Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong hệ thống tài chính quốc gia, ngân hàng thương mại đóng vai trò trung gian huyết mạch kết nối giữa doanh nghiệp và thị trường vốn, đồng thời là kênh truyền dẫn quan trọng phục vụ điều tiết kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. Sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam đã bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng, đặc biệt là tình trạng căng thẳng thanh khoản cục bộ và toàn hệ thống trong giai đoạn 2010–2012. Tăng trưởng kinh tế suy giảm, lạm phát tăng cao, nợ xấu gia tăng khiến chất lượng tài sản sụt giảm, dẫn tới cuộc chạy đua lãi suất huy động gay gắt trên thị trường 1 và thị trường liên ngân hàng. Một số ngân hàng thương mại cổ phần rơi vào tình trạng mất thanh khoản nghiêm trọng buộc phải tái cơ cấu, sáp nhập hoặc chuyển giao bắt buộc như Ngân hàng TMCP Đệ Nhất (Ficombank), Ngân hàng TMCP Việt Nam Tín Nghĩa (TinnghiaBank) và Ngân hàng TMCP Sài Gòn (SCB). Gần đây nhất, các biến cố rút tiền hàng loạt năm 2022 tiếp tục cho thấy tính chất nhạy cảm và rủi ro lan truyền (hiệu ứng domino) của rủi ro thanh khoản.
Trước yêu cầu cấp thiết về duy trì an toàn hệ thống và ổn định cán cân kinh tế vĩ mô, khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Việt Duy tập trung phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết tại Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:
- Mục tiêu tổng quát: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2012–2022, từ đó đề xuất các hàm ý chính sách và khuyến nghị nhằm kiểm soát và cải thiện thanh khoản.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam niêm yết trên thị trường chứng khoán giai đoạn 2012–2022.
- Đo lường mức độ tác động của các yếu tố nội tại và yếu tố kinh tế vĩ mô đến rủi ro thanh khoản trong giai đoạn nghiên cứu.
- Đề xuất hệ thống khuyến nghị và giải pháp chính sách nhằm nâng cao hiệu quả quản trị thanh khoản tại các ngân hàng thương mại cổ phần.
Nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu:
- Các yếu tố nào ảnh hưởng tới rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam?
- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố nội tại ngân hàng và kinh tế vĩ mô tới rủi ro thanh khoản diễn ra như thế nào?
- Những hàm ý và giải pháp chính sách nào cần được thực thi để cải thiện và kiểm soát rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố nội tại ngân hàng và yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến rủi ro thanh khoản.
- Phạm vi thời gian: Giai đoạn 11 năm từ năm 2012 đến năm 2022 (thời kỳ tái cơ cấu hệ thống ngân hàng, xử lý nợ xấu và trải qua tác động của đại dịch Covid-19).
- Phạm vi không gian: 24 ngân hàng thương mại cổ phần có dữ liệu tài chính liên tục và niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX). Mẫu nghiên cứu loại trừ các ngân hàng thuộc diện mua lại bắt buộc (ngân hàng 0 đồng) và các ngân hàng bị sáp nhập, hợp nhất.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết và khái niệm đo lường
Nghiên cứu dựa trên các định nghĩa chuẩn mực quốc tế và nghiên cứu chuyên sâu về thanh khoản ngân hàng:
-
Thanh khoản ngân hàng: Theo Ủy ban Basel về Giám sát Ngân hàng (2008), thanh khoản là khả năng của ngân hàng trong việc gia tăng tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ đến hạn mà không phải chịu tổn thất quá mức.
-
Rủi ro thanh khoản (RRTK): Phát sinh khi ngân hàng không đáp ứng được nghĩa vụ chi trả tại một thời điểm nhất định hoặc phải huy động vốn bổ sung với chi phí quá cao (Duttweiler, 2009; Nguyễn Thành Đạt, 2019).
