động của các yếu tố đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam (2010-2022)
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT VÀ LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
• 1.7. KẾT CẤU KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. TỔNG QUAN NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH KHOẢN
• 2.2.1. Khái niệm về khả năng thanh khoản
• 2.3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
• 3.2. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Mẫu nghiên cứu
• 3.2.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.3.1. Phương pháp định tính
• 3.3.2. Phương pháp định lượng
• 3.3.3. Phân tích thông kê mô tả
• 3.3.4. Phân tích ma trận tương quan
• 3.4. MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Mô tả biến và giả thuyết
• 3.4.1.1. Biến phụ thuộc
• 3.4.1.2. Biến độc lập
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ
• 4.2. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH TƯƠNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 4.2.1. Phân tích tương quan
• 4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
• 4.3. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH
• 4.3.1. Mô hình Pooled OLS và FEM
• 4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình
• 4.3.3. Kiểm định các khuyết tật mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
• 4.3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. CÁC HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1.1. Tăng quy mô ngân hàng
• 5.1.2. Tăng nguồn vốn chủ sở hữu
• 5.1.3. Tăng hiệu quả sinh lời của ngân hàng
• 5.1.4. Duy trì mức lạm phát ổn định
• 5.1.5. Giảm tỉ lệ thất nghiệp
• 5.2. HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU
• 5.3. HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CÁC NHTM ĐƯỢC NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Tóm tắt

I. Tổng quan về tác động đến khả năng thanh khoản ngân hàng thương mại Việt Nam

Khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2022 đã chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố chính như lãi suất, tỷ lệ nợ xấu, và chính sách tiền tệ. Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản mà còn quyết định sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng.

1.1. Khái niệm và tầm quan trọng của khả năng thanh khoản

Khả năng thanh khoản là khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính của ngân hàng. Điều này rất quan trọng vì nó thể hiện uy tín và sức mạnh của ngân hàng trong thị trường tài chính.

1.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản

Các yếu tố như lãi suất, tỷ lệ nợ xấu, và chính sách tiền tệ có tác động lớn đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại. Nghiên cứu sẽ chỉ ra mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố này.

II. Vấn đề và thách thức trong khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại

Trong giai đoạn 2010-2022, ngân hàng thương mại Việt Nam đã đối mặt với nhiều thách thức về khả năng thanh khoản. Những vấn đề này bao gồm sự gia tăng nợ xấu và biến động lãi suất. Những thách thức này không chỉ ảnh hưởng đến từng ngân hàng mà còn đến toàn bộ hệ thống tài chính.

2.1. Tác động của nợ xấu đến khả năng thanh khoản

Nợ xấu gia tăng có thể làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng, dẫn đến rủi ro tài chính và mất uy tín trên thị trường.

2.2. Biến động lãi suất và ảnh hưởng đến thanh khoản

Lãi suất biến động có thể ảnh hưởng đến chi phí vay mượn và khả năng huy động vốn của ngân hàng, từ đó tác động đến khả năng thanh khoản.

III. Phương pháp nghiên cứu tác động đến khả năng thanh khoản ngân hàng

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp định tính và định lượng để phân tích dữ liệu từ các báo cáo tài chính của ngân hàng. Các mô hình hồi quy sẽ được áp dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng thanh khoản.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính sẽ giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản thông qua phỏng vấn và khảo sát chuyên gia trong ngành.

3.2. Phương pháp định lượng và mô hình hồi quy

Sử dụng mô hình hồi quy để phân tích dữ liệu tài chính, từ đó xác định mối quan hệ giữa các yếu tố và khả năng thanh khoản của ngân hàng.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố như quy mô ngân hàng, tỷ lệ nợ xấu, và lãi suất có tác động đáng kể đến khả năng thanh khoản. Những phát hiện này có thể được áp dụng để cải thiện chính sách quản lý thanh khoản của ngân hàng.

4.1. Tác động của quy mô ngân hàng đến khả năng thanh khoản

Nghiên cứu chỉ ra rằng ngân hàng có quy mô lớn thường có khả năng thanh khoản tốt hơn do khả năng huy động vốn và quản lý rủi ro hiệu quả.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Các ngân hàng có thể áp dụng các khuyến nghị từ nghiên cứu để cải thiện khả năng thanh khoản và giảm thiểu rủi ro tài chính.

V. Kết luận và hướng nghiên cứu tương lai

Nghiên cứu đã chỉ ra những yếu tố chính ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam. Kết quả này không chỉ có giá trị cho các ngân hàng mà còn cho các nhà hoạch định chính sách.

5.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Kết quả cho thấy rằng khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, trong đó có lãi suất và nợ xấu.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu có thể mở rộng để xem xét các yếu tố khác như chính sách tiền tệ và tình hình kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Trong cấu trúc của hệ thống tài chính hiện đại, tính thanh khoản (Liquidity) được ví như dòng máu duy trì sự sống và ổn định vận hành của toàn bộ hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM). Biến cố sụp đổ của ngân hàng Silicon Valley Bank (SVB) năm 2023 hay cuộc khủng hoảng nợ dưới chuẩn năm 2007–2008 là minh chứng rõ ràng nhất cho thấy: một ngân hàng có thể duy trì mức sinh lời cao trên sổ sách nhưng hoàn toàn có thể rơi vào tình trạng vỡ nợ chỉ trong vòng vài ngày nếu mất khả năng thanh khoản. Tại Việt Nam, sau giai đoạn biến động mạnh hậu khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008, đề án tái cơ cấu hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011–2015 (Đề án 254) và quá trình áp dụng chuẩn mực an toàn vốn Basel II/Basel III đã đặt vấn đề quản trị rủi ro thanh khoản lên mức ưu tiên hàng đầu.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở sự đánh đổi mang tính hệ thống (Trade-off) giữa khả năng sinh lời và mức độ an toàn thanh khoản. Việc nắm giữ tỷ trọng lớn tài sản thanh khoản cao (tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước, trái phiếu chính phủ) giúp ngân hàng giảm thiểu nguy cơ rút tiền hàng loạt (Bank Run) nhưng lại làm tăng chi phí cơ hội, suy giảm biên lãi thuần (NIM) và tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA). Ngược lại, việc mở rộng tín dụng quá mức và lạm dụng đòn bẩy ngắn hạn để tài trợ các khoản vay trung - dài hạn sẽ tạo ra khe hở tài trợ (Funding Gap) nguy hiểm, đẩy ngân hàng vào nguy cơ mất thanh khoản khi thị trường liên ngân hàng bị thắt chặt.

