Tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần tại việt nam

Tìm hiểu tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

• Tác giả: Vũ Thị Hải Yến
• Người hướng dẫn: TS. Trần Ân Nguyên
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng
• Chuyên ngành: Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Tác Động Của Tỷ Lệ Nợ Xấu Và Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu Đến Khả Năng Thanh Khoản Của Các Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết của 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 của khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
• 2.1. Cơ sở lý thuyết về nợ xấu
• 2.1.1. Khái niệm về nợ xấu
• 2.1.2. Tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP
• 2.2. Cơ sở lý thuyết về VCSH
• 2.2.1. Khái niệm về VCSH
• 2.2.2. Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu (CAP)
• 2.3. Cơ sở lý thuyết về khả năng thanh khoản
• 2.3.1. Khái niệm về thanh khoản
• 2.3.2. Đo lường về khả năng thanh khoản của Ngân hàng
• 2.4. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.4.1. Nhận xét về các nghiên cứu trước
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.3. Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
• 3.4. Mô tả biến nghiên cứu
• 3.4.1. Biến phụ thuộc
• 3.4.2. Biến độc lập
• 3.4.3. Biến kiểm soát
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU
• 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
• 4.2. Ma trận tương quan
• 4.3. Kết quả mô hình hồi quy và mô hình kiểm định
• 4.3.1. Mô hình 1: Tác động của tỷ lệ nợ xấu đến khả năng thanh khoản
• 4.3.2. Mô hình 2: Tác động của tỷ lệ VCSH đến khả năng thanh khoản
• 4.3.3. Mô hình 3: Tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ VCSH đến khả năng thanh khoản
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. Các hàm ý chính sách
• 5.1.1. Tỷ lệ VCSH (CAP)
• 5.1.2. Quy mô NH (SIZE)
• 5.1.3. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR)
• 5.1.4. Tỷ suất sinh lời trên VCSH (ROE)
• 5.1.5. Tỷ lệ lạm phát (INF)
• 5.1.6. Tỷ lệ thất nghiệp (UNEM)
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC 1: Danh sách các NHTMCP được nghiên cứu
• PHỤ LỤC 2: Kết quả chạy mô hình nghiên cứu
• PHỤ LỤC 3: Dữ liệu nghiên cứu

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Tác Động Của Tỷ Lệ Nợ Xấu Và Vốn Chủ Sở Hữu

Tỷ lệ nợ xấu và vốn chủ sở hữu là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng. Tại Việt Nam, sự biến động của hai yếu tố này đã tạo ra nhiều thách thức cho các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP). Việc hiểu rõ tác động của chúng không chỉ giúp các nhà quản lý ngân hàng đưa ra quyết định chính xác mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia.

1.1. Khái Niệm Tỷ Lệ Nợ Xấu Và Vốn Chủ Sở Hữu

Tỷ lệ nợ xấu được định nghĩa là tỷ lệ các khoản nợ không thu hồi được so với tổng dư nợ cho vay. Vốn chủ sở hữu là nguồn vốn mà ngân hàng sử dụng để đảm bảo hoạt động kinh doanh và chịu trách nhiệm với các khoản nợ. Sự hiểu biết về hai khái niệm này là cần thiết để phân tích khả năng thanh khoản.

1.2. Tình Hình Tài Chính Của Ngân Hàng Tại Việt Nam

Tình hình tài chính của các NHTMCP tại Việt Nam đã có nhiều cải thiện trong những năm gần đây. Tuy nhiên, tỷ lệ nợ xấu vẫn là một vấn đề cần được giải quyết triệt để để đảm bảo khả năng thanh khoản và sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

II. Vấn Đề Tỷ Lệ Nợ Xấu Tăng Cao Tại Ngân Hàng

Tỷ lệ nợ xấu tăng cao đang trở thành một thách thức lớn đối với các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản mà còn tác động đến uy tín và sự phát triển bền vững của ngân hàng.

2.1. Nguyên Nhân Dẫn Đến Tỷ Lệ Nợ Xấu Tăng

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến tỷ lệ nợ xấu tăng, bao gồm tình hình kinh tế khó khăn, quản lý rủi ro kém và sự thiếu minh bạch trong hoạt động cho vay. Những yếu tố này cần được phân tích để tìm ra giải pháp hiệu quả.

2.2. Hệ Lụy Của Tỷ Lệ Nợ Xấu Cao

Tỷ lệ nợ xấu cao có thể dẫn đến việc ngân hàng gặp khó khăn trong việc huy động vốn, giảm khả năng cho vay và ảnh hưởng đến lợi nhuận. Điều này có thể tạo ra một vòng luẩn quẩn, làm gia tăng rủi ro cho toàn bộ hệ thống tài chính.

III. Phương Pháp Nâng Cao Vốn Chủ Sở Hữu Để Cải Thiện Thanh Khoản

Việc nâng cao tỷ lệ vốn chủ sở hữu là một trong những giải pháp quan trọng để cải thiện khả năng thanh khoản của ngân hàng. Các ngân hàng cần áp dụng các phương pháp hiệu quả để tăng cường vốn chủ sở hữu và giảm thiểu rủi ro.

3.1. Tăng Cường Quản Lý Rủi Ro Tín Dụng

Quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu tỷ lệ nợ xấu. Các ngân hàng cần xây dựng các chính sách cho vay chặt chẽ và thực hiện đánh giá tín dụng kỹ lưỡng.