-
Thước đo rủi ro thanh khoản - Khe hở thanh khoản (FGAP): Nghiên cứu kế thừa quan điểm của Saunders & Cornett (2006), Vodová (2013) và Đặng Văn Dân (2015), sử dụng Khe hở thanh khoản làm biến phụ thuộc:
$$\text{FGAP} = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng huy động vốn}}{\text{Tổng tài sản}} \times 100$$
Khe hở thanh khoản dương và càng lớn thể hiện dư nợ cho vay vượt quá nguồn vốn huy động, ngân hàng phải thu hẹp tài sản dự trữ thanh khoản hoặc vay mượn thêm trên thị trường tiền tệ, làm gia tăng rủi ro thanh khoản.
-
Khung pháp lý áp dụng: Thông tư số 02/2013/TT-NHNN và Thông tư số 09/2014/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam về phân loại tài sản có, mức trích, phương pháp trích lập dự phòng rủi ro và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng.
Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
- Thiết kế nghiên cứu: Phương pháp định lượng thực nghiệm với dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) gồm 264 quan sát (24 ngân hàng $\times$ 11 năm).
- Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thứ cấp trích xuất từ Báo cáo tài chính kiểm toán hàng năm của 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết và dữ liệu thống kê kinh tế vĩ mô từ Tổng cục Thống kê giai đoạn 2012–2022.
- Công cụ phân tích: Phần mềm thống kê Stata 17.0.
- Quy trình kinh tế lượng 7 bước:
- Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước để xác lập mô hình và các biến.
- Thiết lập mô hình hồi quy và giả thuyết nghiên cứu ($H_1 - H_8$).
- Phân tích ma trận tương quan Pearson và kiểm định đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
- Ước lượng hồi quy qua ba mô hình: Bình phương nhỏ nhất dữ liệu gộp (Pooled-OLS), Mô hình tác động cố định (FEM) và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
- Lựa chọn mô hình tối ưu thông qua các kiểm định thống kê: F-test (so sánh Pooled-OLS và FEM), Breusch-Pagan Lagrange Multiplier test (so sánh Pooled-OLS và REM), và Hausman test (so sánh FEM và REM).
- Kiểm định các khuyết tật của mô hình (hiện tượng phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan); áp dụng mô hình Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) để khắc phục toàn bộ khiếm khuyết.
- Thảo luận kết quả ước lượng thực nghiệm và đề xuất giải pháp, hàm ý chính sách.
| STT |
Tên biến |
Ký hiệu |
Vai trò |
Cách đo lường |
Kỳ vọng tác động |
| 1 |
Khe hở thanh khoản |
FGAP |
Biến phụ thuộc |
(Tổng dư nợ tín dụng – Tổng vốn huy động) / Tổng tài sản |
N/A |
| 2 |
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu |
CAP |
Biến độc lập |
Vốn chủ sở hữu / Tổng tài sản |
(-) |
| 3 |
Dự phòng rủi ro tín dụng |
LLR |
Biến độc lập |
Chi phí trích lập dự phòng rủi ro / Tổng dư nợ cho vay |
(-) |
| 4 |
Tỷ suất sinh lời trên VCSH |
ROE |
Biến độc lập |
Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủ sở hữu bình quân |
(+) |
| 5 |
Quy mô ngân hàng |
SIZE |
Biến độc lập |
Logarit tự nhiên của Tổng tài sản ($\ln(\text{Total Assets})$) |
(-) |
| 6 |
Tỷ lệ nợ xấu |
NPL |
Biến độc lập |
Nợ xấu (Nhóm 3, 4, 5) / Tổng dư nợ cho vay |
(+) |
| 7 |
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản |
TLA |
Biến độc lập |
Tổng dư nợ cho vay / Tổng tài sản |
(+) |
| 8 |
Tăng trưởng kinh tế |
GDP |
Biến độc lập |
Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm |
(-) |
| 9 |
Tỷ lệ lạm phát |
INF |
Biến độc lập |
Tỷ lệ lạm phát hàng năm |