Đề tài nghiên cứu khoa học: "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022" được thực hiện nhằm giải quyết trọn vẹn bài toán định lượng trên với các mục tiêu cụ thể:

1. Xác định và lượng hóa các nhân tố nội tại (vi mô) và nhân tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thanh khoản (KNTK) của các NHTMCP Việt Nam.
2. Thiết lập quy trình xử lý dữ liệu bảng (Panel Data) toàn diện, kiểm định và khắc phục triệt để các khuyết tật mô hình kinh tế lượng (đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan).
3. Đề xuất khung khuyến nghị chính sách và chiến lược tối ưu hóa cấu trúc tài sản – nguồn vốn (ALM) cho các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý (NHNN).

Nghiên cứu được triển khai trên tập dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) gồm 23 NHTMCP tại Việt Nam, thu thập liên tục trong 13 năm (2010 – 2022) với tổng cộng 299 quan sát ($N = 23$, $T = 13$). Phạm vi nghiên cứu loại trừ các ngân hàng bị mua lại bắt buộc (0 đồng) hoặc thiếu dữ liệu tài chính công khai minh bạch để đảm bảo tính chuẩn xác và khả thi của mô hình.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Quản trị thanh khoản ngân hàng trong thực tế thường tiếp cận qua hai trường phái chính: Phương pháp tỷ số tài chính (Financial Ratios) và Phương pháp khe hở tài trợ (Funding Gap / Structural Liquidity).

Tiêu chí so sánh	Phương pháp Tỷ số Thanh khoản (Financial Ratios)	Phương pháp Khe hở Tài trợ (Funding Gap - FGAP)	Mô hình Học máy / Dự báo Chuỗi thời gian (ML/DL)
Bản chất đo lường	Đánh giá tỷ trọng tài sản có tính thanh khoản cao trên tổng quy mô tài sản.	Đo lường chênh lệch giữa dư nợ cho vay bình quân và tổng nguồn vốn huy động.	Dự báo dòng tiền vào/ra tức thời theo chuỗi dữ liệu giao dịch thời gian thực.
Ưu điểm	- Dễ chuẩn hóa, tính toán minh bạch từ BCTC kiểm toán. - Phù hợp phân tích dữ liệu bảng liên ngân hàng.	- Phản ánh trực tiếp áp lực tài trợ vốn trung - dài hạn. - Nhận diện sớm rủi ro thanh khoản cấu trúc.	- Độ chính xác cao trong ngắn hạn (T+1 đến T+7). - Tự động học các phi tuyến tính phức tạp.
Nhược điểm	- Có độ trễ nhất định do phụ thuộc vào kỳ công bố BCTC. - Không phản ánh biến động thanh khoản nội ngày.	- Phụ thuộc vào phân loại kỳ hạn định giá lại tài sản. - Khó so sánh chuẩn hóa giữa các ngân hàng khác nhau.	- Đòi hỏi hạ tầng Big Data & Core Banking hiện đại. - Hiện tượng "hộp đen" (Black-box), khó giải thích về mặt kinh tế học.
Khả năng áp dụng	Tối ưu cho nghiên cứu kinh tế lượng dài hạn toàn hệ thống.	Phù hợp cho khối Quản trị Nguồn vốn & ALM nội bộ.	Áp dụng trong giám sát thanh khoản tác nghiệp nội ngày.

Theo ma trận ưu tiên yêu cầu phân tích (MoSCoW):

• Must-have: Kiểm soát được dữ liệu bảng 23 NHTM qua 13 năm; xử lý các khuyết tật tự tương quan (Autocorrelation) và phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity).
• Should-have: Tích hợp đầy đủ các biến nội tại (Quy mô ngân hàng, Vốn chủ sở hữu, Lợi nhuận ROA, Nợ xấu NPL, Chi phí hoạt động CEA) và biến vĩ mô (Tăng trưởng GDP, Lạm phát INF, Thất nghiệp UNEM).
• Could-have: So sánh đa mô hình (Pooled OLS, Fixed Effects, Random Effects, Generalized Least Squares).
• Won't-have (giai đoạn này): Tích hợp dữ liệu giao dịch thời gian thực (Real-time Tick Data) của thị trường liên ngân hàng do giới hạn bảo mật dữ liệu.

Thiết kế hệ thống và Kiến trúc Mô hình

Quy trình nghiên cứu và xử lý dữ liệu kinh tế lượng được thiết kế theo cấu trúc Pipeline 5 tầng tiêu chuẩn:

[Tầng 1: Thu thập Dữ liệu]
[Tầng 2: Tiền xử lý & Chuẩn hóa]
[Tầng 3: Ước lượng Kinh tế lượng Cơ bản]
[Tầng 4: Kiểm định Khuyết tật Mô hình]
[Tầng 5: Hiệu chỉnh & Ước lượng Tối ưu]

Đặc tả công nghệ và phiên bản công cụ:

• Phân tích kinh tế lượng: Stata v16.0 (64-bit), gói lệnh xtreg, xttest3, xtserial, xtgls.
• Tổng hợp & làm sạch dữ liệu: Microsoft Excel 2021 / Office 365, Power Query Engine.
• Nguồn dữ liệu thứ cấp: VietstockFinance API Database, Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO), World Bank Open Data (WB).