3.2. Đa Dạng Hóa Nguồn Vốn

Đa dạng hóa nguồn vốn là một phương pháp hiệu quả để tăng cường vốn chủ sở hữu. Ngân hàng có thể tìm kiếm các nguồn vốn từ các nhà đầu tư, phát hành trái phiếu hoặc cổ phiếu để tăng cường khả năng tài chính.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nghiên Cứu Về Khả Năng Thanh Khoản

Nghiên cứu về tác động của tỷ lệ nợ xấu và vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản có thể cung cấp những thông tin quý giá cho các nhà quản lý ngân hàng. Những kết quả này có thể được áp dụng để cải thiện hoạt động của ngân hàng và tăng cường sự ổn định của hệ thống tài chính.

4.1. Kết Quả Nghiên Cứu Từ Các Ngân Hàng Thương Mại

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ nợ xấu và vốn chủ sở hữu có mối quan hệ chặt chẽ với khả năng thanh khoản. Các ngân hàng cần chú trọng đến việc cải thiện hai yếu tố này để đảm bảo hoạt động hiệu quả.

4.2. Đề Xuất Chính Sách Để Cải Thiện Thanh Khoản

Các chính sách cần được đề xuất nhằm cải thiện khả năng thanh khoản của ngân hàng, bao gồm việc tăng cường quản lý rủi ro, nâng cao vốn chủ sở hữu và cải thiện quy trình cho vay.

V. Kết Luận Về Tác Động Của Tỷ Lệ Nợ Xấu Và Vốn Chủ Sở Hữu

Tác động của tỷ lệ nợ xấu và vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của ngân hàng là một vấn đề quan trọng cần được nghiên cứu và giải quyết. Việc cải thiện hai yếu tố này không chỉ giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả mà còn góp phần ổn định hệ thống tài chính quốc gia.

5.1. Tương Lai Của Ngành Ngân Hàng Tại Việt Nam

Ngành ngân hàng Việt Nam đang đứng trước nhiều cơ hội và thách thức. Việc cải thiện khả năng thanh khoản sẽ giúp các ngân hàng phát triển bền vững trong tương lai.

5.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phân tích sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nợ xấu và vốn chủ sở hữu, từ đó đưa ra các giải pháp cụ thể hơn cho ngành ngân hàng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khả năng thanh khoản đóng vai trò cốt lõi trong việc duy trì sự ổn định, an toàn hoạt động và khẳng định uy tín của các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP). Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng Việt Nam đẩy mạnh tiến trình hội nhập và tái cơ cấu theo Đề án cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011–2015 (Đề án 254) và giai đoạn 2016–2020 (Quyết định số 1058/QĐ-TTg), việc kiểm soát thanh khoản và áp dụng chuẩn mực Basel II trở thành yêu cầu cấp thiết. Đến năm 2023, dù đã có 20 NHTM đạt chuẩn Basel II và 6 ngân hàng hoàn thành cả 3 trụ cột, hệ thống vẫn đối mặt với áp lực nợ xấu gia tăng và sự mất cân đối trong quản lý cơ cấu nguồn vốn và vốn chủ sở hữu. Để nhận diện và kiểm soát các rủi ro này, nghiên cứu "Tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần tại Việt Nam" được thực hiện.

Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích, làm rõ mức độ và chiều hướng tác động của tỷ lệ nợ xấu (NPL) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP tại Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách và giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị thanh khoản.

Khóa luận xác định 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Xác định sự tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP tại Việt Nam.
2. Đo lường mức độ tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đối với khả năng thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam.
3. Đề xuất các hàm ý, chính sách giúp nâng cao khả năng thanh khoản cho các NHTMCP Việt Nam.

Tương ứng với các mục tiêu trên là 03 câu hỏi nghiên cứu:

1. Tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP tại Việt Nam như thế nào?
2. Mức độ tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam được đo lường như thế nào?
3. Những hàm ý, chính sách nào cần thực hiện để giúp nâng cao khả năng thanh khoản cho các NHTMCP Việt Nam?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của các NHTMCP.
• Phạm vi không gian: 26 NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam có báo cáo tài chính kiểm toán công khai, minh bạch (trong tổng số 31 NHTMCP được Ngân hàng Nhà nước công bố).
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 13 năm, từ năm 2011 đến năm 2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm đo lường

Nghiên cứu xây dựng nền tảng dựa trên các định nghĩa chuẩn mực quốc tế và quy định pháp lý hiện hành tại Việt Nam:

• Thanh khoản: Dẫn chiếu theo định nghĩa của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2008) và Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (BCBS, 2008). Khả năng thanh khoản được đo lường thông qua hệ số $L_2$ (tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tiền gửi khách hàng) theo tiếp cận của Vodová (2013).
• Nợ xấu (NPL): Phân loại theo Điều 20 Thông tư số 02/2013/TT-NHNN ngày 21/01/2013 của Ngân hàng Nhà nước, bao gồm nợ nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) có thời gian quá hạn trên 90 ngày. Tỷ lệ nợ xấu được tính bằng: $\text{NPL} = \frac{\text{Tổng nợ xấu}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$.
• Vốn chủ sở hữu (CAP): Căn cứ theo Khoản 1 Điều 66 Thông tư số 200/2014/TT-BTC và lý thuyết của Rose (2012). Tỷ lệ vốn chủ sở hữu xác định bằng: $\text{CAP} = \frac{\text{Vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng tài sản}}$.
• Các biến kiểm soát: Quy mô ngân hàng ($\text{SIZE} = \ln(\text{Tổng tài sản})$), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($\text{ROE} = \frac{\text{Lợi nhuận sau thuế}}{\text{VCSH bình quân}}$), Tỷ lệ lạm phát ($\text{INF} = \frac{\text{CPI}t - \text{CPI}{t-1}}{\text{CPI}_t}$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($\text{LLR} = \frac{\text{Dự phòng RRTD}}{\text{Tổng dư nợ cho vay}}$), Tỷ lệ thất nghiệp ($\text{UNEM} = \frac{\text{Số người thất nghiệp}}{\text{Lực lượng lao động}}$).

