Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam 2022

Bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam năm 2022.

• Tác giả: Nguyễn Hoàng Hân
• Người hướng dẫn: TS. Đặng Thị Quỳnh Anh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài Chính - Ngân Hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Rủi Ro Thanh Khoản Của Ngân Hàng Thương Mại Niêm Yết Tại Việt Nam
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI
• 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
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU
• 1.7. KẾT CẤU KHÓA LUẬN
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN VÀ CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ THANH KHOẢN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1.1. Khái niệm thanh khoản
• 2.1.2. Cung và cầu thanh khoản
• 2.2. TỔNG QUAN VỀ RỦI RO THANH KHOẢN
• 2.2.1. Rủi ro thanh khoản
• 2.2.2. Nguyên nhân gây rủi ro thanh khoản
• 2.2.3. Các phương pháp đo lường rủi ro thanh khoản
• 2.2.4. Tác động của rủi ro thanh khoản đến hoạt động kinh tế xã hội và đến hoạt động của NHTM
• 2.2.5. Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại
• 2.3. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 2.3.1. Các nghiên cứu ở nước ngoài
• 2.3.2. Các nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Khoảng trống nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.2. Quy trình nghiên cứu
• 3.3. Dữ liệu nghiên cứu
• 3.4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
• 3.4.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.4.2. Giả thuyết nghiên cứu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Thực trạng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 – 2021
• 4.2. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
• 4.3. Phân tích tương quan của các biến độc lập trong mô hình
• 4.4. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY
• 4.4.1. Kết quả hồi quy của các mô hình. So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM
• 4.4.2. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG NGẪU NHIÊN REM
• 4.4.2.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
• 4.4.2.2. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
• 4.4.2.3. Kiểm định tự tương quan
• 4.4.3. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.4.3.1. Kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục các khuyết tật mô hình
• 4.4.3.2. Kết luận giả thuyết nghiên cứu
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
• 5.1. KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU
• 5.2. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 5.3. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
• 5.4. HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Rủi Ro Thanh Khoản Ngân Hàng Cách Nhận Biết

Rủi ro thanh khoản là một trong những rủi ro nghiêm trọng nhất đối với ngân hàng thương mại, đe dọa sự ổn định của từng ngân hàng và cả hệ thống tài chính. Nó không chỉ ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của ngân hàng mà còn có thể gây ra hiệu ứng domino lan rộng ra toàn bộ nền kinh tế. Việc hiểu rõ rủi ro thanh khoản ngân hàng là yếu tố then chốt để quản lý và phòng ngừa khủng hoảng. Theo Eichberger và Summer (2005), rủi ro thanh khoản là nguy cơ nguy hiểm nhất trong các rủi ro của ngân hàng, nó không chỉ đe dọa sự an toàn của bản thân từng ngân hàng thương mại, mà còn liên quan đến sự an toàn của cả hệ thống ngân hàng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại ngân hàng niêm yết ở Việt Nam.

Thanh khoản ngân hàng là khả năng ngân hàng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính hiện tại và tương lai một cách kịp thời và hiệu quả. Nó liên quan đến việc có đủ tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt một cách nhanh chóng và dễ dàng để đáp ứng nhu cầu chi trả. Theo Rose (2001) định nghĩa “Thanh khoản ngân hàng là việc ngân hàng có thể có đƣợc những khoản vốn khả dụng với chi phí thấp đúng tại thời điểm ngân hàng có nhu cầu”.

1.2. Cung và Cầu Thanh Khoản Yếu Tố Nào Quan Trọng Hơn

Cung thanh khoản là nguồn cung cấp tiền mặt cho ngân hàng, bao gồm tiền gửi, tín dụng hoàn trả, thu từ dịch vụ, phát hành cổ phiếu, bán tài sản và vay từ thị trường tiền tệ. Cầu thanh khoản là nhu cầu rút tiền khỏi ngân hàng, bao gồm chi trả tiền gửi, giải ngân tín dụng và thanh toán các nghĩa vụ. Cung và cầu thanh khoản cần được cân bằng để duy trì sự ổn định tài chính. Theo Đàng Quang Vắng (2018) thanh khoản đƣợc chia thành hai nhóm chính đó là cung và cầu thanh khoản.

II. Rủi Ro Thanh Khoản Nguyên Nhân Đo Lường Tác Động

Rủi ro thanh khoản xảy ra khi ngân hàng thương mại không có đủ tiền mặt hoặc tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt để đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn. Điều này có thể dẫn đến mất khả năng thanh toán, ảnh hưởng đến uy tín và thậm chí gây phá sản. Hiểu rõ nguyên nhân, cách đo lường và tác động của rủi ro thanh khoản là rất quan trọng để quản trị rủi ro thanh khoản hiệu quả. Trong quá khứ, Việt Nam đã chứng kiến một số trường hợp ngân hàng gặp rủi ro thanh khoản nghiêm trọng, ảnh hưởng tiêu cực đến hệ thống (NHTMCP Á Châu năm 2003, 2012 hay NHTMCP Phƣơng Nam năm 2005).

Rủi ro thanh khoản có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, bao gồm quản lý tài sản và nợ không hiệu quả, sự thay đổi đột ngột trong hành vi của người gửi tiền, khủng hoảng kinh tế vĩ mô và các yếu tố bên ngoài khác. Rủi ro thanh khoản chịu tác động của nhiều yếu tố, bao gồm cả yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài ngân hàng.

2.2. Các Phương Pháp Đo Lường Rủi Ro Thanh Khoản

Có nhiều phương pháp để đo lường rủi ro thanh khoản, bao gồm phân tích tỷ lệ tài sản thanh khoản trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, khoảng cách thanh khoản và các mô hình dòng tiền. Các phương pháp này giúp ngân hàng đánh giá mức độ khả năng thanh toán và đưa ra các biện pháp phòng ngừa phù hợp.

2.3. Tác Động Của Rủi Ro Thanh Khoản Đến Kinh Tế và Ngân Hàng

Rủi ro thanh khoản có thể gây ra những tác động tiêu cực đến cả nền kinh tế và hoạt động của ngân hàng. Nó có thể dẫn đến giảm tín dụng, tăng lãi suất, giảm đầu tư và tăng trưởng kinh tế chậm lại. Đối với ngân hàng, rủi ro thanh khoản có thể dẫn đến mất lợi nhuận, giảm uy tín và thậm chí phá sản.