(+) |
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu
Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài từ thực tiễn hoạt động ngân hàng sau khủng hoảng 2008 và giai đoạn bất ổn thanh khoản 2010–2012 tại Việt Nam. Tác giả xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu là các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản và phạm vi khảo sát gồm 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trong giai đoạn 2012–2022. Chương này cũng phân định bố cục 5 chương của khóa luận cùng những đóng góp mới về mặt dữ liệu thực nghiệm.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và lược khảo các nghiên cứu liên quan
Chương 2 hệ thống hóa lý luận về thanh khoản, rủi ro thanh khoản, phân loại nguyên nhân dẫn đến rủi ro thanh khoản (sự mất cân xứng kỳ hạn giữa tài sản nợ và tài sản có, độ nhạy cảm lãi suất, tổn hại niềm tin công chúng, và hiệu ứng domino lây lan liên ngân hàng). Tác giả làm rõ phương pháp đo lường thanh khoản qua chỉ số Khe hở thanh khoản (FGAP). Đồng thời, chương này tổng hợp các công trình nghiên cứu quốc tế (Aspachs, 2005; Praet & Herzberg, 2008; Vodová, 2011, 2013; Fola, 2015; Mohammed & Saleh, 2022) và các công trình trong nước (Trương Quang Thông, 2013; Vũ Thị Hồng, 2015; Đặng Văn Dân, 2015; Nguyễn Phúc Quý Thạnh, 2020; Đặng Thị Quỳnh Anh & Trần Lê Mai Anh, 2021) nhằm tạo tiền đề xây dựng mô hình kinh tế lượng.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu thực nghiệm 7 bước, cấu trúc dữ liệu bảng 264 quan sát của 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên HOSE và HNX giai đoạn 2012–2022. Tác giả định nghĩa công thức đo lường biến phụ thuộc FGAP và 8 biến độc lập (CAP, LLR, ROE, SIZE, NPL, TLA, GDP, INF), đồng thời xây dựng 8 giả thuyết nghiên cứu tương ứng ($H_1$ đến $H_8$) dựa trên các lý thuyết tài chính và bằng chứng thực nghiệm trước đó.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 phân tích diễn biến khe hở thanh khoản giai đoạn 2012–2022, cung cấp bảng thống kê mô tả 9 biến số, ma trận hệ số tương quan Pearson và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Mean VIF = 1,58). Tiếp đó, chương này trình bày kết quả ước lượng của ba mô hình Pooled-OLS, FEM, REM; thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình và kiểm định khuyết tật mô hình (phương sai sai số thay đổi, tự tương quan); cuối cùng áp dụng mô hình FGLS để có được kết quả ước lượng vững, phục vụ việc thảo luận chuyên sâu kết quả thực nghiệm.
Chương 5: Giải pháp và kiến nghị
Dựa trên kết quả định lượng thu được, Chương 5 đúc kết các kết luận nghiên cứu chính, phân tích đối chiếu với giả thuyết ban đầu. Từ đó, tác giả xây dựng hệ thống giải pháp cụ thể cho các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam (quản trị cơ cấu vốn, kiểm soát chất lượng tín dụng, dự phòng rủi ro, kiểm soát tăng trưởng quy mô) và các kiến nghị chính sách đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nhằm hoàn thiện khung giám sát an toàn thanh khoản. Cuối cùng, chương nêu rõ các hạn chế chưa giải quyết và gợi mở hướng nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Kết quả thống kê mô tả và kiểm định mô hình
Dữ liệu thống kê mô tả của 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trong giai đoạn 2012–2022 (264 quan sát) được trình bày như sau:
| Biến |
Số quan sát |
Trung bình |
Độ lệch chuẩn |
Giá trị nhỏ nhất |
Giá trị lớn nhất |
