Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính, rủi ro thanh khoản được xác định là một trong những rủi ro trọng yếu đối với hoạt động của ngân hàng thương mại. Sự cố mất thanh khoản tại một tổ chức tín dụng có khả năng lan truyền nhanh chóng sang các ngân hàng khác, đe dọa sự an toàn của toàn bộ hệ thống tài chính quốc gia. Tác giả chỉ ra rằng những cuộc khủng hoảng tài chính trước đây cùng với tác động tiêu cực của đại dịch Covid-19 đối với nền kinh tế toàn cầu đã đặt vấn đề quản trị thanh khoản lên hàng đầu. Các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTM CP) luôn phải đối mặt với bài toán đánh đổi giữa khả năng sinh lời và mức độ an toàn thanh khoản: nắm giữ quá nhiều tài sản thanh khoản sẽ làm phát sinh chi phí cơ hội và suy giảm lợi nhuận; ngược lại, dự trữ thanh khoản quá thấp sẽ đẩy ngân hàng vào tình trạng mất khả năng chi trả khi người gửi tiền rút vốn hàng loạt hoặc khi nhu cầu tín dụng gia tăng đột biến. Xuất phát từ thực tế đó, đề tài "Những yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam" được thực hiện.
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM CP tại Việt Nam, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao tính ổn định thanh khoản và hạn chế rủi ro cho hệ thống ngân hàng. Để đạt được mục tiêu chung, tác giả xác định 4 mục tiêu cụ thể:
- Xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các công trình nghiên cứu đi trước.
- Kiểm chứng mức độ tác động của các yếu tố gây ra rủi ro thanh khoản của NHTM CP Việt Nam.
- Kiểm chứng chiều hướng tác động của các yếu tố này.
- Đề xuất các giải pháp, kiến nghị cho các NHTM CP nhằm nâng cao tính ổn định thanh khoản và hạn chế các rủi ro phát sinh.
Để thực hiện các mục tiêu trên, luận văn giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu:
- (i) Các yếu tố nào tác động đến rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng TMCP Việt Nam?
- (ii) Mô hình và phương pháp nào để đo lường rủi ro thanh khoản của Ngân hàng Việt Nam?
- (iii) Những yếu tố trên đã tác động đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng như thế nào?
Đối tượng nghiên cứu của luận văn là rủi ro thanh khoản và các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các NHTM CP tại Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu về không gian bao gồm 26 NHTM CP tại Việt Nam; phạm vi về thời gian bao quát giai đoạn 9 năm, từ năm 2012 đến năm 2020.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Luận văn tiếp cận rủi ro thanh khoản từ nhiều góc độ lý thuyết học thuật:
- Theo Đặng Văn Dân (2015), rủi ro thanh khoản xuất hiện khi ngân hàng không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính kịp thời, không chuyển đổi kịp tài sản ra tiền mặt hoặc phải huy động vốn bổ sung với chi phí cao.
- Drehmann và Nikolaou (2009) định nghĩa rủi ro thanh khoản là khả năng ngân hàng không thể thanh toán các nghĩa vụ đến hạn ngay lập tức trong một khoảng thời gian cụ thể mà không phải chịu tổn thất không thể chấp nhận được.
- Jenkinson (2008) xem rủi ro thanh khoản là tình huống ngân hàng không đáp ứng được toàn bộ hoặc một phần yêu cầu của người gửi tiền, làm suy giảm uy tín và hiệu quả hoạt động.
- Ngân hàng Trung ương Barbados (Barbados Central Bank, 2008) nhấn mạnh rủi ro thanh khoản có thể bào mòn vốn và đe dọa trực tiếp sự tồn tại của ngân hàng.
Tác giả tổng hợp 5 nguyên nhân chính gây ra rủi ro thanh khoản tại NHTM: (1) Sự mất cân bằng giữa kỳ hạn của tài sản và kỳ hạn của nguồn vốn (sử dụng vốn huy động ngắn hạn để cho vay trung và dài hạn); (2) Thiếu hụt ngân quỹ dự trữ để đáp ứng nhu cầu chi trả tiền gửi và giải ngân tín dụng; (3) Biến động lãi suất thị trường dẫn đến hiện tượng rút tiền hoặc làm thay đổi chi phí huy động; (4) Chiến lược quản trị thanh khoản không phù hợp; (5) Tác động tiêu cực từ khủng hoảng kinh tế vĩ mô.
