( 1 )BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH LĂNG NGÂN HÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG MÃ SỐ 7340201 TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 ( 2 )BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH LĂNG NGÂN HÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THANH KHOẢN CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN.
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Ngân hàng thương mại (NHTM) đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, ảnh hưởng đến tất cả các hoạt động kinh tế xã hội Để hoạt động hiệu quả, NHTM cần nhiều yếu tố, trong đó khả năng thanh khoản là yếu tố thiết yếu để đảm bảo an toàn Cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2007 đã làm suy yếu hệ thống tài chính toàn cầu, đặc biệt là ngành ngân hàng, và đã làm nổi bật tầm quan trọng của thanh khoản Ủy ban Basel đã chỉ ra rằng một trong những nguyên nhân chính dẫn đến khủng hoảng là vấn đề thanh khoản, điều này trước đây thường bị xem nhẹ (BIS, 2008).
Khả năng thanh khoản của ngân hàng là yếu tố quan trọng, đảm bảo có đủ vốn để đáp ứng nhu cầu tiền tệ tức thời mà không gặp tổn thất lớn Rủi ro thanh khoản có thể dẫn đến mất niềm tin từ công chúng, gây ra tình trạng rút tiền ồ ạt và đẩy ngân hàng vào nguy cơ phá sản Tại Việt Nam, mặc dù tình hình thanh khoản của các ngân hàng thương mại đã ổn định hơn trong những năm gần đây, vẫn tồn tại những thời điểm bất ổn Do đó, việc nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam” là cần thiết để hiểu rõ hơn về vai trò của hệ thống ngân hàng trong việc cung cấp vốn và điều tiết kinh tế vĩ mô.
Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu này hướng đến mục tiêu tổng quát là xác định các nhân tố tác động và mức độ ảnh hưởng của chúng đến khả năng thanh khoản của các Ngân hàng Thương mại (NHTM) tại Việt Nam Để đạt được mục tiêu này, đề tài sẽ tập trung vào việc triển khai các mục tiêu cụ thể, bao gồm phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NHTM tại Việt Nam.
• Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các NHTM cổ phần Việt Nam.
Trong các nhân tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại (NHTM) ở Việt Nam, có hai loại nhân tố chính: nhân tố bên trong và nhân tố bên ngoài Nhân tố bên trong bao gồm các yếu tố như quản lý tài chính, chiến lược kinh doanh và khả năng sinh lời của ngân hàng Trong khi đó, nhân tố bên ngoài bao gồm các yếu tố kinh tế vĩ mô, chính sách của nhà nước và tình hình thị trường tài chính Sự tương tác giữa các nhân tố này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ thanh khoản của các NHTM tại Việt Nam.
• Đo lường mức độ ảnh hưởng và chiều hướng tác động tiêu cực/ tích cực của các nhân tố trên.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu đề ra nghiên cứu phải trả lời được các câu hỏi sau:
Câu hỏi 1: Những nhân tố nào ảnh hưởng từ bên trong và nhân tố nào ảnh hưởng từ bên ngoài?
Nhân tố bên trong bao gồm các yếu tố liên quan đến hoạt động của ngân hàng, được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm Trong khi đó, nhân tố bên ngoài đề cập đến các biến số vĩ mô như lạm phát và tăng trưởng GDP, ảnh hưởng đến môi trường hoạt động của ngân hàng.
Câu hỏi 2: Những nhân tố nào ảnh hưởng tiêu cực? Những nhân tố nào ảnh hưởng tích cực?
Nhân tố nào làm tăng tỷ lệ thanh khoản của NHTM, nhân tố nào làm giảm tỷ lệ thanh khoản.
Câu hỏi 3: Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến thanh khoản của NHTM như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là tỷ lệ thanh khoản và các nhân tố tác động đến thanh khoản của các NHTMCP ở Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu: 25 NHTM Việt Nam.
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ các báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh hàng năm của 32 ngân hàng thương mại tại Việt Nam Tuy nhiên, trong quá trình tổng hợp dữ liệu, sự thiếu minh bạch và công bố thông tin của một số ngân hàng đã dẫn đến việc không trình bày đầy đủ các chỉ tiêu trong một số giai đoạn.
Tác giả đã quyết định loại bỏ một số ngân hàng do thiếu sót trong dữ liệu cung cấp Cuối cùng, nghiên cứu được thực hiện dựa trên dữ liệu của 25 ngân hàng thương mại.
