Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành ngân hàng đóng vai trò là huyết mạch tài chính của nền kinh tế, thực hiện chức năng trung gian phân phối nguồn vốn giữa các chủ thể thừa vốn và thiếu vốn. Do tính chất đặc thù trong kinh doanh tiền tệ, các ngân hàng thương mại (NHTM) luôn phải đối mặt với nhiều rủi ro mang tính hệ thống. Trong đó, rủi ro thanh khoản (RRTK) được nhận định là một trong những rủi ro trọng yếu nhất, đe dọa trực tiếp đến sự an toàn, khả năng sinh lời (KNSL) và sự tồn tại của từng ngân hàng cũng như toàn bộ hệ thống tài chính. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 cùng những biến động kinh tế - xã hội giai đoạn 2020–2023 (đại dịch Covid-19, xung đột địa chính trị kéo dài, lạm phát và lãi suất duy trì ở mức cao) đã đặt hệ thống NHTM Việt Nam trước áp lực lớn về quản trị thanh khoản và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Trước yêu cầu cấp thiết về việc nâng cao năng lực quản trị rủi ro theo các chuẩn mực quốc tế như Basel II, Basel III và Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016–2020 theo Quyết định số 1058/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, đề tài "Tác động của rủi ro thanh khoản đến khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại Việt Nam" được thực hiện nhằm cung cấp các bằng chứng thực nghiệm cập nhật.

Mục tiêu nghiên cứu được xác định rõ ràng:

  1. Mục tiêu chung: Xem xét mức độ và chiều hướng tác động của RRTK đến KNSL tại các NHTM Việt Nam.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Xác định các chỉ số đo lường KNSL và RRTK của các NHTM Việt Nam.
    • Phân tích mức độ tác động của RRTK đến KNSL của các NHTM Việt Nam thông qua các chỉ số tài chính đã được xác định.
    • Đề xuất hàm ý quản trị nhằm tăng cường kiểm soát RRTK và nâng cao KNSL của ngân hàng.

Nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu tương ứng:

  1. Những chỉ số nào thường được dùng để đo lường KNSL và RRTK của các NHTM Việt Nam?
  2. Thông qua các chỉ số đã được xác định, RRTK tác động như thế nào đến KNSL của các NHTM Việt Nam?
  3. Những hàm ý quản trị nào có thể được đưa ra để tăng cường kiểm soát RRTK và nâng cao KNSL của ngân hàng?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: RRTK và KNSL tại các NHTM Việt Nam.
  • Phạm vi không gian: Khóa luận khảo sát 29 NHTM Việt Nam (bao gồm 1 NHTM 100% vốn nhà nước là Agribank và 28 NHTM cổ phần). Tác giả loại 6 ngân hàng ra khỏi mẫu quan sát do không công bố đầy đủ báo cáo tài chính kiểm toán trong giai đoạn nghiên cứu hoặc thuộc diện kiểm soát đặc biệt (gồm: Ngân hàng Xây dựng Việt Nam, Ngân hàng Đại Dương, Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu, Ngân hàng Sài Gòn, Ngân hàng Bảo Việt, Ngân hàng Đông Á) trên tổng số 35 NHTM tại Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 10 năm, từ ngày 31/12/2014 đến ngày 31/12/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận dựa trên các lý thuyết nền tảng về thanh khoản và rủi ro thanh khoản được công bố bởi Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (Basel Committee on Banking Supervision, 2003, 2008), kết hợp các khung phân tích của Duttweiler (2011), Bonfim và Kim (2014), Phạm Thị Hoàng Anh (2015), Đặng Văn Dân (2015). Nghiên cứu phân định rõ hai khía cạnh: thanh khoản thị trường và thanh khoản tài trợ; thanh khoản tự nhiên và thanh khoản nhân tạo. Các quy định pháp lý hiện hành của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Việt Nam được sử dụng làm căn cứ chuẩn hóa gồm:

  • Thông tư số 22/2019/TT-NHNN quy định các giới hạn, tỷ lệ bảo đảm an toàn trong hoạt động của tổ chức tín dụng (tỷ lệ thanh khoản tối thiểu 10%, tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi LDR tối đa 85%).
  • Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Nghị định số 53/2013/NĐ-CP về phân loại tài sản có, mức trích lập, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và kiểm soát nợ xấu dưới ngưỡng 3%.

Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính (tổng hợp, đối chiếu lý luận và lược khảo nghiên cứu) và phương pháp định lượng hồi quy dữ liệu bảng (panel data).

  • Quy mô mẫu: 29 NHTM quan sát qua 10 năm, tạo thành bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 290 quan sát ($N = 29$, $T = 10$).
  • Quy trình kinh tế lượng: Thực hiện ước lượng hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa Pooled OLS và FEM; kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian Multiplier để lựa chọn giữa Pooled OLS và REM; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM.
  • Kiểm định khuyết tật: Kiểm định hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm định Wooldridge kiểm tra tự tương quan và kiểm định Breusch - Pagan / White kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
  • Xử lý khuyết tật: Áp dụng phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares - FGLS) nhằm khắc phục đồng thời hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.
  • Công cụ tính toán: Phần mềm Stata 17 và Microsoft Excel.

Nguồn dữ liệu: Dữ liệu tài chính thứ cấp thu thập từ báo cáo tài chính đã được kiểm toán của 29 NHTM Việt Nam thông qua hệ thống phần mềm tài chính FiinPro và cổng thông tin Vietstock. Số liệu về tỷ lệ lạm phát (INF) được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương mở đầu trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam chịu tác động từ các hiệp định thương mại tự do (WTO, CPTPP, EVFTA) đan xen với các cú sốc kinh tế toàn cầu và dịch bệnh. Chương xác định mục tiêu nghiên cứu tổng quát và 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và giới hạn phạm vi tại 29 NHTM giai đoạn 2014–2023. Tác giả khái quát phương pháp nghiên cứu, nêu bật 4 đóng góp chính của đề tài và thiết lập kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước

Chương 2 làm rõ các khái niệm cốt lõi:

  • Thanh khoản và RRTK: Trình bày định nghĩa theo Basel (2003, 2008), bản chất của sự chênh lệch kỳ hạn giữa tài sản sinh lời (cho vay dài hạn) và nguồn vốn huy động (tiền gửi ngắn hạn). Phân tích các thước đo RRTK gồm: Khe hở tài trợ (FGAP), Tỷ lệ thanh khoản (LR), Tỷ lệ vốn tự có (ETA), Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), Quy mô tổng tài sản (SIZE), Lạm phát (INF).
  • Khả năng sinh lời: Phân tích các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả tài chính: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Biên lãi thuần (NIM).
  • Lược khảo nghiên cứu: Tổng hợp các công trình trong nước (Nguyễn Thị Quỳnh Như, 2023; Võ Đại Phúc, 2022; Trần Thị Thanh Nga, 2018; Đậu Thị Mỹ Tiên, 2019; Nguyễn Thanh Phong, 2020; Nguyễn Đăng Khoa và cộng sự, 2023; Lê Tấn Phát, 2020) và quốc tế (Alim và cộng sự, 2021; Saifullah và cộng sự, 2019; Golubeva và cộng sự, 2019; Yahaya và cộng sự, 2022; Charmler và cộng sự, 2018).
  • Khoảng trống nghiên cứu: Chỉ ra rằng phần lớn các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chỉ cập nhật dữ liệu đến năm 2021 (chưa phản ánh giai đoạn phục hồi kinh tế hậu Covid-19) và thường loại bỏ khối ngân hàng 100% vốn nhà nước. Khóa luận này bổ sung dữ liệu đến hết năm 2023 và đưa Agribank vào mẫu nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình

Chương 3 thiết lập quy trình nghiên cứu chuẩn hóa qua 9 bước và xây dựng mô hình hồi quy đa biến:

$$ROA_{it} = \beta_1 + \beta_2 FGAP_{it} + \beta_3 LR_{it} + \beta_4 ETA_{it} + \beta_6 NPL_{it} + \beta_7 LDR_{it} + \beta_8 SIZE_{it} + \beta_9 INF_{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

  • $ROA$: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản = Lợi nhuận sau thuế / Tổng tài sản (biến phụ thuộc duy nhất).
  • $FGAP$: Khe hở tài trợ = (Dư nợ cho vay - Dư nợ vốn huy động) / Tổng tài sản (Kỳ vọng: +).
  • $LR$: Tỷ lệ thanh khoản = Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản (Kỳ vọng: +).
  • $ETA$: Tỷ lệ vốn tự có = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản (Kỳ vọng: +).
  • $NPL$: Tỷ lệ nợ xấu = (Nợ nhóm 3 + Nợ nhóm 4 + Nợ nhóm 5) / Tổng dư nợ cho vay (Kỳ vọng: -).
  • $LDR$: Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi = Cho vay khách hàng / Tiền gửi khách hàng (Kỳ vọng: +).
  • $SIZE$: Quy mô ngân hàng = Ln(Tổng tài sản) (Kỳ vọng: +).
  • $INF$: Tỷ lệ lạm phát hàng năm từ World Bank (Kỳ vọng: +).