Về phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản, tác giả phân tích 4 chỉ số:
- Khe hở tài trợ (FGAP): Tính bằng tỷ số giữa hiệu số (Tổng dư nợ tín dụng - Tổng nguồn vốn huy động) trên Tổng tài sản (theo Saunders & Cornett, 2006; Đặng Văn Dân, 2015). FGAP dương và càng lớn thể hiện rủi ro thanh khoản càng cao do nhu cầu cho vay vượt quá nguồn tiền gửi.
- Tài sản thanh khoản (LA): Tỷ lệ giữa Tài sản có tính thanh khoản (gồm tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước, tiền/vàng gửi và cho vay tại các tổ chức tín dụng khác) trên Tổng tài sản. Tỷ lệ này cao thể hiện khả năng chống đỡ cú sốc thanh khoản tốt (Tu Tran và cộng sự, 2019; Vodová, 2012).
- Chỉ số trạng thái tiền mặt: Tỷ lệ tiền mặt và tiền gửi thanh toán trên tổng tài sản.
- Tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR): Tỷ số giữa tổng dư nợ cho vay trên tổng nguồn vốn tiền gửi.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính kiểm toán, báo cáo thường niên của 26 NHTM CP Việt Nam, kết hợp số liệu kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) giai đoạn 2012–2020. Dựa theo công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu của Green (1991) là $n \ge 50 + 8m$ (với $m = 9$ biến độc lập, suy ra $n \ge 122$), quy mô mẫu ban đầu gồm 234 quan sát (26 ngân hàng $\times$ 9 năm). Do hạn chế về mức độ minh bạch và công bố thông tin tại một số thời điểm, mẫu nghiên cứu thực tế đạt 229 quan sát, vẫn đáp ứng yêu cầu kiểm định thống kê.
Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:
- Định lượng: Sử dụng phần mềm Stata để chạy thống kê mô tả, ma trận tương quan, các mô hình hồi quy dữ liệu bảng thông thường gồm Bình phương nhỏ nhất gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Kiểm định mô hình: Dùng kiểm định VIF để phát hiện đa cộng tuyến; kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg, Modified Wald và Breusch-Pagan LM để phát hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi; kiểm định Wooldridge để phát hiện tự tương quan.
- Ước lượng chính: Để xử lý triệt để hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và tính nội sinh của các biến độc lập (đưa biến trễ vào mô hình), tác giả áp dụng phương pháp hồi quy Tổng quát momen (GMM) do Lars Peter Hansen (1982) đề xuất, sử dụng kiểm định Sargan/Hansen và kiểm định Arellano-Bond (AR(1), AR(2)).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương mở đầu thiết lập cơ sở khoa học của đề tài. Tác giả phân tích tính cấp thiết của công tác quản trị thanh khoản trong bối cảnh đại dịch Covid-19 và suy thoái kinh tế toàn cầu. Chương này xác định rõ mục tiêu tổng quát, 4 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu (26 ngân hàng TMCP giai đoạn 2012–2020). Tác giả khái quát phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp, phương pháp xử lý số liệu bằng Excel và Stata, cấu trúc luận văn gồm 5 chương cùng những đóng góp về mặt lý luận và thực tiễn của công trình.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về những yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng TMCP Việt Nam
Nội dung chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa học thuật về rủi ro thanh khoản, phân tích 5 nguyên nhân gây mất thanh khoản và 4 phương pháp đo lường thanh khoản ngân hàng. Đồng thời, chương này tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Đặng Văn Dân, 2015; Phan Thị Mỹ Hạnh và cộng sự, 2019; Hoàng Kim Hoàng, 2015) và quốc tế (Akhtar và cộng sự, 2011; Vodová, 2011, 2012, 2013; Anjum Iqbal, 2012; Singh và Sharma, 2016; Fola, 2015). Dựa trên cơ sở lý thuyết, tác giả xác định 9 biến độc lập tác động đến rủi ro thanh khoản gồm: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Quy mô ngân hàng (SIZE), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR), Tỷ lệ cho vay (TLA), Tỷ lệ tiền gửi (DEP), Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tăng trưởng kinh tế (GDP) và Lạm phát (INF).