Thời gian: từ năm 2010 đến năm 2020 (11 năm).
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thống kê mô tả giúp nắm bắt các đặc tính cơ bản của bộ dữ liệu, từ đó cung cấp cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu Nghiên cứu tập trung vào thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2020 Ngoài ra, bài viết còn so sánh kết quả phân tích thực nghiệm với các nghiên cứu trước đây, đồng thời nhận xét và giải thích các kết quả hồi quy đạt được.
Phương pháp định lượng trong nghiên cứu này áp dụng hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng không cân bằng thông qua ba mô hình: Pooled OLS, FEM và REM Để lựa chọn mô hình tối ưu, tác giả thực hiện các kiểm định F cho OLS và FEM/REM, cùng với kiểm định Hausman cho FEM và REM Để cải thiện độ chính xác của ước lượng, nghiên cứu sử dụng mô hình bình phương bé nhất tổng quát (GLS) nhằm khắc phục các vi phạm giả định hồi quy.
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu mở rộng không gian và thời gian nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động kinh doanh của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, từ đó giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thanh khoản Thông tin này sẽ hỗ trợ các nhà nghiên cứu và ban quản trị NHTM trong việc lập kế hoạch hoạt động và cải thiện khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Cấu trúc nghiên cứu
Ngoài phụ lục và các danh mục tài liệu tham khảo, danh mục bảng biểu, danh mục chữ viết tắt, nghiên cứu này được chia thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương này trình bày chi tiết về công trình nghiên cứu, bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu Bên cạnh đó, chương cũng đề cập đến phương pháp nghiên cứu được áp dụng, những đóng góp của đề tài đối với lĩnh vực nghiên cứu và cấu trúc tổng thể của đề tài.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG THANH KHOẢN CỦA CÁC NHTM
Cơ sở lý thuyết về thanh khoản và rủi ro thanh khoản ngân hàng
2.1.1 Khái niệm khả năng thanh khoản của ngân hàng
Theo sách “A Treatise on Money”, tính thanh khoản trong tài chính đề cập đến khả năng mua hoặc bán tài sản trên thị trường mà không làm thay đổi đáng kể giá trị của chúng Tài sản có tính thanh khoản cao cho phép giao dịch nhanh chóng mà giá bán không bị giảm nhiều (Keynes, 1930).
Khả năng thanh khoản của ngân hàng, theo định nghĩa của II (2008), là khả năng tăng tài sản và đáp ứng nghĩa vụ nợ mà không chịu tổn thất lớn Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) xác định khả năng thanh khoản là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền một cách dễ dàng Tài sản thanh khoản là những tài sản có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền để đáp ứng nghĩa vụ tài chính Tóm lại, khả năng thanh khoản phản ánh sự sẵn có của vốn với chi phí hợp lý vào thời điểm cần thiết Đánh giá khả năng thanh khoản của ngân hàng được thực hiện từ ba góc độ: tính thanh khoản của tài sản, tính thanh khoản của nguồn vốn và tính thanh khoản tổng thể của ngân hàng.
Tính thanh khoản của tài sản là khả năng chuyển đổi tài sản thành tiền, được đánh giá qua thời gian và chi phí Tài sản có tính thanh khoản cao nếu quá trình chuyển đổi diễn ra nhanh chóng và với chi phí thấp (Longworth, 2010).
Tính thanh khoản của nguồn vốn ngân hàng được xác định bởi khả năng huy động và mở rộng vốn, thể hiện qua thời gian và chi phí cần thiết để tăng cường nguồn vốn huy động Khi thời gian và chi phí huy động nguồn vốn giảm, tính thanh khoản sẽ tăng cao, và ngược lại (Neto, 2003).
Tính thanh khoản của ngân hàng phản ánh khả năng thực hiện các nghĩa vụ tài chính đúng hạn với chi phí hợp lý Đối với ngân hàng thương mại (NHTM), tính thanh khoản thể hiện khả năng đáp ứng nhu cầu thanh toán, chi trả, rút tiền và cho vay của khách hàng.
Cung thanh khoản của ngân hàng, theo Nguyễn Bảo Huyền (2016), là khả năng đáp ứng nhu cầu thanh toán của khách hàng bằng cách cung ứng tiền Nguồn cung thanh khoản này bao gồm các khoản tiền gửi, thu nhập từ dịch vụ, thu tín dụng, tiền từ bán tài sản kinh doanh và vay mượn từ thị trường tiền tệ.