Ghi chú cực trị |
| FGAP |
264 |
-0,0836 |
0,1097 |
-0,3856 |
0,1925 |
Min: MSB (2014), Max: VPB (2022) |
| CAP |
264 |
0,0912 |
0,0356 |
0,0406 |
0,2383 |
Min: BID (2017), Max: SGB (2013) |
| LLR |
264 |
0,0136 |
0,0048 |
0,0067 |
0,0322 |
Min: NAB (2013), Max: VPB (2022) |
| ROE |
264 |
0,1146 |
0,0748 |
0,0003 |
0,3033 |
Min: BVB (2016), Max: VIB (2021) |
| SIZE |
264 |
18,8205 |
1,1518 |
16,5023 |
21,4749 |
Min: SGB (2013), Max: BID (2022) |
| NPL |
264 |
0,0213 |
0,0131 |
0,0040 |
0,0880 |
Min: BAB (2013), Max: SHB (2012) |
| TLA |
264 |
0,5954 |
0,1132 |
0,2224 |
0,8006 |
Min: SSB (2012), Max: BID (2020) |
| GDP |
264 |
0,0550 |
0,0231 |
0,0064 |
0,0802 |
Min: 2014, Max: 2022 |
| INF |
264 |
0,0375 |
0,0219 |
0,0063 |
0,0909 |
Min: 2015, Max: 2012 |
- Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số VIF của các biến dao động từ 1,03 (GDP) đến 2,93 (SIZE), với Mean VIF là 1,58 (< 10), chứng minh mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
- Kết quả hồi quy ba mô hình cơ sở:
| Biến độc lập |
Mô hình Pooled-OLS |
Mô hình FEM |
Mô hình REM |
| CAP |
0,632*** (p = 0,000) |
1,024*** (p = 0,000) |
0,959*** (p = 0,000) |
| LLR |
-1,061 (p = 0,417) |
-1,742 (p = 0,104) |
-1,170 (p = 0,280) |
| ROE |
0,549*** (p = 0,000) |
0,187** (p = 0,046) |
0,341*** (p = 0,000) |
| SIZE |
-0,00260 (p = 0,732) |
0,0709*** (p = 0,000) |
0,0349*** (p = 0,001) |
| NPL |
0,266 (p = 0,546) |
0,523 (p = 0,169) |
0,487 (p = 0,204) |
| TLA |
0,481*** (p = 0,000) |
0,567*** (p = 0,000) |
0,573*** (p = 0,000) |
| GDP |
0,172 (p = 0,442) |
0,0817 (p = 0,609) |
0,105 (p = 0,524) |
| INF |
0,164 (p = 0,530) |
1,040*** (p = 0,000) |
0,680*** (p = 0,002) |
| Hằng số (Constant) |
-0,449*** (p = 0,001) |
-1,880*** (p = 0,000) |
-1,079*** (p = 0,000) |
| $R^2$ |
0,4510 |
0,6421 |
0,6307 |
- Kết quả ước lượng mô hình FGLS: Khắc phục triệt để hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Kết quả cho thấy:
- Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), Tỷ lệ nợ xấu (NPL), Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) và Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động làm tăng rủi ro thanh khoản.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) có tác động ngược chiều đến rủi ro thanh khoản ở mức ý nghĩa 1%.
- Quy mô ngân hàng (SIZE) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro thanh khoản nhưng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình FGLS.
Đóng góp của đề tài
- Về mặt học thuật: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm toàn diện về rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn kéo dài 11 năm (2012–2022), bao quát thời kỳ hậu khủng hoảng, giai đoạn tái cấu trúc hệ thống và đại dịch Covid-19.
- Về mặt phương pháp: Ứng dụng quy trình kinh tế lượng dữ liệu bảng chặt chẽ, kiểm định lựa chọn mô hình và áp dụng kỹ thuật FGLS để loại trừ các sai số thống kê phổ biến.
Giải pháp và kiến nghị của tác giả
- Đối với các NHTMCP Việt Nam:
- Cân đối tỷ lệ đòn bẩy tài chính và tăng cường đệm vốn tự có an toàn; không lạm dụng đòn bẩy cao để mở rộng tín dụng quá mức.
- Kiểm soát tốc độ tăng trưởng cho vay (TLA) phù hợp với năng lực huy động vốn thực tế nhằm thu hẹp khe hở thanh khoản.
- Thực hiện trích lập dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đầy đủ, minh bạch theo đúng quy định để tạo nguồn đệm hấp thụ các cú sốc thanh khoản khi nợ xấu phát sinh.