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu 6 bước và thiết lập 2 mô hình kinh tế lượng hồi quy:
- Mô hình 1: $FGAP_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 LLR_{it} + \beta_5 TLA_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 NPL_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + e_{it}$
- Mô hình 2: $LA_{it} = \beta_0 + \beta_1 CAP_{it} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 SIZE_{it} + \beta_4 LLR_{it} + \beta_5 TLA_{it} + \beta_6 DEP_{it} + \beta_7 NPL_{it} + \beta_8 GDP_t + \beta_9 INF_t + e_{it}$
| Tên biến |
Ký hiệu |
Công thức xác định |
| Khe hở tài trợ |
FGAP |
(Tổng dư nợ tín dụng - Tổng nguồn vốn huy động) / Tổng tài sản |
| Tài sản thanh khoản |
LA |
Tổng tài sản thanh khoản / Tổng tài sản |
| Vốn chủ sở hữu |
CAP |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
| Tỷ suất sinh lời vốn CSH |
ROE |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu |
| Quy mô ngân hàng |
SIZE |
Ln(Tổng tài sản) |
| Dự phòng rủi ro tín dụng |
LLR |
Dự phòng rủi ro cho vay / Tổng dư nợ |
| Tỷ lệ cho vay |
TLA |
Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản |
| Tỷ lệ tiền gửi |
DEP |
Tổng tiền gửi / Tổng tài sản |
| Tỷ lệ nợ xấu |
NPL |
Tổng nợ xấu / Tổng dư nợ |
| Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
Tỷ lệ tăng trưởng GDP hàng năm |
| Tỷ lệ lạm phát |
INF |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm tính theo CPI |
Chương này cũng mô tả chi tiết danh sách 26 NHTM CP tham gia mẫu nghiên cứu, quy trình lấy mẫu đạt 229 quan sát và cơ sở toán học của phương pháp ước lượng GMM cùng các kiểm định khuyết tật mô hình.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 công bố kết quả tính toán thực nghiệm trên phần mềm Stata. Thống kê mô tả 229 quan sát giai đoạn 2012–2020 phản ánh bức tranh tài chính của các ngân hàng:
| Biến số |
Số quan sát |
Giá trị trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
| FGAP |
229 |
-15,90% |
10,91% |
-51,22% (SeABank, 2012) |
15,xx% (PG Bank, 2012) |
| LA |
229 |
16,67% |
7,xx% |
4,50% (Sacombank, 2017) |
52,09% (SeABank, 2012) |
| CAP |
229 |
9,12% |
3,xx% |
4,06% (BIDV, 2017) |
28,20% (VPBank, 2012) |
| ROE |
229 |
8,56% |
6,xx% |
0,02% (NCB, 2020) |
25,82% (VPBank, 2020) |
| SIZE |
229 |
18,61 |
1,xx |
16,40 (BVB, 2017) |
21,14 (BIDV, 2020) |
| LLR |
229 |
1,25% |
0,xx% |
0,63% (Eximbank, 2012) |
4,75% (TPBank, 2012) |
| TLA |
229 |
4,19% |
4,xx% |
0,68% (Bac A Bank, 2020) |
64,92% (Techcombank, 2020) |
| DEP |
229 |
3,49% |
9,xx% |
0,04% (LienVietPostBank, 2014) |
75,84% (Saigonbank, 2013) |
| NPL |
229 |
4,31% |
11,xx% |
0,00% (Nhiều NH, 2015-2020) |
8,83% (SHB, 2012) |
| GDP |
229 |
5,94% |
1,xx% |
2,91% (Năm 2020) |
7,xx% |
| INF |
229 |
4,24% |
2,xx% |
0,63% (Năm 2015) |
9,xx% |
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy tất cả hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 (hệ số VIF của CAP đạt 2,54), xác nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Kết quả kiểm định Hausman:
- Đối với Mô hình 1 (FGAP): Thống kê $Chi^2(9) = 21,55$ với giá trị $P\text{-value} < 0,05$, bác bỏ giả thuyết $H_0$, kết luận mô hình FEM phù hợp hơn REM.