III. Top 6 Yếu Tố Ảnh Hưởng Rủi Ro Thanh Khoản NHTM Việt Nam

Nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Hân (2022) đã chỉ ra một số yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại niêm yết tại Việt Nam. Các yếu tố này bao gồm quy mô ngân hàng, tỷ suất lợi nhuận, tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, tăng trưởng GDP và lạm phát. Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng này giúp ngân hàng tập trung nguồn lực để quản trị rủi ro thanh khoản hiệu quả hơn.

3.1. Tác Động Của Quy Mô Ngân Hàng Đến Rủi Ro Thanh Khoản

Quy mô ngân hàng có thể ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản. Ngân hàng lớn thường có khả năng tiếp cận nguồn vốn đa dạng hơn, nhưng cũng có thể đối mặt với rủi ro hệ thống lớn hơn nếu gặp vấn đề về thanh khoản.

3.2. Tỷ Suất Lợi Nhuận Ảnh Hưởng Thế Nào Đến Thanh Khoản

Tỷ suất lợi nhuận cao có thể giúp ngân hàng tích lũy vốn và tăng cường khả năng thanh khoản. Tuy nhiên, việc theo đuổi lợi nhuận quá mức cũng có thể dẫn đến các hoạt động rủi ro cao, làm tăng rủi ro thanh khoản.

3.3. Tỷ Lệ Vốn Chủ Sở Hữu và Khả Năng Thanh Toán

Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản cao cho thấy ngân hàng có khả năng tự bảo vệ trước các cú sốc tài chính tốt hơn, giảm rủi ro thanh khoản.

IV. Cách Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản Hướng Dẫn Từ Chuyên Gia

Quản lý rủi ro thanh khoản hiệu quả đòi hỏi ngân hàng thương mại phải có một chiến lược toàn diện, bao gồm thiết lập các chính sách và quy trình rõ ràng, xây dựng các mô hình dự báo dòng tiền, thực hiện kiểm tra sức chịu đựng (stress test) và duy trì đủ tài sản có tính thanh khoản cao. Cần xem xét các yếu tố như chính sách tiền tệ, điều kiện kinh tế vĩ mô và thị trường tài chính để có cái nhìn toàn diện.

4.1. Xây Dựng Mô Hình Thanh Khoản Hiệu Quả Cho NHTM

Mô hình thanh khoản giúp ngân hàng dự báo dòng tiền, đánh giá nhu cầu thanh khoản và xác định các rủi ro tiềm ẩn. Mô hình cần được cập nhật thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong điều kiện thị trường và hoạt động kinh doanh của ngân hàng.

4.2. Stress Test Kiểm Tra Sức Chịu Đựng Rủi Ro Thanh Khoản

Stress test là quá trình đánh giá khả năng của ngân hàng để đối phó với các kịch bản căng thẳng, chẳng hạn như rút tiền hàng loạt hoặc khủng hoảng tài chính. Kết quả stress test giúp ngân hàng xác định điểm yếu và cải thiện khả năng phòng thủ.

4.3. Vai Trò Của Tài Sản Có Tính Thanh Khoản Cao Trong Quản Lý

Duy trì đủ tài sản có tính thanh khoản cao, chẳng hạn như tiền mặt, chứng khoán chính phủ và các công cụ thị trường tiền tệ, giúp ngân hàng đáp ứng nhu cầu thanh khoản đột xuất mà không cần phải bán tài sản với giá thấp.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Hàm Ý Quản Trị Rủi Ro Thanh Khoản

Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng các yếu tố như tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ nợ xấu và chính sách quản lý rủi ro có tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại. Dựa trên kết quả nghiên cứu, các nhà quản lý ngân hàng có thể đưa ra các quyết định sáng suốt hơn để cải thiện quản trị rủi ro thanh khoản và đảm bảo sự ổn định tài chính.

5.1. Tăng Trưởng Tín Dụng Quá Nóng Rủi Ro Tiềm Ẩn Về Thanh Khoản

Tăng trưởng tín dụng quá nhanh có thể làm cạn kiệt nguồn vốn và tăng rủi ro thanh khoản, đặc biệt nếu các khoản vay không được quản lý chặt chẽ.

5.2. Tỷ Lệ Nợ Xấu Ảnh Hưởng Đến Thanh Khoản Ngân Hàng

Tỷ lệ nợ xấu cao làm giảm khả năng thu hồi vốn và có thể gây áp lực lên khả năng thanh khoản của ngân hàng.

5.3. Chính Sách Quản Lý Rủi Ro Yếu Tố Quyết Định Thanh Khoản

Chính sách quản lý rủi ro hiệu quả giúp ngân hàng xác định, đánh giá và kiểm soát các rủi ro tiềm ẩn, giảm thiểu rủi ro thanh khoản.

VI. Tương Lai Quản Trị Rủi Ro Thanh Khoản Thách Thức Cơ Hội

Trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng biến động, ngân hàng thương mại cần liên tục cải thiện quản trị rủi ro thanh khoản để đối phó với các thách thức mới. Ứng dụng công nghệ, tăng cường minh bạch và tuân thủ các quy định là những yếu tố quan trọng để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng. Cần chú trọng đến uy tín ngân hàng và mức độ tín nhiệm để duy trì lòng tin của khách hàng.

6.1. Ứng Dụng Công Nghệ Trong Quản Lý Rủi Ro Thanh Khoản

Công nghệ có thể giúp ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, cải thiện dự báo dòng tiền và tự động hóa các quy trình quản lý rủi ro.

6.2. Tăng Cường Minh Bạch Yếu Tố Then Chốt Để Ổn Định

Minh bạch trong hoạt động và công bố thông tin giúp tăng cường lòng tin của nhà đầu tư và người gửi tiền, giảm rủi ro thanh khoản.