Cầu thanh khoản là nhu cầu mà ngân hàng phải đáp ứng để khách hàng thực hiện các giao dịch tài chính Các hoạt động tạo ra cầu thanh khoản bao gồm việc khách hàng rút tiền gửi, vay vốn, thanh toán các khoản nợ, chi phí sản xuất dịch vụ ngân hàng, và chi trả cổ tức cho cổ đông (Nguyễn Bảo Huyền, 2016).
Trong môi trường tài chính, việc cung và cầu thanh khoản hiếm khi đạt được sự cân bằng, dẫn đến tình trạng ngân hàng thường xuyên thặng dư hoặc thiếu hụt thanh khoản Do đó, các nhà quản trị ngân hàng cần phải theo dõi và đánh giá liên tục trạng thái thanh khoản để đưa ra quyết định kịp thời, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận Việc đánh giá chính xác tình hình thanh khoản không chỉ giúp ngân hàng khai thác hiệu quả nguồn vốn nhàn rỗi mà còn nâng cao uy tín và giảm thiểu rủi ro thanh khoản.
Rủi ro thanh khoản là khả năng ngân hàng không đáp ứng kịp thời các nghĩa vụ tài chính, dẫn đến việc phải huy động vốn bổ sung với chi phí cao hoặc bán tài sản với giá thấp Tình trạng này có thể gây đình trệ hoạt động, thua lỗ, mất uy tín và thậm chí dẫn đến phá sản cho ngân hàng.
Những nguyên nhân tiền đề gây ra rủi ro thanh khoản của ngân hàng:
Ngân hàng thường huy động và cho vay vốn với thời hạn ngắn, trong khi lại sử dụng khoản vốn này để cho vay với thời hạn dài hơn Điều này dẫn đến việc ngân hàng phải đối mặt với sự không khớp về thời hạn giữa tài sản nợ và tài sản có.
Sự nhạy cảm của tài sản tài chính đối với biến động lãi suất là rất quan trọng Khi lãi suất tăng, nhiều người gửi tiền có xu hướng rút tiền để tìm kiếm những nơi gửi có lãi suất cao hơn Điều này dẫn đến việc thay đổi lãi suất ảnh hưởng trực tiếp đến luồng tiền vào ra và khả năng thanh khoản của các ngân hàng.
Hiệu ứng rút tiền dây chuyền trong khủng hoảng tài chính xảy ra khi ngân hàng cho vay phần lớn số tiền huy động được Khi khách hàng đồng loạt rút tiền, ngân hàng gặp khó khăn trong việc hoàn trả các khoản nợ, dẫn đến tác động tiêu cực đến thanh khoản của họ.
Hoặc có thể chia rủi ro thanh khoản thành ba nhóm theo các nguyên nhân từ hoạt động:
Rủi ro thanh khoản từ tài sản nợ có thể xảy ra khi người gửi tiền rút tiền ngay lập tức Để đáp ứng nhu cầu này, ngân hàng buộc phải vay mượn trên thị trường tiền tệ hoặc bán tài sản với giá thấp.
Rủi ro thanh khoản từ tài sản có liên quan đến cam kết tín dụng, cho phép người vay rút tiền bất kỳ lúc nào trong thời gian cam kết Do đó, ngân hàng cần đảm bảo luôn có đủ tiền để đáp ứng ngay lập tức nhu cầu của khách hàng.
Rủi ro thanh khoản từ hoạt động ngoại bảng ngày càng gia tăng do sự phát triển mạnh mẽ của các công cụ tài chính phái sinh Những nghĩa vụ thanh toán bất thường như cam kết bảo lãnh, hợp đồng kỳ hạn, hợp đồng hoán đổi và hợp đồng quyền chọn có thể phát sinh khi đến hạn, tạo ra nhu cầu thanh khoản Nếu không chuẩn bị nguồn thanh khoản kịp thời, các ngân hàng thương mại sẽ phải đối mặt với rủi ro thanh khoản nghiêm trọng.
2.1.4 Cách đo lường khả năng thanh khoản
Các nhân tố tác động đến tính thanh khoản của NHTM
2.2.1 Các nhân tố thuộc môi trường vi mô
Theo lý thuyết "Quá lớn để sụp đổ" (Too big to fail), các ngân hàng lớn thường có khả năng đối phó với rủi ro thanh khoản tốt hơn Vodová chỉ ra rằng kích thước của ngân hàng có thể ảnh hưởng tích cực đến khả năng quản lý rủi ro này.