- Đối với Mô hình 2 (LA): $P\text{-value} = 0,7835 > 0,05$, chấp nhận giả thuyết $H_0$, kết luận mô hình REM phù hợp hơn FEM.
Tuy nhiên, các kiểm định chẩn đoán khuyết tật mô hình đều vi phạm các giả định cổ điển:
- Kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg cho OLS: $Chi^2 = 5,0162$ ($p = 0,0162$) ở mô hình 1 và $Chi^2 = 29,0000$ ($p = 0,0000$) ở mô hình 2.
- Kiểm định Modified Wald cho FEM (mô hình 1): $Chi^2 = 619,0000$ ($p = 0,0000$).
- Kiểm định Breusch-Pagan LM cho REM (mô hình 2): $Chi^2 = 99,0000$ ($p = 0,0000$).
- Kiểm định Wooldridge về tự tương quan: Mô hình 1 (FEM) có $F(1, 25) = 22,0001$ ($p = 0,0001$); Mô hình 2 (REM) có $F(1, 25) = 82,0000$ ($p = 0,0000$).
Cả hai mô hình đều xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc 1. Tác giả chuyển sang sử dụng phương pháp GMM để khắc phục các khuyết tật này và đưa ra kết quả ước lượng cuối cùng.
Chương 5: Kết luận chung và hàm ý chính sách
Chương tổng kết đánh giá lại toàn bộ các phát hiện nghiên cứu, làm rõ cơ chế tác động của từng biến tài chính và vĩ mô đến thanh khoản ngân hàng. Từ đó, tác giả đưa ra hệ thống hàm ý chính sách gồm 6 nhóm giải pháp thực thi cho các NHTM CP, đồng thời chỉ ra hạn chế của đề tài và định hướng các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả hồi quy theo phương pháp GMM cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản ngân hàng theo hai thước đo FGAP và LA:
| Biến độc lập |
Tác động tới FGAP (Mô hình 1) |
Tác động tới LA (Mô hình 2) |
Ý nghĩa kinh tế đối với rủi ro thanh khoản |
| TLA (Tỷ lệ cho vay) |
Cùng chiều (+) |
Ngược chiều (-) |
Tăng cho vay làm nới rộng khe hở tài trợ và giảm tài sản thanh khoản, làm tăng rủi ro thanh khoản. |
| NPL (Nợ xấu) |
Cùng chiều (+) |
Không có ý nghĩa (+) |
Nợ xấu làm tắc nghẽn dòng tiền thu hồi, gia tăng rủi ro thanh khoản trong mô hình FGAP. |
| LLR (Dự phòng rủi ro TD) |
Cùng chiều (+) |
Ngược chiều (-) |
Tỷ lệ trích lập dự phòng cao phản ánh chất lượng tín dụng giảm, làm tăng rủi ro thanh khoản. |
| DEP (Tỷ lệ tiền gửi) |
Ngược chiều (-) |
Ngược chiều (-) |
Nguồn tiền gửi dồi dào giúp thu hẹp khe hở tài trợ, giảm áp lực rủi ro thanh khoản. |
| SIZE (Quy mô ngân hàng) |
Ngược chiều (-) |
Ngược chiều (-) |
Ngân hàng quy mô lớn có lợi thế huy động và đa dạng hóa danh mục, giúp giảm rủi ro thanh khoản. |
| CAP (Tỷ lệ vốn CSH) |
Ngược chiều (-) |
Cùng chiều (+) |
Vốn tự có cao đóng vai trò lớp đệm hấp thụ cú sốc tài chính, làm giảm rủi ro thanh khoản. |
| INF (Lạm phát) |
Ngược chiều (-) |
Cùng chiều (+) |
Lạm phát tác động làm giảm khe hở tài trợ trong giai đoạn quan sát. |
| ROE (Khả năng sinh lời) |
Không mang dấu dương |
Cùng chiều (+) |
Khả năng sinh lời tốt giúp ngân hàng gia tăng tích lũy tài sản thanh khoản (ở Mô hình 2). |
Dựa trên kết quả hồi quy, tác giả đề xuất 6 nhóm giải pháp và hàm ý chính sách:
- Giải pháp tăng trưởng vốn chủ sở hữu: Tăng cường tích lũy từ lợi nhuận giữ lại, phát hành cổ phiếu mới để củng cố bộ đệm vốn, nâng cao hệ số an toàn vốn tự có nhằm giảm thiểu rủi ro thanh khoản.