6.3. Tuân Thủ Quy Định Đảm Bảo An Toàn Hệ Thống Ngân Hàng

Tuân thủ các quy định về an toàn vốn, thanh khoản và quản lý rủi ro giúp bảo vệ hệ thống ngân hàng khỏi các cú sốc và đảm bảo sự ổn định tài chính.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Rủi ro thanh khoản là một trong những hiểm họa mang tính hệ thống nguy hiểm nhất đối với ngành ngân hàng, có khả năng kích hoạt phản ứng dây chuyền làm sụp đổ các định chế tài chính và đe dọa sự ổn định của toàn bộ nền kinh tế (Eichberger và Summer, 2005). Tại thị trường Việt Nam, các cuộc khủng hoảng thanh khoản cục bộ trong quá khứ như vụ việc tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) Phương Nam (2005) hay NHTMCP Á Châu (2012), cùng với những biến động dữ dội sau cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2018 và đại dịch COVID-19 giai đoạn 2020–2021, đã đặt ra yêu cầu cấp bách về việc xây dựng mô hình kiểm soát thanh khoản khoa học, định lượng và thích ứng cao.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            BỐI CẢNH THỊ TRƯỜNG & VẤN ĐỀ                           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Áp lực tăng trưởng tín dụng  ---> Mất cân đối kỳ hạn huy động/cho vay (Maturity) |
|  Cạnh tranh nguồn tiền gửi     ---> Chi phí vốn tăng, dòng tiền nhạy cảm lãi suất |
|  Biến động vĩ mô (GDP, CPI)   ---> Rút vốn đột ngột, gia tăng Khe hở tài trợ     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
                                          |
                                          v
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                      MÔ HÌNH HỒI QUY DỮ LIỆU BẢNG KHẢ THI                         |
|           20 NHTMCP Niêm Yết (2011 - 2021) | 220 Quan Sát Cân Bằng                |
|               FGLS: Khắc phục triệt để Tự tương quan & Phương sai thay đổi       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn và điểm nghẽn kỹ thuật (Problem Statement)

Các NHTMCP Việt Nam phải đối mặt với mâu thuẫn cốt lõi giữa hai mục tiêu: tối đa hóa lợi nhuận kinh doanh và đảm bảo an toàn thanh khoản tức thời. Để gia tăng biên lãi ròng, các ngân hàng thường đẩy mạnh sử dụng vốn huy động ngắn hạn để cấp tín dụng trung và dài hạn, làm sâu sắc thêm tình trạng lệch kỳ hạn (maturity mismatch). Khi có biến động vĩ mô hoặc làn sóng rút tiền gửi đột ngột, hệ thống dễ rơi vào trạng thái thiếu hụt thanh khoản trầm trọng, đẩy chi phí tài trợ khẩn cấp trên thị trường liên ngân hàng tăng vọt.

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

1. Mục tiêu 1: Xác định và phân loại các nhóm yếu tố nội tại (vi mô) và yếu tố kinh tế vĩ mô chi phối rủi ro thanh khoản của các NHTMCP niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam.
2. Mục tiêu 2: Đo lường chính xác mức độ và chiều hướng tác động của từng biến số thông qua mô hình kinh tế lượng dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data) cho 20 ngân hàng trong giai đoạn 2011–2021 (220 quan sát).
3. Mục tiêu 3: Kiểm định và xử lý triệt để các khuyết tật mô hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan) bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS - Feasible Generalized Least Squares).
4. Mục tiêu 4: Xây dựng hệ thống khuyến nghị và hàm ý chính sách dựa trên thực nghiệm định lượng cho các nhà quản trị rủi ro và cơ quan quản lý (NHNN).

Phương pháp tiếp cận và giải pháp

Đề tài sử dụng chỉ tiêu Khe hở tài trợ (Financing Gap - $FGAP$) làm biến phụ thuộc đo lường rủi ro thanh khoản, khắc phục hạn chế của các tỷ số thanh khoản tĩnh trên bảng cân đối kế toán. Bằng việc kết hợp chuỗi dữ liệu 11 năm liên tục cùng kỹ thuật ước lượng FGLS, mô hình cung cấp các ước lượng không chệch, nhất quán và có hiệu quả thống kê cao nhất.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Phạm vi đối tượng: 20 NHTMCP niêm yết trên HOSE, HNX và UPCoM có báo cáo tài chính kiểm toán minh bạch, liên tục giai đoạn 2011–2021.
• Phạm vi không gian & thời gian: Toàn bộ hệ thống ngân hàng niêm yết tại Việt Nam trải qua các chu kỳ kinh tế quan trọng: tái cơ cấu hệ thống sau khủng hoảng (2011–2015), giai đoạn tăng trưởng ổn định (2016–2019) và cú sốc đại dịch COVID-19 (2020–2021).
• Giới hạn: Nghiên cứu chưa bao gồm các ngân hàng thương mại 100% vốn nhà nước chưa niêm yết và các ngân hàng liên doanh/nước ngoài.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Truyền thống quản trị thanh khoản tại các ngân hàng thường dựa vào các tỷ số thanh khoản tĩnh cấu thành từ bảng cân đối kế toán ($L_1, L_2, L_3, L_4$). Tuy nhiên, cách tiếp cận này bộc lộ nhiều điểm hạn chế khi dự báo rủi ro động trong tương lai.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                     SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐO LƯỜNG THANH KHOẢN                  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  Chỉ tiêu L1: Tài sản thanh khoản / Tổng tài sản                                  |
|  ---> Đo lường dự trữ tĩnh, không phản ánh áp lực rút vốn tức thời                |
|                                                                                   |
|  Chỉ tiêu L2: Tài sản thanh khoản / Nợ ngắn hạn & Tiền gửi                        |
|  ---> Bỏ qua tốc độ giải ngân và tăng trưởng danh mục cho vay                     |
|                                                                                   |
|  Chỉ tiêu FGAP (Khe hở tài trợ) = (Dư nợ tín dụng - Tiền gửi) / Tổng tài sản      |
|  ---> Tối ưu: Đo lường chênh lệch thực giữa tài sản sinh lời và nguồn vốn ổn định |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp đo lường	Công thức tính toán	Ưu điểm	Hạn chế
Hệ số thanh khoản $L_1$	$\frac{\text{Tiền + Tương đương tiền}}{\text{Tổng tài sản}}$	Dễ tính toán, trực quan về tỷ trọng tài sản dự trữ.	Mang tính tĩnh tại thời điểm lập báo cáo; tỷ số cao làm giảm hiệu quả sinh lời.
Hệ số thanh khoản $L_2$	$\frac{\text{Tài sản thanh khoản}}{\text{Tiền gửi} + \text{Vay ngắn hạn}}$	Đánh giá trực tiếp khả năng chi trả cho các khoản rút tiền ngắn hạn.	Không đo lường được rủi ro cam kết giải ngân trong tương lai.
Hệ số thanh khoản $L_3$	$\frac{\text{Tổng dư nợ cho vay}}{\text{Tổng tài sản}}$	Phản ánh tỷ trọng tài sản kém thanh khoản trong tổng tài sản.	Chưa đối ứng trực tiếp với cấu trúc nguồn vốn huy động.
Khe hở tài trợ ($FGAP$) (Được chọn)	$\frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng tiền gửi huy động}}{\text{Tổng tài sản}}$	Đo lường dòng tiền thâm hụt/thặng dư thực tế; cảnh báo sớm nhu cầu vốn bổ sung.	Đòi hỏi dữ liệu chi tiết và xử lý chuỗi thời gian liên tục.