Các ngân hàng lớn trong nền kinh tế thường nhận được hỗ trợ từ Ngân hàng Trung ương, dẫn đến tâm lý ỷ lại và giảm thiểu việc dự trữ tài sản thanh khoản Ngược lại, các ngân hàng nhỏ gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn tài chính và do đó thường duy trì một lượng tài sản thanh khoản nhất định Tuy nhiên, một số nghiên cứu như của Akhtar & cộng sự (2011) và Delechat & cộng sự (2012) cho thấy các ngân hàng quy mô lớn vẫn duy trì tỷ lệ thanh khoản cao, trái ngược với giả thuyết trước đó.
• Tỷ lệ vốn chủ sở hữu
Lý thuyết “Hấp thụ rủi ro” cho rằng tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao sẽ cải thiện khả năng thanh khoản của ngân hàng Ngân hàng tạo ra thanh khoản bằng cách sử dụng các khoản tiền gửi có tính thanh khoản cao để cho vay các khoản vay có tính thanh khoản thấp Tuy nhiên, việc tạo ra nhiều thanh khoản đồng nghĩa với việc ngân hàng phải đối mặt với nhiều rủi ro hơn Mặc dù vậy, sự dồi dào của nguồn vốn cao cũng giúp tăng khả năng hấp thụ rủi ro của ngân hàng.
Lý thuyết "Mong manh – lấn át tài chính" cho rằng khi nguồn vốn chủ sở hữu tăng, cung thanh khoản lại giảm Gorton & Winton (1999) chỉ ra rằng tỷ lệ vốn cao có thể làm giảm khả năng tạo thanh khoản do việc dồn ép tiền gửi Vì tiền gửi có tính thanh khoản cao trong khi vốn chủ sở hữu ngân hàng lại không có tính thanh khoản, nên tổng thể thanh khoản sẽ giảm khi tỷ lệ vốn cao.
• Khả năng sinh lời (ROE)
Theo lý thuyết về mối quan hệ giữa vốn và đệm thanh khoản, Baltensperger (1980) cho rằng lượng tài sản thanh khoản mà ngân hàng giữ phản ánh chi phí cơ hội từ lợi nhuận cho vay Việc nắm giữ tài sản thanh khoản giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro thiếu hụt tiền mặt và tối thiểu hóa chi phí huy động vốn bên ngoài Tuy nhiên, chi phí cơ hội khi giữ tài sản thanh khoản thường lớn hơn lợi ích từ việc đảm bảo khả năng thanh khoản, điều này được xác nhận bởi các nghiên cứu như của Owolabi và cộng sự (2011) cũng như các nghiên cứu quốc tế như Akhtar và cộng sự (2011) và Arif & Anees (2012).
• Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập nhằm bảo vệ ngân hàng khỏi các tổn thất do khách hàng không thực hiện nghĩa vụ vay Theo nghiên cứu của Delechat và cộng sự (2012), những ngân hàng có nhiều trích lập dự phòng thường có mức đệm thanh khoản thấp Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây của các tác giả như Lucchetta (2007) và Delechat (2012) cũng chỉ ra rằng có mối tương quan âm giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Các khoản nợ xấu là những khoản cho vay không thu hồi được gốc và lãi trong thời gian dài, vi phạm các điều khoản hợp đồng vay, ảnh hưởng đến chất lượng tài sản và khả năng thanh khoản của ngân hàng Theo nghiên cứu của Bloem & Gorter (2001), sự gia tăng nợ xấu trong danh mục cho vay làm giảm khả năng cấp tín dụng, gây mất niềm tin từ người gửi tiền và dẫn đến rủi ro thanh khoản khi nhà đầu tư rút vốn Kết quả này được xác nhận bởi các nghiên cứu của Arif & Anees (2012) và Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh (2019) Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác như của Vodová (2011), Vũ Thị Hồng (2015) và Mai Thị Phương Thùy & Bùi Thị Điệp (2018) lại cho thấy kết quả ngược lại.
Theo lý thuyết “Đánh đổi”, các ngân hàng thương mại thường ưu tiên cơ cấu tài sản cho vay và tiền gửi khách hàng Mặc dù các khoản cho vay có tính thanh khoản kém hơn so với tiền gửi, việc nắm giữ nhiều khoản tiền gửi mà không cho vay sẽ tăng cường khả năng thanh khoản của ngân hàng Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến việc thu nhập của ngân hàng giảm sút Nghiên cứu của Arif & Anees (2012) và Singh & Sharma (2016) đã chỉ ra rằng tỷ lệ tiền gửi có mối tương quan dương với khả năng thanh khoản.