- Giải pháp mở rộng quy mô ngân hàng: Tận dụng lợi thế kinh tế theo quy mô để nâng cao năng lực cạnh tranh, mở rộng mạng lưới thu hút khách hàng và gia tăng uy tín trên thị trường liên ngân hàng.
- Giải pháp tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh: Tối ưu hóa chi phí vận hành, nâng cao tỷ suất sinh lời ROE nhằm tạo nguồn vốn nội tại bổ sung cho tài sản thanh khoản dự trữ.
- Giải pháp tăng trưởng tín dụng: Kiểm soát tốc độ tăng trưởng dư nợ cho vay (TLA) ở mức hợp lý; thắt chặt quy trình thẩm định tín dụng để kiểm soát tỷ lệ nợ xấu (NPL) và giảm thiểu áp lực trích lập dự phòng (LLR).
- Giải pháp tăng cường khả năng dự báo các điều kiện vĩ mô: Xây dựng các kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (stress testing) trước biến động của lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP).
- Giải pháp cơ cấu lại tài sản nợ và tài sản có: Cân đối lại kỳ hạn giữa nguồn vốn huy động (DEP) và tài sản cho vay; duy trì tỷ lệ hợp lý giữa tài sản thanh khoản (LA) và tài sản sinh lời để không làm nới rộng khe hở tài trợ (FGAP).
Đóng góp của đề tài thể hiện ở việc sử dụng đồng thời hai chỉ báo đo lường rủi ro thanh khoản (FGAP và LA), kết hợp kỹ thuật hồi quy GMM để xử lý hiện tượng nội sinh, cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm cho các nhà quản trị NHTM CP trong việc nhận diện và kiểm soát các yếu tố tác động đến thanh khoản.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Văn bản nêu rõ hạn chế chính của đề tài xuất phát từ tính minh bạch và mức độ công bố thông tin tại Việt Nam: một số ngân hàng thương mại không trình bày đầy đủ một vài chỉ tiêu tài chính ở một số năm trong giai đoạn khảo sát. Hạn chế này dẫn đến việc số lượng quan sát thực tế bị giảm từ 234 xuống còn 229 quan sát.
Về hướng nghiên cứu tiếp theo, luận văn định hướng mở rộng khung thời gian nghiên cứu sang các năm tiếp theo nhằm cập nhật các biến động mới của hệ thống ngân hàng, đồng thời bổ sung thêm các yếu tố quản trị nội bộ hoặc các chỉ báo kinh tế vĩ mô chuyên sâu khác để hoàn thiện mô hình phân tích.
Giá trị tham khảo
Luận văn là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho sinh viên, học viên cao học ngành Tài chính – Ngân hàng và các nhà nghiên cứu thực hiện đề tài về quản trị rủi ro ngân hàng thương mại. Phần đáng tham khảo nhất trong công trình bao gồm:
- Quy trình kinh tế lượng hoàn chỉnh từ kiểm định đa cộng tuyến (VIF), kiểm định Hausman, kiểm định khuyết tật phương sai thay đổi (Breusch-Pagan, Modified Wald) và tự tương quan (Wooldridge), đến việc áp dụng mô hình GMM để khắc phục các khiếm khuyết của dữ liệu bảng.
- Phương pháp tiếp cận song song hai chỉ báo đo lường rủi ro thanh khoản (khe hở tài trợ FGAP và tỷ lệ tài sản thanh khoản LA), giúp người nghiên cứu có khung tham chiếu toàn diện khi đánh giá cơ cấu tài sản nợ - tài sản có của hệ thống ngân hàng thương mại.