Tên biến	Ký hiệu	Công thức xác định	Kỳ vọng dấu
Khả năng thanh khoản	$\text{LIQ}$	Tài sản thanh khoản / Tiền gửi khách hàng	Biến phụ thuộc
Tỷ lệ nợ xấu	$\text{NPL}$	Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ cho vay	$-$
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	$\text{CAP}$	Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản	$-$
Quy mô ngân hàng	$\text{SIZE}$	$\ln(\text{Tổng tài sản})$	$-$
Tỷ suất sinh lời trên VCSH	$\text{ROE}$	Lợi nhuận sau thuế / VCSH bình quân	$+$
Tỷ lệ lạm phát	$\text{INF}$	Tốc độ tăng chỉ số giá tiêu dùng CPI	$+$
Tỷ lệ dự phòng RRTD	$\text{LLR}$	Dự phòng rủi ro tín dụng / Tổng dư nợ cho vay	$-$
Tỷ lệ thất nghiệp	$\text{UNEM}$	Số lượng người thất nghiệp / Lực lượng lao động	$+$

Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng trên dữ liệu bảng (panel data) với cỡ mẫu 338 quan sát (26 ngân hàng $\times$ 13 năm):

• Quy trình ước lượng: Thực hiện hồi quy qua các mô hình Pooled OLS, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
• Kiểm định thống kê: Sử dụng kiểm định $F$-test để so sánh Pooled OLS và FEM; kiểm định Hausman để chọn lựa giữa FEM và REM; kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến.
• Xử lý khuyết tật mô hình: Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan. Khi mô hình vi phạm các giả định này, phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để ước lượng lại các tham số.
• Dữ liệu: Dữ liệu tài chính vi mô thu thập từ Báo cáo tài chính đã kiểm toán và Báo cáo thường niên của 26 NHTMCP; dữ liệu vĩ mô thu thập từ Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Vietstock Finance; xử lý và phân tích qua phần mềm Excel và Stata.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Chương 1 thiết lập nền tảng nghiên cứu thông qua việc phân tích bối cảnh tái cơ cấu ngành ngân hàng gắn liền với Đề án 254 và Quyết định 1058/QĐ-TTg. Tác giả chỉ ra tính cấp thiết của việc kiểm soát đồng thời chất lượng tín dụng (tỷ lệ nợ xấu) và năng lực tự tài trợ (tỷ lệ vốn chủ sở hữu) trong việc ổn định thanh khoản. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 03 mục tiêu cụ thể, 03 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phạm vi không gian (26 NHTMCP) và thời gian (2011–2023), đồng thời phác thảo kết cấu 5 chương của khóa luận.

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

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về nợ xấu theo Basel và Thông tư 02/2013/TT-NHNN; vốn chủ sở hữu theo Thông tư 200/2014/TT-BTC; và 4 phương pháp đo lường thanh khoản ($L_1, L_2, L_3, L_4$) cùng mô hình khe hở tài trợ (FGAP). Tác giả tổng quan 12 công trình nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu trong nước và quốc tế (Vodová, 2011, 2013; Moussa, 2015; Vũ Thị Hồng, 2015; Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Thanh Lâm, 2016; Ahmad & Rasool, 2017; Luvuno, 2018; Lê Xuân Thảo, 2018; Nguyễn Thị Tuyết Nga, 2019; Abdelmagid, 2020; Đỗ Hoài Linh & Lại Thị Thanh Loan, 2020; Lê Hoàng Vinh & Trần Phi Dũng, 2020; Vũ Cẩm Nhung và cộng sự, 2023). Từ đó, chương xác định khoảng trống nghiên cứu về việc đánh giá kết hợp nợ xấu và vốn chủ sở hữu đối với thanh khoản tại hệ thống NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn kéo dài đến năm 2023.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Chương 3 xây dựng quy trình nghiên cứu 7 bước chặt chẽ và thiết lập 3 mô hình hồi quy thực nghiệm:

• Mô hình 1 (Đánh giá tác động của nợ xấu): $$\text{LIQ}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{NPL}{it} + \beta_2 \text{SIZE}{it} + \beta_3 \text{ROE}{it} + \beta_4 \text{INF}t + \beta_5 \text{LLR}{it} + \beta_6 \text{UNEM}t + \varepsilon{it}$$
• Mô hình 2 (Đánh giá tác động của vốn chủ sở hữu): $$\text{LIQ}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{CAP}{it} + \beta_2 \text{SIZE}{it} + \beta_3 \text{ROE}{it} + \beta_4 \text{INF}t + \beta_5 \text{LLR}{it} + \beta_6 \text{UNEM}t + \varepsilon{it}$$
• Mô hình 3 (Đánh giá tác động đồng thời của nợ xấu và vốn chủ sở hữu): $$\text{LIQ}{it} = \beta_0 + \beta_1 \text{NPL}{it} + \beta_2 \text{CAP}{it} + \beta_3 \text{SIZE}{it} + \beta_4 \text{ROE}_{it} + \beta_5 \text{INF}t + \beta_6 \text{LLR}{it} + \beta_7 \text{UNEM}t + \varepsilon{it}$$

Chương 3 cũng mô tả chi tiết nguồn dữ liệu thứ cấp, định nghĩa toán học các biến và đưa ra 7 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_7$).