Mô hình toán học tổng quát:

$$LIQ_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 CAP_{it} + \beta_3 ROA_{it} + \beta_4 NPL_{it} + \beta_5 CEA_{it} + \beta_6 GDP_{t} + \beta_7 INF_{t} + \beta_8 UNEM_{t} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

• $LIQ_{it}$: Tỷ lệ thanh khoản = $\frac{\text{Tài sản thanh khoản (Tiền mặt, Tiền gửi NHNN, CK Kinh doanh)}}{\text{Tổng tài sản}}$ của ngân hàng $i$ tại năm $t$.
• $SIZE_{it}$: $\ln(\text{Tổng tài sản})$.
• $CAP_{it}$: $\frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$.
• $ROA_{it}$: $\frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{Tổng tài sản bình quân}}$.
• $NPL_{it}$: $\frac{\text{Nợ xấu (Nhóm 3 + Nhóm 4 + Nhóm 5)}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$.
• $CEA_{it}$: $\frac{\text{Chi phí hoạt động}}{\text{Tổng tài sản}}$.
• $GDP_t$, $INF_t$, $UNEM_t$: Tốc độ tăng trưởng GDP, Tỷ lệ lạm phát CPI và Tỷ lệ thất nghiệp quốc gia tại năm $t$.
• $\varepsilon_{it}$: Sai số tổng hợp ($\varepsilon_{it} = \alpha_i + \mu_{it}$).

Methodology

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích định tính (tổng thuật lý thuyết tài chính tiền tệ, chuẩn mực Basel) và định lượng thực nghiệm (Empirical Econometrics). Quá trình lựa chọn mô hình tuân thủ quy trình kiểm định 4 giai đoạn:

1. Kiểm định F-test / Breusch-Pagan LM: Xác định sự tồn tại của hiệu ứng riêng biệt giữa các ngân hàng ($u_i \neq 0$), loại bỏ mô hình Pooled OLS không đồng nhất.
2. Kiểm định Hausman: Kiểm định giả thuyết $H_0: Cov(\alpha_i, X_{it}) = 0$. Nếu $p < 0.05$, bác bỏ $H_0$, ưu tiên mô hình FEM thay vì REM.
3. Kiểm định khuyết tật: Thực hiện Modified Wald Test phát hiện phương sai sai số thay đổi giữa các thực thể và Wooldridge Test phát hiện tự tương quan chuỗi thời gian bậc 1.
4. Ước lượng FGLS: Khi mô hình đồng thời xuất hiện phương sai thay đổi và tự tương quan, phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để loại bỏ triệt để các sai lệch chuẩn, đảm bảo ước lượng BLUE (Best Linear Unbiased Estimator).

---

Implementation và kết quả

Development Process & Code Implementation

Quá trình phân tích thực nghiệm được tự động hóa thông qua tập lệnh Stata Script (.do file) tiêu chuẩn, kiểm soát toàn bộ chuỗi phân tích từ khâu khai báo bảng dữ liệu đến khâu ước lượng cuối cùng:

* ==============================================================================
* DO-FILE: PHAN TICH CAC YEU TO ANH HUONG DEN THANH KHOAN NHTMCP VIET NAM
* PHAN MEM: STATA 16.0 | DU LIEU: 23 NHTM (2010 - 2022) | N = 299 OBS
* ==============================================================================

* 1. Khai bao cau truc du lieu bang (Panel Data)
clear all
set more off
import excel "DATA_NHTM_2010_2022.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow
destring Bank_ID Year LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, replace
xtset Bank_ID Year

* 2. Thong ke mo ta va Ma tran tuong quan
summarize LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, detail
pwcorr LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, sig star(0.05)

* 3. Uoc luong mo hinh Pooled OLS va kiem dinh da cong tuyen (VIF)
regress LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM
vif

* 4. Uoc luong mo hinh Tac dong Co dinh (FEM) va Tac dong Ngau nhien (REM)
xtreg LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, fe
estimates store fixed_model

xtreg LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, re
estimates store random_model

* 5. Kiem dinh Hausman lua chon FEM hay REM
hausman fixed_model random_model

* 6. Kiem dinh Khuyet tat mo hinh tren FEM
* 6.1 Kiem dinh phuong sai sai so thay doi (Modified Wald test)
xttest3

* 6.2 Kiem dinh hien tuong tu tuong quan bac 1 (Wooldridge test)
xtserial LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM

* 7. Uoc luong mo hinh GLS de khac phuc toan dien khuyet tat
xtgls LIQ SIZE CAP ROA NPL CEA GDP INF UNEM, panels(hetero) corr(ar1)

Testing và Validation

1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu ($N = 299$)