Chương cũng trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết của các kiểm định thống kê và tiêu chuẩn lựa chọn mô hình dựa trên giá trị p-value (ngưỡng ý nghĩa 5%).

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích định lượng từ 290 quan sát:

  • Thống kê mô tả và tương quan: Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
  • Lựa chọn mô hình: Kiểm định F-test cho thấy mô hình FEM tối ưu hơn Pooled OLS ($p < 0.05$); kiểm định Breusch - Pagan LM cho thấy mô hình REM tối ưu hơn Pooled OLS ($p < 0.05$); kiểm định Hausman cho kết quả $p > 0.05$, chỉ ra mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (FEM).
  • Kiểm định khuyết tật: Mô hình REM được chọn xuất hiện hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge) và hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian). Do đó, phương pháp hồi quy FGLS được áp dụng để ước lượng lại các hệ số.
  • Kết quả hồi quy FGLS: Bốn biến có tác động mang ý nghĩa thống kê đến ROA gồm: $FGAP$ (tác động cùng chiều), $ETA$ (tác động cùng chiều), $NPL$ (tác động ngược chiều), $SIZE$ (tác động cùng chiều). Ba biến không có ý nghĩa thống kê là $LR$, $LDR$ và $INF$.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Chương 5 tóm tắt các kết luận rút ra từ kết quả hồi quy và đề xuất 4 nhóm hàm ý quản trị cho các nhà điều hành NHTM Việt Nam:

  1. Quản trị khe hở tài trợ hợp lý giữa nguồn huy động và cho vay nhằm tối ưu hóa lợi nhuận mà vẫn kiểm soát được RRTK.
  2. Tăng cường năng lực vốn tự có, củng cố tỷ lệ an toàn vốn để tạo đệm phòng ngừa rủi ro.
  3. Kiểm soát chặt chẽ quy trình cấp tín dụng, đẩy mạnh thu hồi nợ xấu để kéo giảm chỉ số NPL dưới 3%.
  4. Khai thác lợi thế kinh tế nhờ quy mô tổng tài sản song song với việc nâng cao hiệu quả kiểm soát nội bộ. Chương kết thúc bằng việc chỉ ra các hạn chế của nghiên cứu và gợi ý hướng phát triển cho các công trình tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết và mô hình hồi quy FGLS

Biến số Tên biến và cách tính Kỳ vọng Kết quả mô hình FGLS Kết luận giả thuyết
FGAP Khe hở tài trợ = (Dư nợ cho vay - Dư nợ tiền gửi) / Tổng tài sản $+$ Tác động cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê Chấp nhận giả thuyết H1
LR Tỷ lệ thanh khoản = Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản $+$ Không có ý nghĩa thống kê Chưa đủ cơ sở kết luận
ETA Tỷ lệ vốn tự có = Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản $+$ Tác động cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê Chấp nhận giả thuyết H3
NPL Tỷ lệ nợ xấu = (Nợ nhóm 3 + 4 + 5) / Tổng dư nợ cho vay $-$ Tác động ngược chiều ($-$), có ý nghĩa thống kê Chấp nhận giả thuyết H4
LDR Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi = Cho vay / Tiền gửi $+$ Không có ý nghĩa thống kê Chưa đủ cơ sở kết luận
SIZE Quy mô tài sản = Ln(Tổng tài sản) $+$ Tác động cùng chiều ($+$), có ý nghĩa thống kê Chấp nhận giả thuyết H6
INF Tỷ lệ lạm phát (World Bank) $+$ Không có ý nghĩa thống kê Chưa đủ cơ sở kết luận