Chương 4: Kết quả và thảo luận nghiên cứu

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả phân tích thống kê mô tả, ma trận tương quan và các bước kiểm định kinh tế lượng:

• Hệ số phóng đại phương sai (Mean VIF = 1,36 ở mô hình 1 và 1,53 ở mô hình 2) đều nhỏ hơn 10, khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định $F$-test cho giá trị $\text{Prob} > F = 0,0000 < 0,05$, chỉ ra mô hình FEM vượt trội so với Pooled OLS.
• Kiểm định Hausman cho giá trị $P\text{-value} = 0,1529 > 0,05$ (Mô hình 1) và $P\text{-value} = 0,5063 > 0,05$ (Mô hình 2), chấp nhận giả thuyết $H_0$, lựa chọn mô hình REM.
• Kiểm định Breusch-Pagan ($\text{Prob} > \text{Chi}^2 = 0,0000$) và Wooldridge ($\text{Prob} > F = 0,0000$) xác nhận mô hình vi phạm giả định về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Tác giả tiến hành ước lượng FGLS để khắc phục hoàn toàn các khuyết tật này và đưa ra kết quả ước lượng cuối cùng.

Chương 5: Kết luận và hàm ý chính sách

Tổng kết kết quả phân tích định lượng và đề xuất các nhóm khuyến nghị quản trị:

• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP): Điều chỉnh quy mô vốn chủ sở hữu linh hoạt theo từng giai đoạn, tránh để vốn nhàn rỗi làm giảm khả năng luân chuyển tài sản thanh khoản.
• Quy mô ngân hàng (SIZE): Tận dụng lợi thế quy mô để tiếp cận các kênh huy động vốn liên ngân hàng, đa dạng hóa danh mục tài sản thanh khoản.
• Dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Nâng cao chất lượng thẩm định tín dụng, tối ưu hóa mức trích lập dự phòng để không gây áp lực suy giảm tài sản thanh khoản khả dụng.
• Tỷ suất sinh lời (ROE): Cân đối giữa mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và duy trì dự trữ thanh khoản an toàn.
• Các biến vĩ mô (INF, UNEM): Chủ động theo dõi chỉ số giá tiêu dùng và biến động thị trường lao động để dự báo dòng tiền gửi và nhu cầu thanh toán của khách hàng.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả thống kê mô tả

Mẫu nghiên cứu gồm 338 quan sát từ 26 NHTMCP tại Việt Nam trong giai đoạn 2011–2023 ghi nhận các chỉ số tài chính cụ thể:

Biến số	Số quan sát	Trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std.)	Nhỏ nhất (Min)	Lớn nhất (Max)
$\text{LIQ}$	338	0,3049	0,2037	0,0521	1,7979
$\text{NPL}$	338	0,0220	0,0194	0,0019	0,2556
$\text{CAP}$	338	0,0918	0,0365	0,0406	0,2384
$\text{SIZE}$	338	18,7483	1,1341	16,8751	20,9075
$\text{ROE}$	338	0,0994	0,0842	-0,8200	0,2682
$\text{INF}$	338	0,0485	0,0447	0,0063	0,1858
$\text{LLR}$	338	0,0114	0,0045	0,0036	0,0383
$\text{UNEM}$	338	0,0231	0,0029	0,0196	0,0322

• Tỷ lệ thanh khoản ($\text{LIQ}$) trung bình đạt 30,49%, cao nhất tại NHTMCP Đông Nam Á năm 2011 (khoảng 180%) và thấp nhất tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín năm 2017 (5,21%).
• Tỷ lệ nợ xấu ($\text{NPL}$) trung bình là 2,20%, thấp nhất tại NHTMCP Kiên Long năm 2021 (0,19%) và cao nhất tại NHTMCP Quốc Dân năm 2023 (25,56%).
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($\text{CAP}$) trung bình đạt 9,18%, cao nhất tại NHTMCP Sài Gòn Công Thương năm 2013 (23,84%) và thấp nhất tại NHTMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam năm 2017 (4,06%).
• Tỷ lệ dự phòng RRTD ($\text{LLR}$) có giá trị cao nhất tại NHTMCP Tiên Phong năm 2012 (3,83%) và thấp nhất tại NHTMCP Bưu điện Liên Việt năm 2011 (0,36%).
• Tỷ suất sinh lời ($\text{ROE}$) trung bình đạt 9,94%, biên độ dao động từ -82,00% (NHTMCP Tiên Phong năm 2011) đến 26,82% (NHTMCP Á Châu năm 2011).