- Nâng cao hiệu quả quản trị lợi nhuận (ROE) gắn liền với kiểm soát rủi ro, tránh chạy theo lợi nhuận ngắn hạn thông qua các tài sản rủi ro cao.
- Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam:
- Tăng cường cơ chế giám sát từ xa các chỉ tiêu an toàn thanh khoản, kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ LDR (cho vay trên huy động) và khe hở thanh khoản tại từng ngân hàng.
- Điều hành linh hoạt chính sách tiền tệ và công cụ thị trường mở nhằm hỗ trợ thanh khoản kịp thời khi xuất hiện áp lực lạm phát (INF) hoặc cú sốc kinh tế vĩ mô.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo
Hạn chế của đề tài
- Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các yếu tố nội sinh và hai biến số vĩ mô cơ bản (GDP, INF), chưa xem xét sâu tác động của các biến số thị trường tiền tệ khác như lãi suất liên ngân hàng, cung tiền M2, tỷ giá hối đoái hoặc các chỉ số chính sách tiền tệ chuyên biệt.
- Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết; đã loại trừ các ngân hàng thuộc diện mua lại bắt buộc (ngân hàng 0 đồng) và các ngân hàng hợp nhất, sáp nhập, do đó chưa phản ánh được toàn diện bức tranh thanh khoản của nhóm ngân hàng yếu kém trong hệ thống.
Hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng mẫu nghiên cứu sang toàn bộ hệ thống các tổ chức tín dụng (bao gồm ngân hàng thương mại nhà nước và ngân hàng liên doanh/nước ngoài) khi có đủ dữ liệu minh bạch.
- Bổ sung thêm các biến số vĩ mô và biến thị trường tài chính (lãi suất điều hành, biên độ lãi suất liên ngân hàng, dự trữ ngoại hối).
- Kéo dài chuỗi thời gian phân tích và áp dụng các mô hình động (Dynamic Panel Data - GMM) để kiểm soát tính nội sinh tiềm ẩn giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng/khả năng sinh lời.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng thụ hưởng:
- Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng, Kinh tế học ứng dụng, Kế toán – Kiểm toán tham khảo phương pháp luận và quy trình xử lý dữ liệu bảng (panel data) bằng Stata 17.0.
- Chuyên viên quản trị rủi ro, kiểm soát nội bộ và phân tích tài chính tại các ngân hàng thương mại cổ phần tham khảo cách thức tính toán chỉ tiêu Khe hở thanh khoản (FGAP) và các ngưỡng tác động của chỉ số tài chính nội tại.
- Các nhà nghiên cứu chính sách tiền tệ và an toàn hệ thống ngân hàng.
- Các phần nội dung có giá trị tham khảo chuyên môn cao:
- Phương pháp xác định và tính toán Khe hở thanh khoản (FGAP) theo chuẩn dữ liệu Báo cáo tài chính Việt Nam (Mục 3.4.1).
- Quy trình 7 bước thực hiện ước lượng kinh tế lượng: từ ma trận tương quan, kiểm định VIF, so sánh Pooled-OLS/FEM/REM qua kiểm định Hausman, F-test, Breusch-Pagan, đến kiểm định khuyết tật và xử lý bằng mô hình FGLS (Chương 3 và Chương 4).
- Bảng tổng hợp thống kê mô tả chi tiết 9 biến số tài chính - vĩ mô của 24 ngân hàng trong 11 năm (Bảng 4.1).
Câu hỏi thường gặp
1. Chỉ số Khe hở thanh khoản (FGAP) được tính bằng công thức nào và phản ánh điều gì về rủi ro của ngân hàng?
Chỉ số Khe hở thanh khoản được xác định bằng công thức:
$$\text{FGAP} = \frac{\text{Tổng dư nợ tín dụng} - \text{Tổng vốn huy động}}{\text{Tổng tài sản}} \times 100$$
FGAP phản ánh chênh lệch giữa hoạt động cho vay và nguồn vốn huy động của ngân hàng so với tổng tài sản. Khi FGAP mang giá trị dương và càng lớn, ngân hàng đang cho vay vượt quá nguồn tiền gửi huy động, buộc phải giảm tài sản dự trữ thanh khoản hoặc vay mượn thêm từ thị trường tiền tệ/liên ngân hàng, khiến nguy cơ đối mặt với rủi ro thanh khoản tăng cao.