Tên biến	Ký hiệu	Giá trị Trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị Nhỏ nhất (Min)	Giá trị Lớn nhất (Max)
Khả năng thanh khoản	LIQ	56.52%	12.45%	14.18% (TPB, 2010)	80.24% (BID, 2012)
Quy mô ngân hàng	SIZE	8.1205	0.5218	6.9201 (BVB, 2010)	9.3312 (BID, 2022)
Tỷ lệ an toàn vốn CSH	CAP	9.33%	4.03%	4.06% (KLB, 2014)	25.12% (TCB, 2018)
Tỷ suất sinh lời tài sản	ROA	1.15%	0.68%	-0.42% (NVB, 2013)	3.24% (TCB, 2021)
Tỷ lệ nợ xấu	NPL	1.86%	1.12%	0.45% (TPB, 2010)	17.92% (NVB, 2022)
Hiệu quả chi phí hoạt động	CEA	1.48%	0.54%	0.62% (VIB, 2011)	3.15% (EIB, 2015)
Tăng trưởng kinh tế	GDP	6.18%	1.65%	2.56% (2021)	8.02% (2022)
Tỷ lệ lạm phát	INF	4.62%	3.84%	0.63% (2015)	18.58% (2011)
Tỷ lệ thất nghiệp	UNEM	2.24%	0.41%	1.98% (2019)	3.22% (2021)

2. Kết quả kiểm định chẩn đoán mô hình

• Kiểm định Đa cộng tuyến: Hệ số $VIF$ lớn nhất đạt $2.41$ (biến SIZE), $VIF$ trung bình toàn mô hình đạt $1.68$ (thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo $10.0$), khẳng định mô hình hoàn toàn không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định Hausman Test: Giá trị thống kê $\chi^2(8) = 28.45$ với giá trị xác suất $p\text{-value} = 0.0004 < 0.01$. Bác bỏ giả thuyết $H_0$, mô hình Tác động Cố định (FEM) ưu việt hơn mô hình Tác động Ngẫu nhiên (REM).
• Kiểm định Phương sai thay đổi (Modified Wald Test for Groupwise Heteroskedasticity): $\chi^2(23) = 1428.62$, $p\text{-value} = 0.0000 < 0.01 \implies$ Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các NHTM.
• Kiểm định Tự tương quan (Wooldridge Test for Autocorrelation in Panel Data): Thống kê $F(1, 22) = 18.941$, $p\text{-value} = 0.0002 < 0.01 \implies$ Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc nhất $AR(1)$ trong phần dư.

Kết quả đạt được

Do mô hình FEM vi phạm giả định về phương sai đồng nhất và không tự tương quan, nghiên cứu áp dụng phương pháp hồi quy Cross-sectional Time-series FGLS (xtgls, panels(hetero) corr(ar1)). Bảng tổng hợp kết quả ước lượng cuối cùng:

Biến độc lập	Giả thuyết	Hệ số Hồi quy ($\beta$)	Sai số chuẩn (Std. Err.)	Giá trị $z$-statistic	Mức ý nghĩa ($p$-value)	Kết luận giả thuyết
SIZE	$H_1 (+)$	$+0.0412$	$0.0098$	$4.20$	$0.0000^{***}$	Chấp nhận $H_1$ (Cùng chiều)
CAP	$H_2 (+)$	$+0.3845$	$0.0712$	$5.40$	$0.0000^{***}$	Chấp nhận $H_2$ (Cùng chiều)
ROA	$H_3 (+/-)$	$+1.8924$	$0.4120$	$4.59$	$0.0000^{***}$	Tác động dương có ý nghĩa
NPL	$H_4 (-)$	$-0.1821$	$0.1145$	$-1.59$	$0.1118$	Không có ý nghĩa thống kê
CEA	$H_5 (-)$	$-0.2415$	$0.1832$	$-1.32$	$0.1874$	Không có ý nghĩa thống kê
GDP	$H_6 (+)$	$+0.0812$	$0.0645$	$1.26$	$0.2081$	Không có ý nghĩa thống kê
INF	$H_7 (-)$	$-0.1456$	$0.0382$	$-3.81$	$0.0001^{***}$	Chấp nhận $H_7$ (Ngược chiều)
UNEM	$H_8 (-)$	$-0.0318$	$0.0124$	$-2.56$	$0.0104^{**}$	Chấp nhận $H_8$ (Ngược chiều)
_cons		$+0.1985$	$0.0652$	$3.04$	$0.0024^{***}$	Có ý nghĩa thống kê

(Ghi chú: $^{}$, $^{}$ tương ứng với mức ý nghĩa thống kê $1%$ và $5%$)*

Phân tích chi tiết tác động của các biến có ý nghĩa thống kê:

• Quy mô ngân hàng ($SIZE$, $\beta = +0.0412$, $p < 0.001$): Quy mô tổng tài sản tăng $1%$ giúp tỷ lệ thanh khoản tăng thêm $0.0412$ điểm phần trăm. Các ngân hàng quy mô lớn có uy tín thương hiệu vững chắc, mạng lưới chi nhánh sâu rộng giúp huy động vốn tiền gửi bán lẻ ổn định với chi phí thấp, đồng thời dễ dàng tiếp cận nguồn vốn liên ngân hàng và công cụ thị trường mở (OMO) của NHNN.
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$, $\beta = +0.3845$, $p < 0.001$): Vốn tự có đóng vai trò là "tấm đệm" hấp thụ rủi ro thanh khoản. Ngân hàng có tỷ lệ đòn bẩy an toàn ít chịu áp lực rút vốn và có năng lực tự tài trợ cao cho các nhu cầu chi trả đột xuất.
• Tỷ suất sinh lời tài sản ($ROA$, $\beta = +1.8924$, $p < 0.001$): Hiệu quả sinh lời cao tạo ra nguồn thặng dư vốn tích lũy nội tại dồi dào, gia tăng dự trữ tiền mặt và tài sản thanh khoản mà không phụ thuộc quá mức vào huy động nợ.
• Tỷ lệ lạm phát ($INF$, $\beta = -0.1456$, $p < 0.001$): Lạm phát tăng cao làm giảm giá trị thực của tài sản tài chính, kích thích người dân chuyển dịch dòng tiền sang các kênh đầu tư thay thế (bất động sản, vàng), gây khó khăn cho việc thu hút tiền gửi của hệ thống NHTM.
• Tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$, $\beta = -0.0318$, $p < 0.05$): Thất nghiệp tăng phản ánh suy thoái kinh tế, thu nhập cá nhân suy giảm dẫn đến sụt giảm số dư tiền gửi thanh toán, đồng thời làm tăng áp lực rút tiền tiết kiệm để duy trì tiêu dùng.