Kết quả hồi quy mô hình 1 (Ước lượng FGLS)

Sau khi khắc phục các khuyết tật bằng phương pháp FGLS, các tham số ước lượng của Mô hình 1 được ghi nhận như sau:

Biến giải thích	Hệ số hồi quy ($\beta$)	Giá trị thống kê $z$	Mức ý nghĩa ($P > |z|$)	Chiều hướng tác động
$\text{NPL}$	0,2192	0,55	0,582	Không có ý nghĩa thống kê
$\text{SIZE}$	0,0307	2,94	0,003	Cùng chiều (Mức ý nghĩa 5%)
$\text{ROE}$	-0,2832	-2,61	0,009	Ngược chiều (Mức ý nghĩa 1%)
$\text{INF}$	2,0669	14,06	0,000	Cùng chiều (Mức ý nghĩa 1%)
$\text{LLR}$	-9,3777	-5,69	0,000	Ngược chiều (Mức ý nghĩa 1%)
$\text{UNEM}$	7,5453	4,51	0,000	Cùng chiều (Mức ý nghĩa 1%)
Hệ số chặn ($\text{_Cons}$)	-0,4287	-2,20	0,028	Có ý nghĩa thống kê

• Quy mô ngân hàng ($\text{SIZE}$): Tác động cùng chiều ($\beta = 0,0307, p = 0,003$), cho thấy ngân hàng lớn có xu hướng gia tăng nắm giữ tài sản thanh khoản.
• Tỷ suất sinh lời ($\text{ROE}$): Tác động ngược chiều ($\beta = -0,2832, p = 0,009$). Khi ngân hàng tập trung tối ưu hóa lợi nhuận, nguồn vốn có xu hướng chuyển dịch vào các tài sản sinh lời cao nhưng kém thanh khoản.
• Dự phòng rủi ro tín dụng ($\text{LLR}$): Tác động ngược chiều mạnh mẽ ($\beta = -9,3777, p = 0,000$). Mức trích lập dự phòng tăng cao phản ánh áp lực rủi ro tín dụng làm suy giảm dự trữ thanh khoản.
• Yếu tố vĩ mô ($\text{INF}, \text{UNEM}$): Đều tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 1% ($\beta_{\text{INF}} = 2,0669; \beta_{\text{UNEM}} = 7,5453$). Khi lạm phát hoặc thất nghiệp tăng, các ngân hàng chủ động phòng ngừa rủi ro bằng cách tăng cường tích lũy tài sản thanh khoản.
• Tỷ lệ nợ xấu ($\text{NPL}$): Hệ số mang dấu dương nhưng không có ý nghĩa thống kê trong Mô hình 1 ($p = 0,582$).
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($\text{CAP}$): Thể hiện tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê đến khả năng thanh khoản ở Mô hình 2 và Mô hình 3.

Đóng góp của đề tài

• Đóng góp lý thuyết: Hệ thống hóa toàn diện các lý thuyết đo lường thanh khoản ngân hàng và kiểm chứng thực nghiệm các mô hình tác động trong bối cảnh thị trường tài chính Việt Nam giai đoạn 2011–2023.
• Đóng góp thực tiễn: Cung cấp bằng chứng định lượng chính xác về sự tương tác giữa tỷ lệ nợ xấu, cơ cấu vốn chủ sở hữu và các biến vĩ mô đối với thanh khoản; áp dụng quy trình kiểm định kinh tế lượng hoàn chỉnh (khắc phục tự tương quan và phương sai sai số thay đổi bằng FGLS) để hỗ trợ các nhà quản trị NHTMCP thiết lập mức dự trữ thanh khoản tối ưu.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Về phạm vi mẫu nghiên cứu: Khóa luận chỉ thực hiện trên 26 NHTMCP tại Việt Nam, chưa bao quát toàn bộ 31 NHTMCP do hạn chế về tính đầy đủ và minh bạch của dữ liệu tài chính công khai trong giai đoạn nghiên cứu; chưa mở rộng so sánh với nhóm ngân hàng thương mại nhà nước hoặc ngân hàng liên doanh, ngân hàng 100% vốn nước ngoài.
• Về chỉ tiêu đo lường: Nghiên cứu tập trung sử dụng hệ số thanh khoản $L_2$ (Tài sản thanh khoản / Tiền gửi khách hàng), chưa kiểm chứng chéo với các chỉ tiêu thanh khoản khác như $L_1, L_3, L_4$ hay phương pháp khe hở tài trợ (FGAP).
• Hướng nghiên cứu tiếp theo: Mở rộng nghiên cứu cho toàn bộ các định chế tài chính trong hệ thống ngân hàng Việt Nam, kéo dài chuỗi thời gian quan sát sau năm 2023, ứng dụng các mô hình động (như mô hình GMM) để kiểm soát hiện tượng nội sinh và kết hợp thêm các yếu tố quản trị rủi ro phi tài chính.

---

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu tham khảo giá trị cho:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng: Tham khảo quy trình xây dựng mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng, phương pháp thu thập và làm sạch dữ liệu Báo cáo tài chính kiểm toán, cùng các bước kiểm định khuyết tật mô hình (VIF, Hausman, Breusch-Pagan, Wooldridge, FGLS) trên phần mềm Stata.
• Nhà nghiên cứu thực nghiệm: Cung cấp khung tổng quan tài liệu có hệ thống về thanh khoản ngân hàng và dữ liệu thực chứng của 26 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2011–2023.
• Bộ phận quản trị rủi ro tại các NHTMCP: Cung cấp cơ sở định lượng để đánh giá mức độ co giãn của thanh khoản trước các biến động về tỷ lệ vốn chủ sở hữu, dự phòng rủi ro tín dụng và các cú sốc kinh tế vĩ mô (lạm phát, thất nghiệp).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng chỉ tiêu nào để đo lường khả năng thanh khoản của ngân hàng?