Lợi nhuận chính của các ngân hàng thương mại (NHTM) chủ yếu đến từ hoạt động cho vay, nhưng các khoản vay lại có tính thanh khoản thấp Việc cho vay nhiều đồng nghĩa với việc tăng mức độ rủi ro NHTM thường nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn khi nhu cầu vay vốn thấp và ngược lại Điều này đã được nghiên cứu và xác nhận bởi Aspachs và cộng sự (2005) cũng như Vũ Thị Hồng (2015).
2.2.2 Các nhân tố thuộc môi trường vĩ mô
• Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
Theo Aspachs và cộng sự (2005), tài sản thanh khoản của ngân hàng chịu ảnh hưởng từ chu kỳ kinh tế Trong giai đoạn tăng trưởng, ngân hàng thường tập trung vào cho vay và đầu tư vào tài sản có lợi suất cao, dẫn đến khả năng thanh khoản giảm Ngược lại, trong thời kỳ suy thoái, khi cơ hội cho vay hạn chế và nhu cầu giao dịch tiền tệ giảm, ngân hàng có xu hướng nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn, từ đó nâng cao khả năng thanh khoản Chu kỳ kinh tế được phản ánh qua tỷ lệ tăng trưởng GDP (Aspachs & cộng sự, 2005) Moussa (2015) và Singh & Sharma (2016) cũng đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ tăng trưởng kinh tế và khả năng thanh khoản.
Mô hình Fisher chỉ ra rằng tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến khả năng phân bổ nguồn lực tài chính của ngân hàng Khi lạm phát tăng, đồng nội tệ mất giá so với ngoại tệ và vàng, làm cho ngân hàng gặp khó khăn trong việc huy động vốn Để thu hút vốn, ngân hàng phải nâng lãi suất huy động, dẫn đến việc lãi suất tiền gửi cũng tăng nhằm đảm bảo lãi suất thực dương cho khách hàng và ngăn chặn tình trạng rút tiền để đầu tư vào các kênh sinh lời khác Điều này làm giảm lợi nhuận của ngân hàng, khiến họ có xu hướng cho vay ít hơn và nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn, theo nghiên cứu của Moussa (2015) và Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh (2019) Tuy nhiên, nghiên cứu của Vodová (2011) lại đưa ra kết quả trái ngược.
Theo Horváth và cộng sự (2014) chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực đến thanh khoản, với việc thất nghiệp cao làm giảm vốn và cản trở khả năng tạo ra thanh khoản Điều này phù hợp với thực tế rằng trong thời kỳ kinh tế khó khăn, các ngân hàng thường gặp khó khăn trong việc duy trì khả năng thanh toán và tạo ra thanh khoản Ngược lại, nghiên cứu của Vodová (2011) và Singh & Sharma (2016) cho thấy không có mối liên hệ rõ ràng giữa tỷ lệ thất nghiệp và khả năng thanh khoản.
2.3 Nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố tác động đến khả năng thanh khoản của các NHTM
Trên toàn cầu, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng Một trong những nghiên cứu đáng chú ý là của Aspachs và cộng sự.
Nghiên cứu của (2005) áp dụng phương pháp GMM để kiểm định dữ liệu bảng không cân bằng từ 57 ngân hàng Anh trong giai đoạn 1985 – 2003, cho thấy rằng khả năng sinh lời, lãi suất ngắn hạn và tỷ lệ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều, trong khi quy mô ngân hàng lại có ảnh hưởng tích cực đến tính thanh khoản Bên cạnh đó, nghiên cứu của Akhtar & cộng sự (2011) phân tích dữ liệu từ bảng cân đối kế toán của 12 ngân hàng thông thường và ngân hàng Hồi giáo tại Pakistan trong giai đoạn tương ứng.
Nghiên cứu năm 2009 cho thấy quy mô, tỷ lệ vốn lưu động và hệ số an toàn vốn có ảnh hưởng tích cực đến thanh khoản, trong khi lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu lại có tác động tiêu cực Arif & Anees (2012) đã phân tích các yếu tố nội tại như nợ xấu, tiền gửi khách hàng, tiền mặt và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu qua dữ liệu hồi quy của 22 ngân hàng Pakistan từ 2004 đến 2009 Kết quả cho thấy tiền gửi khách hàng, tiền mặt và lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có mối tương quan tích cực với tính thanh khoản, trong khi nợ xấu lại ảnh hưởng tiêu cực.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng thương mại, nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng Mô hình này được thiết lập với dạng tổng quát nhằm phân tích mối quan hệ giữa các biến số.