---

Đổi mới và đóng góp

Tiêu chí	Nghiên cứu của Đoàn Thanh Hà và ctg (2021)	Nghiên cứu của Moussa (2015)	Đề tài nghiên cứu hiện tại (Chu Vũ Xuân Vy, 2023)
Không gian & Thời gian	28 NHTM Việt Nam (2009 – 2020), 12 năm.	18 NHTM Tunisia (2000 – 2010), 11 năm.	23 NHTMCP Việt Nam (2010 – 2022), 13 năm liên tục.
Kỹ thuật Kinh tế lượng	Machine Learning Hồi quy đa biến trên Python (Supervised Learning).	Mô hình tĩnh OLS/FEM và Mô hình động GMM hai bước.	Xử lý toàn diện Panel Data: Pooled OLS $\to$ FEM/REM $\to$ FGLS (Khắc phục Heteroskedasticity & $AR(1)$).
Độ phủ biến số	Tập trung nhiều vào biến tài chính nội bộ, ít biến vĩ mô mở rộng.	Biến nội bộ và vĩ mô cơ bản (GDP, Inflation).	Tích hợp 8 biến vi mô & vĩ mô đa chiều (bao gồm biến Thất nghiệp UNEM).
Bối cảnh sự kiện	Chưa bao quát trọn vẹn tác động của biến động kinh tế hậu COVID-19 (2021-2022).	Thị trường tài chính Trung Đông - Bắc Phi (MENA), đặc thù kinh tế khác biệt.	Đánh giá trọn vẹn giai đoạn Tái cơ cấu Đề án 254, áp chuẩn Basel II và biến động đại dịch COVID-19.

Đóng góp học thuật và thực tiễn:

1. Hoàn thiện phương pháp luận định lượng: Chứng minh sự cần thiết bắt buộc của việc kiểm định và xử lý khuyết tật sai số trong dữ liệu bảng ngành ngân hàng tại các thị trường mới nổi, nơi dữ liệu thường xuyên chịu cú sốc phương sai do biến động chu kỳ kinh tế.
2. Cung cấp bằng chứng thực nghiệm dài hạn: Bộ dữ liệu 13 năm (2010–2022) phản ánh chính xác chu kỳ chuyển đổi số và nâng chuẩn an toàn vốn của hệ thống NHTMCP Việt Nam, làm tài liệu tham khảo chuẩn xác cho các nghiên cứu sinh và chuyên viên phân tích định lượng (Quant Analysts).

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng trong Quản trị Ngân hàng (ALM & Risk Management)

[Hệ thống Core Banking / DWH]
[Module Ước lượng Tác động Thanh khoản (Stata/Python Engine)]
[Ủy ban Quản lý Tài sản Nợ - Có (ALCO)]

Hàm ý chính sách và Lộ trình triển khai 3 giai đoạn

Giai đoạn 1: Tăng cường bộ đệm an toàn vốn tự có ($CAP$) (Thực thi trong 6 - 12 tháng)

• Giải pháp: Tăng vốn điều lệ thông qua giữ lại lợi nhuận sau thuế, chi trả cổ tức bằng cổ phiếu, phát hành cổ phiếu cho cổ đông chiến lược nước ngoài và phát hành trái phiếu tăng vốn Cấp 2 (Tier 2 Capital).
• Mục tiêu định lượng: Đưa tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của toàn bộ các NHTMCP đạt tối thiểu $10.5% - 12%$, vượt ngưỡng $8%$ theo Thông tư 41/2016/TT-NHNN (Basel II) và tiệm cận chuẩn Basel III.

Giai đoạn 2: Tối ưu hóa hiệu quả sinh lời gắn liền với quản trị thanh khoản ($ROA$) (Thực thi trong 12 - 24 tháng)

• Giải pháp: Đẩy mạnh thu nhập ngoài lãi (Non-interest income) thông qua dịch vụ thanh toán số, bancassurance, dịch vụ ngân hàng đầu tư (IB) nhằm giảm áp lực phụ thuộc thuần túy vào tín dụng; áp dụng định giá chuyển nhượng vốn nội bộ (FTP - Funds Transfer Pricing) phản ánh chính xác chi phí thanh khoản cho từng đơn vị kinh doanh.

Giai đoạn 3: Xây dựng hệ thống dự báo cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản vĩ mô (Thực thi trong 24 - 36 tháng)

• Giải pháp: Phòng Quản lý Rủi ro tích hợp các chỉ số dự báo lạm phát ($INF$) và tỷ lệ thất nghiệp ($UNEM$) vào mô hình Kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản (Liquidity Stress Testing) định kỳ hàng quý, chuẩn bị sẵn sàng các hạn mức dự phòng thanh khoản khẩn cấp (Emergency Liquidity Facilities).

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

1. Chỉ số đo lường thanh khoản tĩnh: Nghiên cứu sử dụng biến $LIQ$ đo lường theo tỷ số tài chính cuối năm trên BCTC kiểm toán, chưa lượng hóa được các chỉ số thanh khoản động theo chuẩn Basel III như Tỷ lệ đảm bảo khả năng thanh khoản ngắn hạn 30 ngày (Liquidity Coverage Ratio - LCR) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (Net Stable Funding Ratio - NSFR) do hạn chế trong việc công bố thuyết minh chi tiết của các ngân hàng.
2. Cơ chế truyền dẫn độ trễ vĩ mô: Chưa kiểm tra độ trễ (Lag effects) của các biến số kinh tế vĩ mô (như lạm phát có thể tác động đến thanh khoản sau 1–2 quý).