Tác giả sử dụng chỉ số thanh khoản $L_2$, được tính bằng tỷ lệ giữa Tài sản thanh khoản (tiền mặt, tương đương tiền, tiền gửi tại NHNN và các TCTD khác, chứng khoán chính phủ) trên Tổng tiền gửi của khách hàng, căn cứ theo phương pháp đo lường của Vodová (2013).

2. Mẫu nghiên cứu của đề tài gồm bao nhiêu ngân hàng và được thu thập trong khoảng thời gian nào?

Mẫu nghiên cứu bao gồm 26 NHTMCP đang hoạt động tại Việt Nam có báo cáo tài chính kiểm toán công khai, đầy đủ trong suốt giai đoạn 13 năm, từ năm 2011 đến năm 2023, tạo ra bộ dữ liệu bảng gồm 338 quan sát.

3. Tỷ lệ thanh khoản ($LIQ$), nợ xấu ($NPL$) và vốn chủ sở hữu ($CAP$) trung bình của các NHTMCP trong giai đoạn 2011–2023 là bao nhiêu?

Theo kết quả thống kê mô tả:

• Tỷ lệ thanh khoản ($LIQ$) trung bình đạt 30,49% (dao động từ 5,21% đến 179,79%).
• Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$) trung bình đạt 2,20% (dao động từ 0,19% đến 25,56%).
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$) trung bình đạt 9,18% (dao động từ 4,06% đến 23,84%).

4. Tại sao tác giả phải sử dụng phương pháp FGLS thay vì giữ nguyên mô hình OLS, FEM hoặc REM?

Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình, mô hình REM được chọn qua kiểm định Hausman. Tuy nhiên, các kiểm định khuyết tật sau đó cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Kiểm định Breusch-Pagan: $\text{Prob} > \text{Chi}^2 = 0,0000$) và tự tương quan (Kiểm định Wooldridge: $\text{Prob} > F = 0,0000$). Phương pháp FGLS (Bình phương bé nhất tổng quát khả thi) bắt buộc phải được áp dụng để khắc phục hai khuyết tật này nhằm đảm bảo ước lượng thu được không bị chệch và có hiệu quả thống kê.

5. Tác động của các biến kiểm soát đến khả năng thanh khoản trong Mô hình 1 được ghi nhận như thế nào?

Kết quả ước lượng FGLS ở Mô hình 1 cho thấy: Tỷ lệ lạm phát ($\beta = 2,0669, p = 0,000$), Tỷ lệ thất nghiệp ($\beta = 7,5453, p = 0,000$) và Quy mô ngân hàng ($\beta = 0,0307, p = 0,003$) tác động cùng chiều đến thanh khoản; ngược lại, Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($\beta = -9,3777, p = 0,000$) và Tỷ suất sinh lời trên VCSH ($\beta = -0,2832, p = 0,009$) tác động ngược chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Vũ Thị Hải Yến đã thực hiện phân tích thực nghiệm toàn diện về tác động của tỷ lệ nợ xấu và tỷ lệ vốn chủ sở hữu đến khả năng thanh khoản của 26 NHTMCP tại Việt Nam giai đoạn 2011–2023. Bằng việc áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và kỹ thuật FGLS để xử lý triệt để các khuyết tật mô hình, nghiên cứu đã lượng hóa rõ nét chiều hướng tác động của các biến nội tại ngân hàng và biến số kinh tế vĩ mô. Kết quả nghiên cứu là cơ sở khoa học quan trọng giúp các nhà quản trị ngân hàng thương mại cân đối cơ cấu nguồn vốn, quản lý dự phòng rủi ro tín dụng và duy trì hệ số thanh khoản an toàn trong bối cảnh thị trường biến động.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đã thể hiện rõ lý do và tính cấp thiết của đề tài, xác định được mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Ngoài ra, sự đóng góp của đề tài cũng được chỉ ra khi tác giả lựa chọn thực hiện nghiên cứu. Cuối cùng, bố cục dự kiến của khóa luận được tóm tắt và đây sẽ là cơ sở để xây dựng các nội dung tiếp theo của khóa luận. 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2.

Cơ sở lý thuyết về nợ xấu 2. Khái niệm về nợ xấu Theo ủy ban Basel về giám sát NH: “Nợ xấu là những khoản nợ quá hạn và NH thấy người vay không có khả năng trả nợ đầy đủ khi NH chưa thực hiện hành động gì để cố gắng thu hồi.” Tại Điều 20 Thông tư 02/2013/TT-NHNN do NHNN ban hành ngày 21/01/2013 thì các khoản vay được chia thành 5 loại và nợ xấu sẽ được xác định khi các khoản nợ thuộc nhóm nợ 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), 4 (nợ nghi ngờ) và 5 (nợ có khả năng mất vốn). Một khoản vay được xác định trở thành nợ xấu khi khoản vay đó thuộc nhóm nợ 3, 4, 5 và quá hạn thanh toán trên 90 ngày. Nợ xấu là các khoản nợ của KH khi không thực hiện đúng trách nhiệm trả nợ theo hợp đồng vay với NH.