Các kết quả chính và hàm ý quản trị

  • Khe hở tài trợ (FGAP): Tác động cùng chiều với ROA. Hoạt động cấp tín dụng mang lại biên lợi nhuận cao hơn nắm giữ tài sản thanh khoản. Khi ngân hàng mở rộng cho vay an toàn so với vốn huy động, khả năng sinh lời tăng lên. Tuy nhiên, việc duy trì khe hở tài trợ dương cần đi kèm kiểm soát thanh khoản để tránh mất khả năng chi trả.
  • Tỷ lệ vốn tự có (ETA): Tác động cùng chiều với ROA. Vốn chủ sở hữu đóng vai trò là nguồn vốn tự tài trợ chi phí thấp và tấm đệm chống đỡ các cú sốc tài chính, gia tăng uy tín và năng lực sinh lời của ngân hàng.
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tác động ngược chiều với ROA. Nợ xấu tăng buộc ngân hàng phải trích lập chi phí dự phòng rủi ro tín dụng lớn hơn và làm đình trệ dòng tiền luân chuyển, làm suy giảm lợi nhuận ròng.
  • Quy mô tổng tài sản (SIZE): Tác động cùng chiều với ROA. Các ngân hàng có tổng tài sản lớn sở hữu lợi thế kinh tế theo quy mô, mạng lưới huy động vốn rộng, danh mục đầu tư đa dạng và khả năng tiếp cận thị trường liên ngân hàng tốt hơn.
  • Các biến LR, LDR, INF: Không tìm thấy bằng chứng có ý nghĩa thống kê tác động trực tiếp đến ROA trong mẫu nghiên cứu này.

Đóng góp của đề tài

  1. Hệ thống hóa lý luận: Làm rõ cơ sở lý thuyết về RRTK, KNSL và hệ thống chỉ số tài chính đo lường trong hoạt động ngân hàng.
  2. Cập nhật dữ liệu thực nghiệm: Cung cấp bức tranh toàn diện về tác động của RRTK đến KNSL của 29 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2014–2023, bao gồm cả giai đoạn tái cơ cấu hệ thống và giai đoạn hậu đại dịch Covid-19.
  3. Mở rộng mẫu nghiên cứu: Khắc phục khoảng trống của các nghiên cứu trước bằng việc đưa NHTM 100% vốn nhà nước có quy mô lớn nhất (Agribank) vào phân tích cùng 28 NHTM cổ phần.
  4. Đề xuất hàm ý quản trị: Đưa ra các kiến nghị thực tiễn hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng cân bằng giữa mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và duy trì an toàn thanh khoản.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Mẫu dữ liệu: Do yêu cầu về tính minh bạch và tính sẵn có của dữ liệu kiểm toán liên tục 10 năm, nghiên cứu đã loại trừ 6 ngân hàng thương mại (trong đó có các ngân hàng thuộc diện chuyển giao bắt buộc hoặc tái cơ cấu đặc biệt), do đó chưa bao quát được toàn bộ 100% các định chế trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
  • Biến số nghiên cứu: Mô hình chỉ sử dụng một biến phụ thuộc duy nhất là ROA để đại diện cho KNSL; chưa đưa vào các biến đại diện khác như ROE hay NIM. Nhóm biến vĩ mô mới chỉ xem xét lạm phát (INF), chưa bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), lãi suất điều hành hoặc cung tiền.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Mở rộng các chỉ số đo lường KNSL (kết hợp đồng thời ROA, ROE, NIM) và bổ sung các chỉ số đo lường thanh khoản theo chuẩn mực Basel III như Tỷ lệ đảm bảo khả năng thanh khoản (LCR) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (NSFR).
  • Bổ sung các biến kiểm soát kinh tế vĩ mô và các biến tương tác giữa rủi ro thanh khoản với rủi ro tín dụng.
  • Áp dụng các phương pháp ước lượng nâng cao như phương pháp GMM (Generalized Method of Moments) hoặc SGMM (System GMM) để kiểm soát triệt để hiện tượng nội sinh tiềm ẩn trong các mô hình tài chính ngân hàng.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên khảo dành cho:

  • Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học, Quản trị kinh doanh: Tham khảo khung lý thuyết, phương pháp xây dựng mô hình hồi quy dữ liệu bảng, các bước kiểm định kinh tế lượng (F-test, Breusch-Pagan LM, Hausman) và quy trình xử lý khuyết tật bằng phần mềm Stata 17.
  • Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực ngân hàng: Kế thừa bộ dữ liệu thực nghiệm giai đoạn 2014–2023 và hệ thống các biến đo lường RRTK (FGAP, LR, ETA, NPL, LDR, SIZE) để mở rộng các mô hình nghiên cứu tài chính vi mô và vĩ mô.
  • Nhà quản trị và chuyên viên phân tích rủi ro tại các NHTM: Tham khảo cơ sở thực nghiệm về mối quan hệ giữa khe hở tài trợ, an toàn vốn, tỷ lệ nợ xấu và quy mô tài sản với hiệu quả tài chính nhằm xây dựng các chính sách điều hành nội bộ phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng quy mô mẫu và giai đoạn dữ liệu như thế nào?