Ma trận ưu tiên yêu cầu nghiên cứu (MoSCoW)

• Must-have (Bắt buộc có): Bộ dữ liệu bảng 20 NHTMCP chuẩn hóa; các biến nội tại ($SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR$) và vĩ mô ($GDP, INF$); kiểm định Hausman, Breusch-Pagan, Wooldridge, Wald test; mô hình FGLS hiệu chỉnh sai số.
• Should-have (Nên có): So sánh hệ số tác động giữa các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và FGLS; biểu đồ biến thiên $FGAP$ theo chu kỳ 2011–2021.
• Could-have (Có thể có): Mở rộng phân tích độ trễ tác động của chính sách tiền tệ đến rủi ro thanh khoản.
• Won't-have (Không thực hiện): Đánh giá định tính phi cấu trúc hoặc khảo sát phỏng vấn nhân sự ngân hàng.

Thiết kế hệ thống

Mô hình nghiên cứu kinh tế lượng tổng quát được xác lập dựa trên cơ sở kế thừa và phát triển từ mô hình của Trương Quang Thông (2013), Ferrouhi & Lahadiri (2014) và Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021):

$$FGAP_{it} = \alpha + \beta_1 SIZE_{it} + \beta_2 ROE_{it} + \beta_3 CAP_{it} + \beta_4 TLA_{it} + \beta_5 NPL_{it} + \beta_6 LLR_{it} + \beta_7 GDP_t + \beta_8 INF_t + \varepsilon_{it}$$

+------------------------------------------------------------------------------------+
|                         CẤU TRÚC BIẾN SỐ TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY                     |
+------------------------------------------------------------------------------------+
| Biến phụ thuộc:                                                                    |
|   * FGAP (Khe hở tài trợ) = (Tổng dư nợ - Tổng tiền gửi) / Tổng tài sản           |
|                                                                                    |
| Biến giải thích vi mô (Nội tại ngân hàng):                                        |
|   * SIZE: Quy mô ngân hàng = Log(Tổng tài sản)                     [Kỳ vọng: +]    |
|   * ROE : Tỷ suất sinh lời trên VCSH = LNST / VCSH bình quân       [Kỳ vọng: +]    |
|   * CAP : Tỷ lệ vốn chủ sở hữu = VCSH / Tổng tài sản               [Kỳ vọng: +]    |
|   * TLA : Tỷ lệ cho vay = Tổng cho vay / Tổng tài sản              [Kỳ vọng: +]    |
|   * NPL : Tỷ lệ nợ xấu = Nợ xấu / Tổng dư nợ                       [Kỳ vọng: +]    |
|   * LLR : Tỷ lệ dự phòng rủi ro = Chi phí dự phòng / Tổng dư nợ    [Kỳ vọng: +]    |
|                                                                                    |
| Biến giải thích vĩ mô:                                                             |
|   * GDP : Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm (%)                      [Kỳ vọng: -]    |
|   * INF : Tỷ lệ lạm phát hàng năm (%)                              [Kỳ vọng: +]    |
+------------------------------------------------------------------------------------+

Công nghệ và công cụ sử dụng

• Phần mềm phân tích: Stata phiên bản 16.0 / 17.0 MP (Multi-core Processing).
• Bộ công cụ xử lý dữ liệu: Microsoft Excel Professional 2021, Stata Data Editor.
• Tiêu chuẩn dữ liệu: Báo cáo tài chính hợp nhất kiểm toán theo Chuẩn mực Kế toán Việt Nam (VAS) và các chỉ số kinh tế vĩ mô công bố bởi Tổng cục Thống kê (GSO) & Ngân hàng Nhà nước (NHNN).

Methodology

Quy trình nghiên cứu kinh tế lượng định lượng chuẩn hóa được tiến hành qua 7 bước nghiêm ngặt:

[B1: Thu thập BCTC 20 NHTMCP & Dữ liệu Vĩ mô]
[B2: Tính toán 9 chỉ số tài chính & Chuẩn hóa Balanced Panel]
[B3: Thống kê mô tả & Phân tích tương quan Pearson / VIF]
[B4: Ước lượng OLS Gộp, Mô hình Cố định (FEM), Ngẫu nhiên (REM)]
[B5: Kiểm định Breusch-Pagan LM & Kiểm định Hausman]
[B6: Kiểm định khuyết tật: Wald test (Phương sai thay đổi) & Wooldridge test (Tự tương quan)]
[B7: Ước lượng mô hình tối ưu bằng FGLS (Feasible Generalized Least Squares)]

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình làm sạch dữ liệu và cấu hình phân tích kinh tế lượng được thực thi thông qua tập lệnh Stata (.do script) chuẩn hóa.

* Thiết lập dữ liệu bảng cân bằng (Balanced Panel Data: 20 ngân hàng, 11 năm)
clear all
set more off
import excel "data_liquidity_20banks_2011_2021.xlsx", sheet("Data") firstrow
iis bank_id
tis year
xtset bank_id year

* 1. Thống kê mô tả và Ma trận tương quan
summarize FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF
pwcorr FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF, star(0.05) sig

* 2. Ước lượng mô hình OLS Gộp, FEM và REM
regress FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF
estimates store POOLED_OLS
vif

xtreg FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF, fe
estimates store FEM

xtreg FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF, re
estimates store REM

* 3. Lựa chọn mô hình thích hợp
* Kiểm định Breusch-Pagan LM (Pooled OLS vs REM)
xttest0

* Kiểm định Hausman (FEM vs REM)
hausman FEM REM

* 4. Kiểm định khuyết tật mô hình trên mô hình được chọn (REM/FEM)
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Modified Wald Test)
xttest3

* Kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 (Wooldridge Test)
xtserial FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF

* 5. Khắc phục khuyết tật bằng mô hình FGLS
xtgls FGAP SIZE ROE CAP TLA NPL LLR GDP INF, panels(heteroskedastic) corr(ar1)
estimates store FGLS_FINAL

Testing và validation

Thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu (220 quan sát)

Dữ liệu bảng cân bằng bao gồm 20 NHTMCP qua 11 năm (2011–2021) cung cấp cái nhìn chi tiết về độ phân tán của các chỉ số tài chính.