Các khoản nợ sẽ được xem là nợ xấu khi KH không thực hiện việc trả lãi và gốc theo quy định trên 90 ngày và khoản nợ của KH thuộc nhóm nợ 3, 4,5 theo quy định của NHNN. Tỷ lệ nợ xấu tại các NHTMCP Tỷ lệ nợ xấu thể hiện tỷ lệ các khoản nợ xấu chiếm bao nhiêu trong tổng dư nợ cho vay của NH. Một NH có tỷ lệ nợ xấu càng thấp thể hiện NH thực hiện tốt việc cho vay và đòi nợ đảm bảo mức an toàn vốn theo quy định của NHNN. Khi tỷ lệ nợ xấu thấp thì NH đang hoạt động tốt, tài chính ổn định khi nợ được thu hồi đúng hạn, hoạt động tín dụng được triển khai tốt mang lại lợi nhuận cho NH.

𝑁𝑃𝐿𝑖𝑡 = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑛ợ 𝑥ấ𝑢⁄𝑇ổ𝑛𝑔 𝑑ư 𝑛ợ 𝑐ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 Theo các nghiên cứu của Vodava (2011), Vũ Thị Hồng (2015), Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023) thì tỷ lệ nợ xấu tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên thì NH sẽ có xu hướng gia tăng tài sản thanh khoản để phòng 8 trường hợp khi NH mất cân bằng tài chính có thể dùng tài sản thanh khoản để bù đắp các khoản ngắn hạn để phòng rủi ro. Cơ sở lý thuyết về VCSH 2. Khái niệm về VCSH Theo khoản 1 điều 66 của Thông tư 200/2014/TT-BTC Luật Kế toán: “Vốn chủ sở hữu là phần tài sản thuần của doanh nghiệp còn lại thuộc sở hữu của các cổ đông, thanh viên góp vốn (chủ sở hữu)”.

Vốn chủ sở hữu là nguồn quan trọng đối với các hoạt động kinh doanh, tài chính của NH, là công cụ để đảm bảo cho các hoạt động dài hạn cho NH và các TCTC. Vốn chủ sở hữu là nguồn đầu tư của các chủ NH bao gồm cổ phiếu, các khoản dữ trữ, lợi nhuận không chia, …theo Rose (2012). Vốn chủ sở hữu là lá chắn cho NH trước những thay đổi của nền kinh tế, là khoản để bù đắp cho các tổn thất, thể hiện được khả năng chịu đựng rủi ro của NH và giúp các hoạt động kinh doanh, tạo lợi nhuận cho NH. Tỷ lệ Vốn chủ sở hữu (CAP) 𝐶𝐴𝑃𝑖𝑡 = 𝑉𝐶𝑆𝐻 ⁄𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Tỷ lệ VCSH được xác định bằng tỷ lệ giữa VCSH trên tổng tài sản, thể hiện khả năng tài trợ của VCSH cho hoạt động tài chính của NH.

Một NH có tỷ lệ VCSH càng cao thì khả năng thanh khoản sẽ càng cao. Điều này chứng tỏ, NH có khả năng dự phòng cho các rủi ro về thanh khoản, phản ánh hoạt động về tài chính của NH tốt qua cho vay KH hay phản ứng kịp thời với các tình huống như đảm bảo đáp ứng kịp thời các khoản tiền gửi của KH. Điều này làm mức độ tin cậy của KH với NH ngày càng cao sẽ thu hút được nhiều nguồn đầu tư và huy động tiền gửi từ KH. Điều này đã được thể hiện qua một số nghiên cứu của Ahmad & Rasool (2017), Vodová (2013), Abdelmagid (2020), Vũ Thị Hồng (2015).

Tuy nhiên, các thị trường kinh tế khác nhau, thời gian khác nhau thì tỷ lệ VCSH có tác động ngược chiều phản ánh qua nghiên cứu của Moussa (2015), Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Thanh 9 Lâm (2016) hay Vũ Thị Cẩm Nhung & cộng sự (2023). Mối tương quan ngược chiều thể hiện NH có thể lý giải do nguồn vốn chủ yếu của NH là tiền gửi từ KH và đây là khoản tiền có sự thay đổi liên tục từ KH nên dẫn đến tình trạng thanh khoản kém khi mà NH thường sử dụng vốn để thực hiện đầu tư vào các tài sản có tính thanh khoản thấp. Cơ sở lý thuyết về khả năng thanh khoản 2. Khái niệm về thanh khoản NH Thanh toán Quốc tế (BIS, 2008) định nghĩa: “Thanh khoản là khả năng của ngân hàng để tài trợ cho phần tăng tài sản và đáp ứng nghĩa vụ trả nợ khi đến hạn, mà không gây thiệt hại, tổn thất cho NH.” Theo định nghĩa của Ủy ban Basel về giám sát NH (Basel Committee on Bank Supervision, 2008): “Thanh khoản của ngân hàng là khả năng của ngân hàng đó để tăng thêm tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi đến hạn mà không bị thiệt hại quá mức”.

Theo đó, ta có thể hiểu như sau thanh khoản là khả năng giải ngân thanh toán với chi phí thấp nhất khi phát sinh nghĩa vụ đã cam kết trước đó. Việc này thể hiện các tiếp cận và sử dụng nguồn vốn hiệu quả của NH. Một NH có tính thanh khoản cao đồng nghĩa với việc NH có khả năng chuyển đổi tài sản với chi phí thấp và thời gian chuyển đổi nhanh để đáp ứng nhu cầu của KH. Và khi một NH không đáp ứng được nhu cầu của khách hàng rất dễ mất đi khả năng thanh khoản, mất cân bằng trong khả năng quản lý nguồn vốn để phục vụ cho các hoạt động NH, giảm đi lợi nhuận và hiệu quả hoạt động và đánh mất sự tín nhiệm của KH.