Trong mô hình nghiên cứu, Y i,t là biến phụ thuộc, trong đó i biểu thị cho đơn vị chéo và t cho đơn vị thời gian Các biến giải thích của ngân hàng i trong năm t được ký hiệu là X i,t Hệ số chặn được ký hiệu là α, trong khi hệ số hồi quy của ngân hàng i là β i Cuối cùng, ε i,t đại diện cho sai số của mô hình.
Dựa trên việc tổng hợp các lý thuyết từ chương 2 và các nghiên cứu về thanh khoản của tác giả Vodová, tác giả đã đề xuất một mô hình nghiên cứu mới.
LIQ i,t : khả năng thanh khoản của ngân hàng
SIZE i,t : quy mô ngân hàng i trong năm t
CAP i,t : tỷ lệ vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong năm t
ROE i,t : khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i trong năm t
LPR i,t : tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng của ngân hàng i trong năm t
NPL i,t : tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng i trong năm t
DEP i,t : tỷ lệ tiền gửi của ngân hàng i trong năm t LDR i,t : tỷ lệ cho vay của ngân hàng i trong năm t
GDP i,t : tỷ lệ tăng trưởng kinh tế năm t
INF i,t : tỷ lệ lạm phát năm t
UNE i,t : tỷ lệ thất nghiệp năm t i đại diện cho ngân hàng t đại diện cho thời gian nghiên cứu từ 2010 đến 2020
Mô tả biến và các giả thuyết
Khả năng thanh khoản của các NHTM thường được ước lượng thông qua bốn chỉ số sau đây:
LIQ1 = Tài sản thanh khoản Tổng tài sản
LIQ2 = Tài sản thanh khoản Tổng tiền gửi
LIQ3 = Dư nợ cho vay Tổng tài sản
LIQ4 = Dư nợ cho vay Tổng tiền gửi
Nghiên cứu này đã chọn chỉ số LIQ2 để đánh giá khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, vì đây là chỉ số phổ biến được nhiều tác giả trong và ngoài nước sử dụng, chẳng hạn như Aspachs và cộng sự.
(2005), Delechat & cộng sự (2012), Vodová (2011), Vũ Thị Hồng (2015), Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh (2019), …
Tài sản thanh khoản bao gồm tiền mặt, tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước và các tổ chức tín dụng khác, cùng với chứng khoán chính phủ và các loại chứng khoán tương tự Một ngân hàng có khả năng thanh khoản tốt sẽ sở hữu nhiều tài sản thanh khoản Chỉ số LIQ2 được tính toán dựa trên giả định rằng ngân hàng không thể vay vốn từ Ngân hàng Nhà nước hoặc các ngân hàng khác trong trường hợp thiếu hụt thanh khoản Chỉ số này phản ánh khả năng của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản thanh khoản để đáp ứng các yêu cầu rút tiền của khách hàng.
Ngân hàng có khả năng đáp ứng nghĩa vụ nợ khi chỉ số LIQ2 vượt quá 100% (Vodová, 2013) Chỉ số này càng cao, khả năng của ngân hàng trong việc hấp thụ cú sốc thanh khoản càng lớn, cho phép ngân hàng đáp ứng kịp thời các yêu cầu rút tiền đột ngột từ khách hàng.
3.2.2.1 Quy mô ngân hàng (SIZE)
Theo nghiên cứu của Theo Rauch và cộng sự (2009), quy mô ngân hàng được xác định bởi tổng tài sản mà ngân hàng sở hữu, thường được đo bằng logarit tự nhiên do giá trị tuyệt đối rất lớn Khi ngân hàng mở rộng quy mô, khả năng thanh khoản tăng lên nhờ vào việc huy động thêm nguồn vốn Tuy nhiên, việc mở rộng quá mức có thể dẫn đến chi phí gia tăng và sự phát triển không đồng bộ về quản lý và nguồn nhân lực, làm tăng rủi ro, bao gồm rủi ro thanh khoản Do đó, tác giả đã đặt ra giả thuyết nghiên cứu liên quan đến vấn đề này.