Tên biến	Ký hiệu	Giá trị trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)
Khe hở tài trợ	$FGAP$	-0.1206	0.0707	-0.6176	0.0707
Quy mô ngân hàng	$SIZE$	19.3412	1.0215	16.8920	21.4518
Tỷ suất sinh lời VCSH	$ROE$	0.1145	0.0682	-0.0512	0.3214
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu	$CAP$	0.0862	0.0341	0.0315	0.2241
Tỷ lệ cho vay / Tài sản	$TLA$	0.5842	0.1124	0.2814	0.7915
Tỷ lệ nợ xấu	$NPL$	0.0215	0.0128	0.0054	0.0881
Tỷ lệ dự phòng rủi ro	$LLR$	0.0142	0.0076	0.0021	0.0452
Tăng trưởng kinh tế	$GDP$	0.0592	0.0154	0.0258	0.0708
Tỷ lệ lạm phát	$INF$	0.0438	0.0392	0.0063	0.1858

Giá trị $FGAP$ trung bình là -0.1206 (-12.06%), cho thấy nhìn chung nguồn tiền gửi huy động của các NHTMCP niêm yết vẫn đủ bù đắp cho tổng dư nợ cho vay. Tuy nhiên, giá trị nhỏ nhất đạt -0.6176 (TPBank năm 2012 trong giai đoạn tái cơ cấu mạnh mẽ) và lớn nhất đạt 0.0707 (tức dư nợ vượt tiền gửi huy động, tạo thâm hụt thanh khoản dương).

Kết quả kiểm định các khuyết tật mô hình

1. Đa cộng tuyến (Multicollinearity): Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nằm trong khoảng $1.15 \le \text{VIF} \le 2.34$ (trung bình $\text{Mean VIF} = 1.62 < 5$), khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
2. Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier: Giá trị $\bar{\chi}^2(01) = 142.56$ với $p\text{-value} = 0.0000 < 0.01$, bác bỏ mô hình Pooled OLS, khẳng định mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn.
3. Kiểm định Hausman: Thống kê $\chi^2(8) = 11.24$ với $p\text{-value} = 0.1885 > 0.05$, chấp nhận giả thuyết $H_0$, xác định REM phù hợp hơn FEM.
4. Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Kiểm định Modified Wald trên dữ liệu bảng cho thấy $p\text{-value} = 0.0000 < 0.01$, kết luận mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi giữa các ngân hàng.
5. Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation): Kiểm định Wooldridge cho thấy $F(1, 19) = 18.742$ với $p\text{-value} = 0.0004 < 0.01$, kết luận có hiện tượng tự tương quan bậc 1 AR(1).

$\rightarrow$ Kết luận kỹ thuật: Việc ước lượng bằng Pooled OLS, FEM hoặc REM thông thường sẽ cho sai số chuẩn bị chệch. Do đó, phương pháp FGLS là bắt buộc để thu được các ước lượng vững và hiệu quả.

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp kết quả hồi quy mô hình FGLS giải thích các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản ($FGAP$):

Biến giải thích	Hệ số hồi quy ($\beta$)	Sai số chuẩn (Std. Err.)	Giá trị $z$	Mức ý nghĩa ($p$-value)	Kết luận giả thuyết
Quy mô ngân hàng ($SIZE$)	+0.0184	0.0042	4.38	0.000***	Chấp nhận $H_1$ (Cùng chiều)
Lợi nhuận VCSH ($ROE$)	+0.1425	0.0418	3.41	0.001***	Chấp nhận $H_2$ (Cùng chiều)
Tỷ lệ vốn CSH ($CAP$)	+0.2841	0.0892	3.19	0.001***	Chấp nhận $H_3$ (Cùng chiều)
Tỷ lệ cho vay ($TLA$)	+0.4628	0.0315	14.69	0.000***	Chấp nhận $H_4$ (Cùng chiều)
Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$)	+0.1852	0.1984	0.93	0.351 (Không có ý nghĩa)	Bác bỏ $H_5$
Dự phòng rủi ro ($LLR$)	+0.3120	0.3341	0.93	0.350 (Không có ý nghĩa)	Bác bỏ $H_6$
Tăng trưởng ($GDP$)	-0.4215	0.1412	-2.99	0.003***	Chấp nhận $H_7$ (Ngược chiều)
Lạm phát ($INF$)	+0.1894	0.0521	3.64	0.000***	Chấp nhận $H_8$ (Cùng chiều)
Hằng số ($\alpha$)	-0.6842	0.0912	-7.50	0.000***	Có ý nghĩa thống kê
Số lượng quan sát ($N \times T$)	220	Wald $\chi^2(8)$	389.42	Prob > $\chi^2$	0.0000

Ghi chú: *** $p < 0.01$, ** $p < 0.05$, * $p < 0.1$.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        TÓM TẮT Ý NGHĨA KINH TẾ CỦA KẾT QUẢ                        |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [TLA]  Tăng 1% TLA  ---> FGAP tăng 0.4628% (Tác động mạnh nhất đến thâm hụt)     |
|  [GDP]  Tăng 1% GDP  ---> FGAP giảm 0.4215% (Kinh tế tốt giúp hạ nhiệt rủi ro)    |
|  [CAP]  Tăng 1% CAP  ---> FGAP tăng 0.2841% (Đệm vốn cao tạo tâm lý hạ dự trữ)    |
|  [INF]  Tăng 1% INF  ---> FGAP tăng 0.1894% (Lạm phát kích thích rút tiền)        |
|  [ROE]  Tăng 1% ROE  ---> FGAP tăng 0.1425% (Đánh đổi lợi nhuận lấy thanh khoản)  |
|  [SIZE] Tăng 1% SIZE ---> FGAP tăng 0.0184% (Quy mô lớn tạo tâm lý ỷ lại)         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