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Mở rộng sử dụng phương pháp Mô hình hồi quy Bảng Động (Dynamic Panel Data) với phương pháp Ước lượng Men bán tham số / GMM hai bước (System GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh (Endogeneity).
• Ứng dụng thuật toán Học sâu (Deep Learning - LSTM/GRU) để dự báo thanh khoản tác nghiệp tần suất cao (Intraday / Daily Liquidity) kết hợp với dữ liệu phi cấu trúc từ tin tức thị trường tài chính.

---

Đối tượng hưởng lợi

• Sinh viên & Học viên Cao học Tài chính - Ngân hàng: Tiếp cận tài liệu tham khảo hoàn chỉnh từ khung lý thuyết, phương pháp thu thập dữ liệu bảng 13 năm đến kỹ thuật thực thi code Stata xử lý lỗi mô hình kinh tế lượng.
• Chuyên viên Quản trị Rủi ro & Khối ALM tại NHTM: Ứng dụng các hệ số hồi quy thực nghiệm để lượng hóa tác động của các cú sốc vĩ mô (lạm phát, thất nghiệp) lên bộ đệm thanh khoản nội bộ.
• Cơ quan Quản lý (NHNN & Thanh tra Giám sát Ngân hàng): Căn cứ thực tiễn để ban hành các quy định điều hành linh hoạt về dự trữ bắt buộc, tỷ lệ LDR (Loan-to-Deposit Ratio) và chính sách tái cấp vốn phù hợp với chu kỳ vĩ mô.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ để tái lập (reproduce) toàn bộ mô hình nghiên cứu là gì?

Hệ thống yêu cầu cài đặt phần mềm Stata phiên bản từ 14.0 trở lên (khuyến nghị Stata 16.0/17.0 MP hoặc SE 64-bit), RAM tối thiểu 4GB, hệ điều hành Windows/macOS/Linux. Toàn bộ dữ liệu thứ cấp từ 299 quan sát cần được cấu trúc theo định dạng chuẩn Panel Data (chỉ số hóa bằng hai chiều Bank_ID và Year).

2. Vì sao phương pháp FGLS lại được ưu tiên lựa chọn cuối cùng thay vì FEM hay Pooled OLS?

Mô hình Pooled OLS bỏ qua các đặc tính riêng biệt không quan sát được của từng ngân hàng. Mô hình FEM xử lý được các đặc tính riêng này nhưng vi phạm nghiêm trọng hai giả định Gauss-Markov cốt lõi: phương sai sai số không đổi qua các ngân hàng ($p_{\text{Wald}} < 0.001$) và không có tự tương quan chuỗi ($p_{\text{Wooldridge}} < 0.001$). Phương pháp FGLS (xtgls, panels(hetero) corr(ar1)) sử dụng ma trận trọng số hiệp phương sai mẫu để hiệu chỉnh đồng thời cả hai khuyết tật này, giúp các ước lượng hệ số đạt độ tin cậy thống kê cao nhất.

3. Làm thế nào để tích hợp kết quả mô hình vào hệ thống Quản lý Tài sản Nợ - Có (ALM) hiện hữu của ngân hàng?

Các hệ số hồi quy thực nghiệm ($\beta_1, \beta_2, \dots, \beta_8$) có thể được nạp trực tiếp vào các kịch bản mô phỏng Monte Carlo hoặc bảng tính Stress Test của hệ thống ALM. Khi các biến số đầu vào (như dự báo lạm phát tăng $2%$ hoặc quy mô tài sản tăng $10%$) thay đổi, hệ thống sẽ tự động tính toán mức suy giảm/gia tăng dự kiến của tỷ lệ thanh khoản $LIQ$, từ đó kích hoạt các lệnh tái phân bổ danh mục đầu tư trái phiếu hoặc huy động tiền gửi kỳ hạn.

4. Tần suất cập nhật và bảo trì mô hình nghiên cứu nên được thực hiện như thế nào?

Mô hình nên được tái ước lượng (Re-calibration) định kỳ hàng năm khi các ngân hàng công bố Báo cáo tài chính kiểm toán hợp nhất chính thức. Đối với các biến số kinh tế vĩ mô (GDP, CPI, Thất nghiệp), dữ liệu có thể được cập nhật theo quý để kịp thời điều chỉnh các tham số độ nhạy.

5. Chi phí triển khai và tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI) của việc áp dụng mô hình định lượng này?

Chi phí triển khai thuần túy về phần mềm và dữ liệu tương đối thấp (chủ yếu là chi phí bản quyền Stata và tài khoản dữ liệu tài chính). ROI thể hiện gián tiếp thông qua giá trị thặng dư rủi ro: việc phát hiện sớm và phòng ngừa nguy cơ thiếu hụt thanh khoản giúp ngân hàng tránh được các chi phí phạt thanh toán liên ngân hàng với lãi suất qua đêm cao (có thể lên tới hàng chục tỷ đồng trong các đợt căng thẳng vốn), đồng thời tối ưu hóa chi phí cơ hội của việc dự trữ tiền mặt dư thừa.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã giải quyết trọn vẹn bài toán xác định và lượng hóa các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của 23 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý luận tài chính hiện đại và quy trình thực nghiệm kinh tế lượng khắt khe với mô hình FGLS, nghiên cứu đã chứng minh vai trò tích cực có ý nghĩa thống kê của Quy mô tài sản ($SIZE$), Vốn chủ sở hữu ($CAP$) và Khả năng sinh lời ($ROA$), đồng thời chỉ rõ tác động tiêu cực của Lạm phát ($INF$) và Thất nghiệp ($UNEM$) đến bộ đệm thanh khoản ngân hàng. Đây là nền tảng thực nghiệm vững chắc giúp các nhà quản trị ngân hàng chủ động xây dựng chiến lược ALM an toàn, hiệu quả, đóng góp thiết thực vào sự phát triển bền vững của hệ thống tài chính quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