Câu hỏi thường gặp
Khóa luận sử dụng những chỉ số nào để đo lường rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần?
Khóa luận sử dụng hai chỉ số chính: Chỉ số Khe hở tài trợ (FGAP), tính bằng hiệu số giữa tổng dư nợ tín dụng và tổng nguồn vốn huy động chia cho tổng tài sản; và Chỉ số Tài sản thanh khoản (LA), tính bằng tổng tài sản có tính thanh khoản chia cho tổng tài sản. Ngoài ra, tác giả còn phân tích lý thuyết về Chỉ số trạng thái tiền mặt và Tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động (LDR).
Quy mô mẫu nghiên cứu thực tế là bao nhiêu và được xác định theo công thức nào?
Áp dụng công thức cỡ mẫu của Green (1991) là $n \ge 50 + 8m$ với 9 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 122 quan sát. Mẫu nghiên cứu ban đầu gồm 26 ngân hàng trong 9 năm (2012–2020) tương ứng 234 quan sát. Do dữ liệu công bố của một số ngân hàng bị khuyết thiếu ở vài giai đoạn, mẫu thực tế đưa vào hồi quy là 229 quan sát (vẫn thỏa mãn điều kiện $229 > 122$).
Kiểm định Hausman đưa ra kết quả lựa chọn mô hình hồi quy như thế nào đối với hai biến phụ thuộc?
Đối với Mô hình 1 (biến phụ thuộc FGAP), kiểm định Hausman cho giá trị $Chi^2(9) = 21,55$ với $P\text{-value} < 0,05$, do đó bác bỏ giả thuyết $H_0$ và lựa chọn mô hình tác động cố định (FEM). Đối với Mô hình 2 (biến phụ thuộc LA), kiểm định cho $P\text{-value} = 0,7835 > 0,05$, do đó chấp nhận giả thuyết $H_0$ và lựa chọn mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Tại sao tác giả phải chuyển sang sử dụng phương pháp hồi quy GMM?
Các kiểm định chẩn đoán sau hồi quy FEM và REM cho thấy mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi (kiểm định Modified Wald và Breusch-Pagan LM đều có $P\text{-value} = 0,0000$) và hiện tượng tự tương quan (kiểm định Wooldridge có $P\text{-value} < 0,05$). Phương pháp hồi quy GMM được sử dụng nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và xử lý vấn đề biến nội sinh bằng cách đưa thêm các biến công cụ vào mô hình.
Các biến tỷ lệ cho vay (TLA), nợ xấu (NPL) và quy mô ngân hàng (SIZE) tác động như thế nào đến rủi ro thanh khoản theo mô hình GMM?
Biến tỷ lệ cho vay (TLA) và nợ xấu (NPL) tác động cùng chiều (+) đến khe hở tài trợ (FGAP), đồng nghĩa với việc gia tăng cho vay và nợ xấu sẽ làm gia tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Ngược lại, biến quy mô ngân hàng (SIZE) tác động ngược chiều (-) đến khe hở tài trợ (FGAP), cho thấy ngân hàng có quy mô tài sản càng lớn thì rủi ro thanh khoản càng có xu hướng giảm.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Bùi Ngọc Ngân đã phân tích có hệ thống các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của 26 NHTM CP tại Việt Nam trong giai đoạn 2012–2020. Thông qua việc áp dụng kỹ thuật hồi quy GMM trên dữ liệu bảng, công trình đã làm rõ vai trò của các biến số nội tại ngân hàng (CAP, SIZE, TLA, DEP, LLR, NPL, ROE) và các biến số vĩ mô (INF, GDP) đối với hai thước đo thanh khoản FGAP và LA. Kết quả nghiên cứu là căn cứ thực nghiệm giúp tác giả đưa ra 6 nhóm khuyến nghị chính sách cụ thể nhằm hỗ trợ các ngân hàng thương mại kiểm soát rủi ro và tăng cường tính ổn định thanh khoản trong hoạt động kinh doanh.