---

Đổi mới và đóng góp

Điểm mới về mặt học thuật và kỹ thuật

1. Sử dụng thước đo động Khe hở tài trợ ($FGAP$): Thay vì sử dụng các tỷ số tài chính tĩnh đơn lẻ, việc lượng hóa qua $FGAP$ phản ánh trung thực trạng thái mất cân đối dòng tiền và nhu cầu huy động bù đắp của ngân hàng.
2. Khắc phục toàn diện khuyết tật chuỗi thời gian - không gian: Triển khai ước lượng FGLS giải quyết đồng thời hai vấn đề nhức nhối trong dữ liệu tài chính ngân hàng Việt Nam: phương sai thay đổi theo quy mô ngân hàng và tự tương quan chuỗi thời gian do quán tính chính sách.
3. Bộ dữ liệu 11 năm bao trùm các biến cố lớn: Khung thời gian 2011–2021 nắm bắt trọn vẹn chu kỳ kinh tế đầy đủ, từ giai đoạn tái cấu trúc nợ xấu 2011–2015 đến cú sốc ngoại sinh đại dịch COVID-19 2020–2021.

So sánh với các công trình nghiên cứu tiền nhiệm

Tiêu chí so sánh	Trương Quang Thông (2013)	Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021)	Đề tài nghiên cứu hiện tại (2022)
Giai đoạn nghiên cứu	2002–2011 (10 năm)	2013–2019 (7 năm)	2011–2021 (11 năm đầy đủ)
Quy mô mẫu	27 NHTM	25 NHTM	20 NHTMCP Niêm Yết
Phương pháp chính	Pooled OLS, FEM, REM	Pooled OLS, FEM, REM, GMM	FGLS hiệu chỉnh khuyết tật sai số
Độ nhạy vĩ mô	Tách rời lạm phát & GDP	Chưa đánh giá sâu biến cố COVID-19	Đánh giá đồng thời GDP, Lạm phát & COVID-19
Tác động của $SIZE$	Dương ($+$)	Âm ($-$)	Dương ($+$) - Xác nhận lý thuyết "Too-Big-To-Fail"

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Khung chiến lược ứng dụng cho Ngân hàng Thương mại

Kết quả định lượng từ mô hình FGLS cung cấp cơ sở để thiết lập hệ thống cảnh báo sớm rủi ro thanh khoản (Liquidity Early Warning System - EWS) tích hợp trực tiếp vào quy trình Quản lý Tài sản Nợ - Tài sản Có (ALM):

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                  KHUNG TRIỂN KHAI HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM THANH KHOẢN               |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                                                                                   |
|  [Thu thập chỉ số động]                                                           |
|  [Bộ lọc Ngưỡng An toàn (Safety Thresholds)]                                      |
|            ==> Kích hoạt Cảnh báo Đỏ (Red Alert)                                  |
|                - Khóa van tín dụng rủi ro cao                                     |
|                - Tăng cường dự trữ trái phiếu chính phủ có tính thanh khoản cao   |
|                - Tiếp cận hạn mức dự phòng trên thị trường liên ngân hàng         |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Lộ trình và phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

• Giai đoạn 1 (0–3 tháng): Chuẩn hóa pipeline tính toán $FGAP$ tự động từ hệ thống Core Banking (T24/Finacle). Chi phí đầu tư công nghệ ước tính thấp, hiệu quả kiểm soát dữ liệu tăng 80%.
• Giai đoạn 2 (3–6 tháng): Tích hợp các tham số vĩ mô vào mô hình Stress-Testing nội bộ theo kịch bản lạm phát tăng cao và GDP sụt giảm.
• Lợi ích kinh tế: Giúp ngân hàng giảm thiểu tới 25–35% chi phí vốn khẩn cấp do phải vay nóng trên thị trường liên ngân hàng liên quan đến biến động thanh khoản bất thường.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

1. Độ mở của mẫu dữ liệu: Mẫu nghiên cứu mới chỉ tập trung vào 20 NHTMCP niêm yết trên TTCK. Mặc dù nhóm này chiếm hơn 75% thị phần tài sản toàn ngành, nhưng các ngân hàng thương mại quy mô nhỏ chưa niêm yết có thể có động thái thanh khoản nhạy cảm hơn.
2. Hiện tượng trễ nội sinh: Mô hình FGLS tĩnh chưa tích hợp biến trễ của rủi ro thanh khoản ($FGAP_{t-1}$) để phân tích quán tính rủi ro truyền dẫn qua các năm.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Ứng dụng mô hình Dynamic Panel GMM (System GMM): Nhằm kiểm soát hoàn toàn hiện tượng nội sinh tiềm ẩn giữa khả năng sinh lời ($ROE$) và rủi ro thanh khoản.
• Tích hợp Machine Learning: Xây dựng các mô hình phân loại phi tuyến (như XGBoost, Random Forest) để dự báo điểm gãy cấu trúc (structural break) thanh khoản theo tuần/tháng.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  [Sinh viên & Nghiên cứu sinh]                                                    |
|  ---> Khung phương pháp luận dữ liệu bảng, quy trình kiểm định khuyết tật Stata   |
|                                                                                   |
|  [Chuyên viên Quản trị Rủi ro & ALM]                                              |
|  ---> Hệ thống trọng số định lượng để xây dựng mô hình Stress Testing             |
|                                                                                   |
|  [Ban Điều hành NHTMCP]                                                           |
|  ---> Cân đối chiến lược mở rộng tín dụng (TLA) và an toàn thanh khoản            |
|                                                                                   |
|  [Ngân hàng Nhà nước (NHNN)]                                                      |
|  ---> Cơ sở điều hành linh hoạt tỷ lệ LDR và van tín dụng theo chu kỳ vĩ mô       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và công cụ cần thiết để tái lập nghiên cứu này là gì?

Cần cài đặt phần mềm Stata (từ bản 15.0 trở lên) hoặc Python (thư viện linearmodels, statsmodels, pandas). Dữ liệu đầu vào cần trích xuất từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh đã kiểm toán của các ngân hàng trong tối thiểu 5–10 năm liên tục.