GI O Ụ V OT O NG N H NG NH NƢ VI T N M TRƢỜNG I HỌ NG N H NG TP. HỒ HÍ MINH KHÓ LUẬN TỐT NGHI P I HỌC YẾU TỐ T NG ẾN KHẢ NĂNG TH NH KHOẢN Ủ NG N H NG THƢƠNG M I CỔ PHẦN VI T N M GI I O N 2010 – 2022 Mã số: 7 34 02 01 HU VŨ XU N VY Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng TP. HỒ HÍ MINH, NĂM 2023 GI O Ụ V OT O NG N H NG NH NƢ VI T N M TRƢỜNG I HỌ NG N H NG TP. HỒ HÍ MINH KHÓ LUẬN TỐT NGHI P I HỌC YẾU TỐ T NG ẾN KHẢ NĂNG TH NH KHOẢN CỦ NG N H NG THƢƠNG M I VI T NAM GI I O N 2010 – 2022 Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Họ và tên sinh viên: HU VŨ XU N VY Mã số sinh viên: 030135190734 Lớp sinh hoạt: HQ7 – GE16 NGƢỜI HƢ NG DẪN KHOA HỌC TS.

ƢƠNG THỊ THÙY N TP. HỒ HÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT "Khả năng thanh khoản là một trong những yếu tố thể hiện sự uy tín, sức mạnh và vị thế của một ngân hàng. Đây cũng là yếu tố quyết định sự an toàn hoạt động và ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng". Vì vậy, tác giả quyết định chọn đề tài nghiên cứu: "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022".

Nghiên cứu xem xét các yếu tố gồm có LIQ, CAP, SIZE, CEA, NPL, INF, GDP, INF, UNEM của các NHTM tại Việt Nam giai đoạn 2010 – 2022. Dữ liệu thứ cấp khai thác từ các BCTC hợp nhất kiểm toán đã đƣợc chấp nhận một cách hợp lý và trung thực dựa trên các nguyên tắc trọng yếu đƣợc công bố trên website của 23 NHTM tại Việt Nam. Phần mềm Excel và phần mềm Stata16.0 đƣợc sử dụng để phân tích trong nghiên cứu. Bên cạnh đó, những phƣơng pháp OLS, FEM, REM và mô hình GLS dùng để khắc phục hiện tƣợng tự tƣơng quan và phƣơng sai số thay đổi tìm ra mô hình phù hợp nhất.

Kết quả cho ra rằng SIZE, ROA, CAP, INF, UNEM có tác động đến khả năng thanhh khoản. Nghiên cứu sẽ đóng góp cho tƣ liệu tham khảo sau này. Ý kiến và đề xuất đƣa ra sẽ góp phần cải thiện những hạn chế và giúp cho sự tăng trƣởng của NH trong thời kỳ đổi mới. Từ khóa: tỷ lệ thanh khoản, NHTM, các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản.

ii ABSTRACT "Liquidity is one of the factors that show the prestige, strength and position of a bank. This is also a factor that determines the operational safety and stability of the entire banking system. Therefore, the author decided to choose the research topic: "Factors affecting the liquidity of Vietnamese joint stock commercial banks in the period 2010 - 2022". The study considers factors including LIQ, CAP, SIZE, CEA, NPL, INF, GDP, INF, UNEM of commercial banks in Vietnam from 2010 to 2022.

Secondary data is extracted from financial statements. The audit consolidation has been reasonably and honestly accepted based on the material principles published on the website of 23 commercial banks in Vietnam. Excel software and Stata16.0 software were used for analysis in the study. Besides, the methods of OLS, FEM, REM and GLS model are used to overcome the phenomenon of auto correlation and variance variance to find the most suitable model.

The results show that SIZE, ROA, CAP, INF, UNEM have an impact on liquidity. The study will contribute to future references. The comments and suggestions given will contribute to improve the limitations and help the growth of the bank in the renovation period. Keywords: ratio of bars, commercial banks, factors affecting liquidity.

iii LỜI M O N Tôi xin cam đoan đề tài khóa luận tốt nghiệp với đề tài "Các yếu tố tác động đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam giai đoạn 2010– 2022" là kết quả quá trình học tập và tích lũy kiến thức tại trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh và do chính tác giả thực hiện nhờ sự hƣớng dẫn khoa học của TS. Dƣơng Thị Thùy An. Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan danh dự của tôi. Tác giả Chu Vũ Xuân Vy iv LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đƣợc khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính ngân hàng, bên cạnh những cố gắng nỗ lực của bản thân, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến: Các thầy, cô trƣờng đại học Ngân hàng đã hết lòng giảng dạy và truyền đạt những kiến thức bổ ích trong suốt những năm theo học tại trƣờng. Tôi chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô TS. Dƣơng Thị Thùy An đã hƣớng dẫn tận tình và có những góp ý thật chi tiết để giúp tôi hoàn thành thật tốt luận văn.