Giả thuyết 1: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều hoặc ngược chiều đến khả năng thanh khoản.
3.2.2.2 Tỷ lệ vốn chủ sỡ hữu (CAP)
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu được tính bằng cách chia vốn chủ sở hữu cho tổng tài sản, phản ánh sức mạnh tài chính của ngân hàng Tỷ lệ này không chỉ thể hiện tình trạng an toàn tài chính mà còn cho thấy khả năng bù đắp tổn thất, bảo vệ người gửi tiền Ngân hàng có vốn lớn sẽ thu hút được sự tin tưởng từ khách hàng và nhà đầu tư, từ đó dễ dàng huy động nguồn tiền gửi và đầu tư hơn Ngược lại, tỷ số thấp cho thấy ngân hàng đang sử dụng đòn bẩy tài chính cao, điều này tiềm ẩn nhiều rủi ro và có thể dẫn đến giảm lợi nhuận khi chi phí vốn vay tăng Do đó, tác giả đã đặt ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết 2: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến thanh khoản.
Khả năng sinh lời (ROE) của ngân hàng được xác định qua tỷ lệ lợi nhuận sau thuế so với vốn chủ sở hữu bình quân, phản ánh hiệu quả quản lý vốn Ngân hàng thương mại thường gặp khó khăn trong việc cân bằng giữa duy trì thanh khoản và tối ưu hóa lợi nhuận Các khoản cho vay, mặc dù mang lại lợi nhuận cao và chiếm tỷ trọng lớn trong thu nhập, cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro Chỉ số thanh khoản cao cho thấy ngân hàng có ít rủi ro, nhưng đồng thời cũng dẫn đến lợi nhuận thấp hơn.
1998) Vì thế tác giả đặt giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết 3: Khả năng sinh lời có tác động ngược chiều đến thanh khoản.
3.2.2.4 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng
Dự phòng rủi ro là khoản tiền được trích lập nhằm bảo vệ trước những tổn thất có thể xảy ra khi khách hàng không hoàn trả nợ vay Theo Thông tư số 39/2013/TT-NHNN, các khoản nợ phải thu được phân loại thành năm nhóm dựa trên thời gian quá hạn, từ nhóm 1 (dưới 6 tháng) đến nhóm 5 (quá hạn từ 3 năm trở lên), với tỷ lệ trích lập tương ứng là 0%, 30%, 50%, 70% và 100% Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được tính bằng chi phí dự phòng trên tổng cho vay, cho thấy rằng các ngân hàng có nhiều khoản trích lập dự phòng và danh mục cho vay rủi ro cao thường có đệm thanh khoản thấp.
Giả thuyết 4: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động ngược chiều đến thanh khoản.
Theo Quyết định 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005, Ngân hàng Nhà nước phân loại nợ của TCTD thành năm nhóm: nhóm 1 (nợ đủ tiêu chuẩn), nhóm 2 (nợ cần chú ý), nhóm 3 (nợ dưới tiêu chuẩn), nhóm 4 (nợ nghi ngờ) và nhóm 5 (nợ có khả năng mất vốn) Trong đó, nợ xấu được xác định là những khoản nợ thuộc nhóm 3 trở lên.
Tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng được xác định bằng tổng dư nợ từ nhóm 3 đến nhóm 5 so với tổng dư nợ cho vay Những khoản nợ xấu khó thu hồi không chỉ làm giảm chất lượng tài sản mà còn ảnh hưởng đến thu nhập của ngân hàng, do ngân hàng không thu hồi được gốc và lãi từ người vay, trong khi vẫn phải trả lãi cho người gửi tiền Khi tỷ lệ nợ xấu cao, khách hàng sẽ lo ngại và có thể rút tiền, làm giảm khả năng huy động vốn và dẫn đến suy giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu liên quan đến vấn đề này.
Giả thuyết 5: Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến thanh khoản.
Tỷ lệ tiền gửi được xác định bằng tổng tiền gửi của khách hàng so với tổng tài sản Trong bối cảnh kinh tế bất ổn, các ngân hàng thường giảm thiểu rủi ro hoạt động bằng cách hạn chế cho vay, trong khi đó, khách hàng có xu hướng gửi tiền vào ngân hàng để tiết kiệm (Moussa, 2015) Do đó, tỷ lệ tiền gửi cao đồng nghĩa với thanh khoản cao hơn Dựa trên điều này, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết 6: Tỷ lệ tiền gửi có tác động cùng chiều đến thanh khoản.