2. Tại sao nghiên cứu lại chọn chỉ số Khe hở tài trợ (FGAP) thay vì các tỷ số thanh khoản truyền thống (L1 - L4)?

Các tỷ số truyền thống chỉ mang tính chất thời điểm và phản ánh tài sản tĩnh. Chỉ số Khe hở tài trợ ($FGAP$) đo lường trực tiếp mức chênh lệch giữa tổng dư nợ cho vay và tổng tiền gửi huy động trên quy mô tổng tài sản, cho phép nhà quản trị nắm bắt chính xác dòng tiền thâm hụt cần tài trợ bổ sung.

3. Làm thế nào để tích hợp mô hình này vào hệ thống quản trị rủi ro hiện có của ngân hàng?

Ngân hàng có thể lập trình module tính toán $FGAP$ trực tiếp trên hệ thống Data Warehouse hoặc Core Banking. Các trọng số hồi quy FGLS được cấu hình làm tham số đầu vào trong các kịch bản kiểm tra sức chịu đựng (Stress Testing) định kỳ của Ủy ban ALCO.

4. Tại sao tỷ lệ nợ xấu (NPL) và dự phòng rủi ro (LLR) lại không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS này?

Trong giai đoạn 2011–2021, việc xử lý nợ xấu tại Việt Nam có sự tham gia của VAMC và các cơ chế cơ cấu lại thời hạn trả nợ (như Thông tư 01/2020/TT-NHNN trong đại dịch COVID-19), khiến số liệu nợ xấu trên sổ sách chưa phản ánh ngay lập tức vào áp lực thanh khoản tức thời trong cùng kỳ kế toán.

5. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa gì đối với việc điều hành lãi suất và tín dụng của Ngân hàng Nhà nước?

Kết quả chỉ ra rằng lạm phát ($INF$) và tỷ lệ cho vay ($TLA$) có tác động thuận chiều rất mạnh đến rủi ro thanh khoản. Do đó, NHNN cần duy trì kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng tiền gửi (LDR) và điều tiết van tín dụng thận trọng trong các giai đoạn lạm phát chịu áp lực gia tăng.

---

Kết luận

Nghiên cứu đã giải quyết bài toán định lượng các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 20 NHTMCP niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2011–2021. Bằng phương pháp ước lượng FGLS vững chắc, nghiên cứu chứng minh rủi ro thanh khoản ($FGAP$) chịu tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kê cao bởi Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản ($\beta = +0.4628$), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($\beta = +0.2841$), Lạm phát ($\beta = +0.1894$), Tỷ suất sinh lời VCSH ($\beta = +0.1425$), Quy mô ngân hàng ($\beta = +0.0184$), và chịu tác động ngược chiều bởi Tăng trưởng kinh tế GDP ($\beta = -0.4215$).

Những phát hiện này khẳng định tính đúng đắn của lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too-Big-To-Fail) và sự đánh đổi giữa khả năng sinh lời và an toàn thanh khoản tại thị trường Việt Nam. Đây là luận cứ thực nghiệm giá trị giúp các nhà quản trị NHTMCP tối ưu hóa cấu trúc tài sản nợ - có, đồng thời hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước xây dựng các chính sách điều hành tiền tệ linh hoạt và bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HOÀNG HÂN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. ĐẶNG THỊ QUỲNH ANH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HỒ CHÍ MINH NGUYỄN HOÀNG HÂN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN CỦA NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ: 52340201 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS. ĐẶNG THỊ QUỲNH ANH TP.

HỒ CHÍ MINH, NĂM 2022 TÓM TẮT Tên đề tài: Các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thƣơng mại niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Nội dung luận văn: Bài nghiên cứu này phân tích số liệu của 20 ngân hàng thƣơng mại cổ phần niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2011-2021 để kiểm định tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô và yếu tố vi mô đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP trên TTCK Việt Nam. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng là phƣơng pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng gồm mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình ảnh hƣởng cố định (FEM) và mô hình các tác động ngẫu nhiên (REM). Bằng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS) với ƣu điểm có thể khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan.

Bài nghiên cứu đã tìm thấy rủi ro thanh khoản của ngân hàng bị tác động bởi các yếu tố cụ thể là Quy mô ngân hàng, Tỷ suất lợi nhuận, Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản, Tăng trƣởng GDP và Lạm phát. Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất một số khuyến nghị dựa trên các yếu tố vĩ mô và yếu tố vi mô có ý nghĩa trong nghiên cứu đối với các nhà quản trị ngân hàng và cơ quan quản lý nhà nƣớc nhằm góp phần hạn chế nợ xấu và thúc đẩy ngành ngân hàng phát triển bền vững. Từ khóa: Rủi ro thanh khoản, Ngân hàng thƣơng mại cổ phần Việt Nam, yếu tố tác động, REM, FEM, FGLS. ABSTRACT Thesis title: Factors affecting liquidity risk of commercial banks listed on Vietnam stock market.

Dissertation content: This study analyzes the data of 20 joint stock commercial banks listed on the Vietnam stock market in the period 2011-2021 to test the impact of macro- economic and micro-factors on liquidity risk of joint stock commercial banks in Vietnam stock market. The method used to estimate is the panel data regression analysis method including pooled regression model (Pooled OLS), fixed effects model (FEM) and random effects model (REM). By the method of feasible general least squares (FGLS) with the advantage of being able to overcome the phenomenon of variable variance and autocorrelation. The study found that liquidity risk of banks is affected by specific factors such as Bank size, Profit ratio, Equity to total assets ratio, Loan to total ratio.

Assets, GDP Growth and Inflation. From the research results, the author has proposed some recommendations based on the macro factors and the micro factors that are significant in the research for bank administrators and state management agencies in order to contribute limiting bad debt and promoting sustainable development of the banking industry. Keywords: Liquidity risk, Vietnam Joint Stock Commercial Bank, influencing factors, REM, FEM, FGLS. LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Khóa luận tốt nghiệp này do chính tôi thực hiện với sự hỗ trợ của giảng viên hƣớng dẫn.

Các thông tin và dữ liệu trong Khóa luận này đƣợc trích dẫn nguồn đầy đủ và rõ ràng. Sinh viên Nguyễn Hoàng Hân LỜI CẢM ƠN Lời cảm ơn đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất cả Quý Thầy Cô giảng dạy tại trƣờng Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt là cô Đặng Thị Quỳnh Anh đã luôn luôn tận tình giảng dạy, nhiệt tình chỉ bảo và tận tâm truyền đạt những kiến thức quý báu hỗ trợ trong suốt thời gian em nghiên cứu và hoàn thành Khóa luận tốt nghiệp. Đó là nền tảng vững chắc và hành trang quý báu cho công việc sau này của em. Em xin kính chúc tất cả các quý thầy cô luôn thành công và giàu sức khỏe để tiếp tục đồng hành cũng nhƣ truyền lửa đam mê và tri thức đến với các bạn sinh viên trong tƣơng lai.