Đo lường về khả năng thanh khoản của Ngân hàng • Phương pháp đo lường tỷ lệ thanh khoản Ngân hàng Theo Vodová (2013) và một số các nghiên cứu trước đã sử dụng dữ liệu từ bảng CĐKT để đo lường khả năng thanh khoản như sau: 10 - Hệ số thanh khoản 𝐿1 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡ℎ𝑎𝑛ℎ 𝑘ℎ𝑜ả𝑛 𝐿1 = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Tài sản thanh khoản gồm tiền mặt, các khoản tương đương tiền mặt, tiền gửi tại các TCTD khác, khoản vay cho các TCTD khác và tiền gửi tại NHNN. 𝐿1 thể hiện tính thanh khảo mạnh khi 𝐿1 có giá trị cao nên khi đó rủi ro thanh khoản sẽ thấp. - Hệ số thanh khoản 𝐿2 𝑇à𝑖 𝑠ả𝑛 𝑡ℎ𝑎𝑛ℎ 𝑘ℎ𝑜ả𝑛 𝐿2 = 𝑇𝑖ề𝑛 𝑔ử𝑖 Hệ số 𝐿2 thể hiện độ nhạy của NH đối với các khoản huy động tiền gửi của KH nếu 𝐿2 càng cao thì NH càng nhạy với khả năng chịu cú sốc thanh khoản. - Hệ số thanh khoản 𝐿3 𝐶ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝐿3 = 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑡à𝑖 𝑠ả𝑛 Hệ số thể hiện tỷ lệ tài sản kém thanh khoản đang tồn tại trong NH.

Giá trị 𝐿3 càng lớn thì thanh khoản của ngân hàng đang kém. - Hệ số thanh khoản 𝐿4 𝐶ℎ𝑜 𝑣𝑎𝑦 𝐿4 = 𝑇𝑖ề𝑛 𝑔ử𝑖 + 𝑇à𝑖 𝑡𝑟ợ 𝑛𝑔ắ𝑛 ℎạ𝑛 Hệ số này thể hiện các khoản nợ có tính thanh khoản cao và các khoản vay kém thanh khoản nên khi 𝐿4 có giá trị cao thì thanh khoản NH đang suy yếu. • Phương pháp đo lường khe hở thanh khoản Ngân hàng Khe hở ở đây chính là khoảng chênh lệch giữa tổng dư nợ cho vay bình quân và tổng nguồn vốn huy động bình quân thể hiện rủi ro thanh khoản trong tương lai. Điều này thể hiện ở sự chênh lệch giữa nguồn vốn và tài sản tương lai và hiện tại (Vodová, 2011).

11 Khe hở tài trợ (FGAP) = Tổng dư nợ tín dụng trung bình – Tổng nguồn vốn huy động trung bình.1) NH sẽ bị thâm hụt tài chính lớn và phải giảm tỷ lệ dự trữ tiền mặt và tài sản hoặc huy động từ thị trường tiền tệ việc này kéo theo sự tăng của rủi ro thanh khoản khi FGAP > 0 và khi FGAP < 0 NH nên xem xét để đầu tư hoặc mua chứng khoán đã phát hành vì khi này NH đang dư ra một khoản tiền huy động. Với phương pháp đo lương thanh khoản theo khe hở thanh khoản sẽ dựa trên dòng tiền ra và dòng tiền vào để thực hiện các nghĩa vụ tài chính phát sinh. Phương pháp khe hở thanh khoản sẽ phản ánh rõ dòng tiền cho các hoạt động hiện tại và trong tương lai của NH. Tuy nhiên, việc dự đoán dòng tiền trong tương lai mang yếu tố dự đoán chủ quan không có cách đo lường chính xác nên kết quả nghiên cứu có thể bị sai lệch.

Đối với phương pháp đo lường tỷ lệ thanh khoản của NH, dữ liệu sử dụng sẽ được lấy từ BCTC đã được kiểm toán minh bạch với công thức tính rõ ràng sẽ hạn chế về sai lệch số liệu. Tuy nhiên, các đo lường này chỉ thể hiện được một phần của thanh khoản như chỉ số 𝐿1 thể hiện khả năng thanh khoản của tài sản thanh khoản với tổng tài sản NH, 𝐿2 là khả năng thanh khoản của tài sản thanh khoản đối với tiền gửi nhưng nhờ sự khách quan với công thức tính rõ ràng và dữ liệu minh bạch thì phương pháp đo lường tỷ lệ thanh khoản được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu của Vodova (2013), Vodova (2011), Ahmad & Rasool (2017), Vũ Cẩm Nhung và cộng sự (2023). Dựa trên những lý thuyết, những nghiên cứu thực nghiệm trước Vodova (2013), để thuận tiện cho việc tìm dữ liệu nghiên cứu, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp đo lường khả năng thanh khoản với 𝐿2. Tổng quan các nghiên cứu trước Nghiên cứu ở Séc đối với các NH trong giai đoạn 2001 – 2009 đã được phân tích bới tác giả Vodová (2011) với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng.

Bài nghiên cứu của tác giả Vodavá đã chỉ ra tỷ lệ VCSH, tỷ lệ nợ xấu, lãi suất liên NH và lãi suất cho vay 12 trên thị trường có sự tác động cùng chiều đến khả năng thanh khoản.