Khóa luận sử dụng bộ dữ liệu bảng gồm 29 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 10 năm từ ngày 31/12/2014 đến ngày 31/12/2023, tạo ra tổng cộng 290 quan sát ($N = 29$, $T = 10$). Mẫu nghiên cứu bao gồm 1 ngân hàng thương mại nhà nước (Agribank) và 28 ngân hàng thương mại cổ phần.

2. Vì sao có 6 ngân hàng thương mại bị loại ra khỏi mẫu nghiên cứu?

Tại thời điểm nghiên cứu, Việt Nam có tổng cộng 35 NHTM. Tuy nhiên, 6 ngân hàng (gồm Ngân hàng Xây dựng Việt Nam, Ngân hàng Đại Dương, Ngân hàng Dầu khí Toàn cầu, Ngân hàng Sài Gòn, Ngân hàng Bảo Việt, Ngân hàng Đông Á) không công bố đầy đủ báo cáo tài chính đã kiểm toán hoặc tạm ngưng công bố thông tin do thuộc diện tái cơ cấu/kiểm soát đặc biệt. Để đảm bảo tính nhất quán, minh bạch và liên tục của bộ dữ liệu bảng, tác giả đã loại 6 ngân hàng này ra khỏi mẫu quan sát.

3. Phương pháp hồi quy nào được sử dụng để đưa ra kết luận cuối cùng và lý do lựa chọn?

Mô hình ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) được sử dụng để đưa ra kết luận cuối cùng. Ban đầu, kiểm định Hausman chỉ ra mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình tác động cố định (FEM) và Pooled OLS. Tuy nhiên, khi kiểm định khuyết tật, mô hình REM gặp hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Do đó, phương pháp FGLS được lựa chọn để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo các ước lượng thu được không bị chệch và có độ tin cậy cao.

4. Những yếu tố nào của rủi ro thanh khoản và đặc điểm ngân hàng thực sự tác động đến khả năng sinh lời (ROA)?

Kết quả hồi quy FGLS chỉ ra 4 biến có tác động mang ý nghĩa thống kê đến ROA:

  • Khe hở tài trợ (FGAP): Tác động cùng chiều ($+$).
  • Tỷ lệ vốn tự có (ETA): Tác động cùng chiều ($+$).
  • Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tác động ngược chiều ($-$).
  • Quy mô tổng tài sản (SIZE): Tác động cùng chiều ($+$).

5. Kết quả nghiên cứu đối với các biến tỷ lệ thanh khoản (LR), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) và lạm phát (INF) ra sao?

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy FGLS cho thấy các hệ số của tỷ lệ thanh khoản (LR), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) và lạm phát (INF) không đạt mức ý nghĩa thống kê tiêu chuẩn. Nghiên cứu kết luận chưa đủ cơ sở thực nghiệm để khẳng định sự tồn tại của mối liên hệ trực tiếp giữa 3 biến này với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2014–2023.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Yến Anh đã phân tích thực nghiệm tác động của rủi ro thanh khoản đến khả năng sinh lời (đại diện bởi chỉ số ROA) tại 29 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2014–2023. Thông qua việc áp dụng quy trình kinh tế lượng dữ liệu bảng và mô hình hồi quy FGLS trên Stata 17 để khắc phục các khuyết tật tự tương quan và phương sai thay đổi, nghiên cứu chứng minh rằng khe hở tài trợ, tỷ lệ vốn tự có và quy mô tổng tài sản có tác động cùng chiều, trong khi tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến khả năng sinh lời. Các phát hiện thực nghiệm này cung cấp cơ sở khoa học để đề xuất các hàm ý quản trị giúp các ngân hàng thương mại vừa kiểm soát hiệu quả rủi ro thanh khoản, vừa nâng cao năng lực tài chính và hiệu quả kinh doanh.