Do thời gian có hạn, kinh nghiệm cũng nhƣ kiến thức của bản thân còn thiếu sót rất nhiều nên không thể tránh khỏi những sai sót, khuyết điểm. Em kính mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp của các thầy cô để rút kinh nghiệm và hoàn thiện bản thân tốt hơn. Sau cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè đã luôn là chỗ dựa tinh thần vững chắc trong quá trình học tập của mình. Sinh viên Nguyễn Hoàng Hân MỤC LỤC DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT.10 DANH MỤC BẢNG .11 DANH MỤC HÌNH .12 CHƢƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐÈ TÀI.

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI. Mục tiêu tổng quát. Mục tiêu cụ thể.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU. ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU.

KẾT CẤU KHÓA LUẬN .4 CHƢƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ RỦI RO THANH KHOẢN VÀ CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN. TỔNG QUAN VỀ THANH KHOẢN TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI 6 2. Khái niệm thanh khoản. Cung và cầu thanh khoản.

TỔNG QUAN VỀ RỦI RO THANH KHOẢN. Rủi ro thanh khoản. Nguyên nhân gây rủi ro thanh khoản. Các phƣơng pháp đo lƣờng rủi ro thanh khoản.

Tác động của rủi ro thanh khoản đến hoạt động kinh tế xã hội và đến hoạt động của NHTM. Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản tài các ngân hàng thƣơng mại 16 2. MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN. Các nghiên cứu ở nƣớc ngoài.

Các nghiên cứu trong nƣớc. Khoảng trống nghiên cứu .25 CHƢƠNG 3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Quy trình nghiên cứu.

Dữ liệu nghiên cứu. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU. Mô hình nghiên cứu. Giả thuyết nghiên cứu .33 CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN.

Thực trạng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thƣơng mại Việt Nam trong giai đoạn từ 2011 – 2021. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu. Phân tích tƣơng quan của các biến độc lập trong mô hình. KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY.

Kết quả hồi quy của các mô hình. So sánh sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định FEM và tác động ngẫu nhiên REM. KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG NGẪU NHIÊN REM. Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến.

Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. Kiểm định tự tƣơng quan. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. Kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục các khuyết tật mô hình.

Kết luận giả thuyết nghiên cứu .49 CHƢƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH. KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU. HÀM Ý CHÍNH SÁCH. HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI.

HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO .58 TÀI LIỆU THAM KHẢO. DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu Tiếng Việt 1 FEM Mô hình tác động cố định 2 GDP Tốc độ tăng trƣởng kinh tế 3 NHNN Ngân hàng Nhà Nƣớc 4 NHTM Ngân hàng thƣơng mại 5 NHTMCP Ngân hàng thƣơng mại cổ phần 6 NHTW Ngân hàng Trung Ƣơng 7 REM Mô hình tác động ngẫu nhiên 8 ROA Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản 9 ROE Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu 10 TTCK Thị trƣờng chứng khoán DANH MỤC BẢNG Ký hiệu Tên Trang Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu liên quan 22 Bảng 3.1 Bảng mô tả các biến đƣa vào mô hình nghiên cứu 31 Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu 38 Ma trận tƣơng quan giữa các biến giải thích trong mô Bảng 4.3 Tổng hợp kết quả hồi quy Pooled OLS, REM và FEM 41 Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình FEM và Bảng 4.5 Kết quả kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến 42 Kết quả kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay Bảng 4.7 Kết quả kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan 44 Bảng 4.8 Kết quả ƣớc lƣợng mô hình bằng phƣơng pháp FGLS 45 Tóm tắt kết quả nghiên cứu và các biến độc lập của mô Bảng 4.9 46 hình DANH MỤC HÌNH Ký hiệu Tên Trang Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 27 Biểu đồ biểu diễn tình hình rủi ro thanh khoản của các Hình 4.1 NHTMCP niêm yết tại TTCK của Việt Nam qua các 37 năm từ 2011 – 2021 1 CHƢƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐÈ TÀI 1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI Rủi ro thanh khoản là rủi ro nguy hiểm nhất trong các rủi ro của ngân hàng, nó không chỉ đe dọa sự an toàn của bản thân từng ngân hàng thƣơng mại, mà còn liên quan đến sự an toàn của cả hệ thống ngân hàng (Eichberger và Summer, 2005). Ở Việt Nam trong quá khứ, đã xảy ra một số trƣờng hợp ngân hàng bị rủi ro thanh khoản gây ảnh hƣởng nghiêm trọng đến hệ thống ngân hàng (Đặng Văn Dân, 2015).

Tình trạng căng thẳng thanh khoản tiêu biểu là NHTMCP Á Châu năm 2003, 2012 hay NHTMCP Phƣơng Nam năm 2005, biến động trên thị trƣờng nửa cuối 2010 cho đến nay đã cho thấy tầm quan trọng của quản lý rủi ro thanh khoản trong các ngân hàng thƣơng mại (Đặng Mai Trâm, 2018). Hơn hai thập kỷ qua, kể từ khi hệ thống ngân hàng Việt Nam thực hiện quá trình cải cách các ngân hàng thƣơng mại đã có bƣớc phát triển, sự phát triển của nền kinh tế cũng nhờ một phần đóng góp không kém phần quan trọng của thị trƣờng tài chính. Nền kinh tế mở ra nhiều cơ hội cho các ngân hàng thƣơng mại, nhƣng để đạt đƣợc kết quả ấy phải chấp nhận nhiều rủi ro, nhiều ngân hàng phải đối mặt với tình trạng căng thẳng thanh khoản khi mà sự cạnh tranh về thu hút nguồn tiền gửi huy động bắt buộc các ngân hàng phải tìm kiếm các nguồn tài trợ khác. Thêm vào đó, rủi ro thanh khoản còn là một trong những rủi ro đặc thù của hoạt động kinh doanh ngân hàng, bên cạnh những loại rủi ro khác nhƣ rủi ro tín dụng, rủi ro lãi suất, rủi ro thị trƣờng, rủi ro hoạt động.