2. Dữ liệu thực nghiệm của 24 NHTMCP giai đoạn 2012–2022 cho thấy những ngân hàng nào ghi nhận giá trị FGAP cao nhất và thấp nhất?
Theo kết quả thống kê mô tả (Bảng 4.1), giá trị trung bình của FGAP trong mẫu nghiên cứu là -0,0836 (độ lệch chuẩn 0,1097). Giá trị lớn nhất đạt 0,1925 (thuộc về Ngân hàng VPBank vào năm 2022) và giá trị nhỏ nhất đạt -0,3856 (thuộc về Ngân hàng MSB vào năm 2014). Phần lớn giá trị trung bình hàng năm của hệ thống mang dấu âm, cho thấy nhìn chung các ngân hàng vẫn duy trì lượng tiền gửi khách hàng lớn hơn tổng dư nợ cho vay.
3. Kết quả hồi quy mô hình FEM và REM cho thấy những biến số nào có tác động có ý nghĩa thống kê đến rủi ro thanh khoản?
- Trong mô hình FEM ($R^2 = 0,6421$): Biến CAP ($\beta = 1,024; p = 0,000$), SIZE ($\beta = 0,0709; p = 0,000$), TLA ($\beta = 0,567; p = 0,000$), INF ($\beta = 1,040; p = 0,000$) tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 1%; biến ROE ($\beta = 0,187; p = 0,046$) tác động cùng chiều ở mức ý nghĩa 5%.
- Trong mô hình REM ($R^2 = 0,6307$): Biến CAP ($\beta = 0,959; p = 0,000$), ROE ($\beta = 0,341; p = 0,000$), SIZE ($\beta = 0,0349; p = 0,001$), TLA ($\beta = 0,573; p = 0,000$), INF ($\beta = 0,680; p = 0,002$) đều có ý nghĩa thống kê tác động cùng chiều đến FGAP.
4. Vì sao nghiên cứu phải chuyển từ mô hình FEM/REM sang mô hình hồi quy FGLS?
Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp thông qua các kiểm định F-test, Breusch-Pagan và Hausman test, tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật của mô hình và phát hiện dữ liệu xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan. Do đó, phương pháp Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS) được áp dụng để khắc phục hoàn toàn hai khuyết tật này, đảm bảo các hệ số ước lượng thu được là vững và hiệu quả.
5. Vì sao mẫu nghiên cứu loại trừ các ngân hàng thương mại bị Ngân hàng Nhà nước mua lại bắt buộc hoặc các ngân hàng bị sáp nhập?
Theo giải thích của tác giả tại Chương 3, các ngân hàng bị Ngân hàng Nhà nước mua lại (ngân hàng 0 đồng) và các ngân hàng bị sáp nhập/hợp nhất thường có số liệu tài chính biến động dị biệt, cần thời gian dài để bình thường hóa hoạt động và số liệu thống kê tài chính không có tính liên tục, ổn định. Việc loại trừ nhóm này nhằm đảm bảo tính đồng nhất, khách quan và độ tin cậy của chuỗi dữ liệu bảng nghiên cứu.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Việt Duy đã hoàn thành việc lượng hóa các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của 24 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2012–2022 thông qua phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và mô hình FGLS. Kết quả nghiên cứu khẳng định tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), khả năng sinh lời (ROE), tỷ lệ cho vay (TLA), nợ xấu (NPL) và lạm phát (INF) tác động làm gia tăng khe hở thanh khoản, trong khi tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) đóng vai trò là tấm đệm giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản. Công trình cung cấp hệ thống bằng chứng thực nghiệm đáng tin cậy cùng các khuyến nghị quản trị thiết thực cho hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần và cơ quan quản lý tiền tệ tại Việt Nam.