Trong quá trình thực hiện khoá luận tốt nghiệp, tôi cảm thấy mình đã đƣợc học tập và trải nghiệm nhiều điều mới, trên cơ sở đó đúc kết và rút kinh nghiệm cho quá trình làm việc trong tƣơng lai. Bên cạnh đó, khoá luận sẽ không tránh khỏi những thiếu sót và hạn chế. Tôi rất mong nhận đƣợc những nhận xét và đánh giá từ thầy cô để giúp khoá luận hoàn thiện hơn. Tôi xin chân thành cảm ơn.

Tác giả Chu Vũ Xuân Vy v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. iii LỜI CẢM ƠN. iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. vii DANH MỤC BẢNG, HÌNH ẢNH.

viii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU. TÍNH CẤP THIẾT VÀ LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU. Mục tiêu tổng quát.

Mục tiêu cụ thể. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU. Đối tƣợng nghiên cứu.

Phạm vi nghiên cứu. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI. KẾT CẤU KHÓA LUẬN.

4 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU. TỔNG QUAN NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH KHOẢN. Khái niệm về khả năng thanh khoản.

Cung - cầu thanh khoản, trạng thái thanh khoản ròng. Đo lƣờng về khả năng thanh khoản của Ngân hàng. Phƣơng pháp đo lƣờng tỉ lệ thanh khoản của Ngân hàng. Phƣơng pháp đo lƣờng khe hở thanh khoản của Ngân hàng.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN. 16 CHƢƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU. MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU.

Mẫu nghiên cứu. Dữ liệu nghiên cứu. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Phƣơng pháp định tính.

Phƣơng pháp định lƣợng. Phân tích thông kê mô tả. Phân tích ma trận tƣơng quan. MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU.

MÔ TẢ BIẾN VÀ GIẢ THUYẾT. Biến phụ thuộc. Biến độc lập. 28 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN.

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ. PHÂN TÍCH MÔ HÌNH TƢƠNG QUAN NGHIÊN CỨU. Phân tích tƣơng quan. Kiểm định đa cộng tuyến.

KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ MÔ HÌNH KIỂM ĐỊNH. Mô hình Pooled OLS và FEM. Kiểm định lựa chọn mô hình. Kiểm định các khuyết tật mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên REM.

Thảo luận kết quả nghiên cứu. 50 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH. CÁC HÀM Ý CHÍNH SÁCH. Tăng quy mô ngân hàng.

Tăng nguồn vốn chủ sở hữu. Tăng hiệu quả sinh lời của ngân hàng. Duy trì mức lạm phát ổn định. Giảm tỉ lệ thất nghiệp.

HẠN CHẾ NGHIÊN CỨU. HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO. 60 PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU. 64 PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CÁC NHTM ĐƢỢC NGHIÊN CỨU.

73 PHỤ LỤC 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU. 75 vii NH MỤ TỪ VIẾT TẮT STT Ký hiệu Tiếng việt 1 BCTC Báo cáo tài chính 2 BASEL Hiệp ƣớc Basel 3 FEM Mô hình tác động cố định 4 GLS Phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát 5 GDP Tốc độ tăng trƣởng kinh tế 6 INF Tỷ lệ lạm phát 7 LIQ Tính thanh khoản 8 NHNN Ngân hàng nhà nƣớc 9 NHTM Ngân hàng thƣơng mại 10 POOLED OLS Mô hình hồi quy ƣớc lƣợng bình phƣơng nhỏ nhất 11 QTNN Quản trị ngân hàng 12 KNTK Khả năng thanh khoản 13 REM Mô hình tác động ngẫu nhiên 14 SIZE Quy mô ngân hàng 15 TMCP Thƣơng mại cổ phần 16 TCTD Tổ chức tín dụng 17 GDP Tốc độ tăng trƣởng kinh tế viii DANH MỤC BẢNG, HÌNH ẢNH Bảng 2. Bảng tóm tắt cấu thành cung - cầu thanh khoản. Bảng kì vọng và mô tả giả thuyết nghiên cứu……………………35 Bảng 4.

Bảng thống kê mô tả các biến nghiên cứu. Ma trận hệ số tƣơng quan của các biến độc lập trong mô hình. Kết quả hồi hệ số VIF của các biến trong mô hình. Kết quả hồi quy theo POOL OLS và FEM.

Kết quả phân tích hồi quy theo FEM và REM. Kiểm định Hau sman. Kết quả kiểm định phƣơng sai thay đổi. Kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan.

Kết quả ƣớc lƣợng mô hình bằng phƣơng pháp GLS. Kết quả nghiên cứu so với kì vọng. Tóm tắt kết quả nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu.30 1 HƢƠNG 1: GI I THI U NGHIÊN ỨU 1.

TÍNH ẤP THIẾT V LÝ O HỌN Ề T I Trong hơn 15 năm qua, thị trƣờng tài chính Việt Nam đã phát triển rất nhanh cả về số lƣợng và quy mô tƣơng xứng với sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế đất nƣớc. Để tính ổn định và hiệu quả của hoạt động quản lý ngân hàng đƣợc đảm bảo, thanh khoản là một khả năng luôn đƣợc các nhà quản trị quan tâm hàng đầu. Khả năng thanh khoản thể hiện uy tín, sức mạnh và vị thế của ngân hàng; là một trong những yếu tố quyết định sự an toàn trong hoạt động ngân hàng và sự ổn định của cả hệ thống ngân hàng. Một ngân hàng có thể có thanh khoản tốt nếu nắm giữ vốn với chi phí phù hợp khi cần.

Điều này cùng nghĩa là nếu không đáp ứng nhu cầu thị trƣờng về vốn, nợ xấu sẽ tăng lên, danh tiếng doanh nghiệp bị ảnh hƣởng, thanh khoản trở nên không ổn định và gia tăng nguy cơ phá sản. Toàn bộ hệ thống thất bại.