Tỷ lệ cho vay được xác định bằng cách chia tổng số cho vay cho tổng nguồn vốn huy động, phản ánh sự tập trung của ngân hàng vào hoạt động cho vay, vốn là nguồn thu nhập chính Tuy nhiên, các khoản cho vay thường có tính thanh khoản thấp, dẫn đến việc tỷ lệ cho vay cao có thể làm giảm tính thanh khoản của ngân hàng Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu liên quan đến mối quan hệ giữa tỷ lệ cho vay và tính thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết 7: Tỷ lệ cho vay có tác động ngược chiều đến thanh khoản.
3.2.2.8 Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đại diện cho giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong lãnh thổ một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm Tăng trưởng GDP được tính bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi của giá trị GDP trong thời kỳ này so với cùng kỳ năm trước, giúp đo lường mức độ tăng trưởng của nền kinh tế Công thức tính tỷ lệ tăng trưởng GDP rất quan trọng để phân tích sự phát triển kinh tế.
Trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng, doanh nghiệp có doanh thu cao và khách hàng có khả năng trả nợ tốt, dẫn đến việc ngân hàng tăng cường cho vay để đáp ứng nhu cầu Tuy nhiên, trong giai đoạn suy thoái, cơ hội cho vay giảm và rủi ro tín dụng gia tăng, buộc các ngân hàng phải hạn chế cho vay và giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn.
Giả thuyết 8: Tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có tác động ngược chiều đến thanh khoản.
Lạm phát là sự gia tăng liên tục của mức giá chung đối với hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế theo thời gian Tỷ lệ lạm phát được xác định bằng phần trăm tăng giá so với kỳ trước Chỉ số CPI thường được sử dụng để đo lường lạm phát, với công thức tính toán cụ thể cho CPI và tỷ lệ lạm phát.
Trong đó: q 0 : khối lượng hàng hóa i ở thời kỳ gốc p 0 : giá hàng hóa i ở thời kỳ gốc p 1 : giá hàng hóa i ở thời kỳ nghiên cứu
Tỷ lệ lạm phát gia tăng làm giảm giá trị thực của tiền và tài sản, trong khi lãi suất ngân hàng không theo kịp lạm phát, dẫn đến việc đồng tiền hiện tại có giá trị cao hơn trong tương lai Kết quả là, các tổ chức tài chính, bao gồm ngân hàng, hạn chế cấp tín dụng, làm tăng số lượng tài sản thanh khoản mà ngân hàng nắm giữ trong bối cảnh lạm phát tăng cao (Fola, 2015) Từ đó, tác giả đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết 9: Tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến thanh khoản.
Phương pháp nghiên cứu
3.3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo, mang lại thông tin phong phú và đa dạng hơn Việc kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát không gian giúp hạn chế khuyết tật của mô hình, giảm thiểu hiện tượng cộng tuyến giữa các biến số, đồng thời cung cấp nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn trong phân tích Do đó, dữ liệu bảng là lựa chọn tối ưu cho nghiên cứu so với dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo đơn giản.
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu được thu thập từ báo cáo tài chính hàng năm của 32 ngân hàng thương mại tại Việt Nam, bao gồm các bảng báo cáo tài chính, cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh Tuy nhiên, trong quá trình tổng hợp, tác giả phát hiện một số ngân hàng không cung cấp đầy đủ dữ liệu, dẫn đến việc loại bỏ những ngân hàng này Ngoài ra, một số ngân hàng không công khai dữ liệu trong vài năm cũng bị loại bỏ, chỉ giữ lại các năm có đầy đủ thông tin Cuối cùng, dữ liệu được tổng hợp từ 25 ngân hàng thương mại, tạo thành một bảng dữ liệu không cân bằng do sự thiếu sót thông tin.
Nghiên cứu này được thực hiện trên mẫu gồm 32 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam từ năm 2010 đến 2020 Trong đó, 25 NHTM được chọn lọc đảm bảo hoạt động liên tục và có báo cáo tài chính (BCTC) cập nhật ít nhất 11 năm trong suốt thời gian nghiên cứu Dữ liệu vĩ mô được thu thập từ các nguồn uy tín như Worldbank và Statista, đảm bảo tính đáng tin cậy của nghiên cứu.
Phần mềm Stata được sử dụng để phân tích hồi quy trong nghiên cứu này Sau khi thu thập dữ liệu, khóa luận tiến hành thống kê mô tả, cung cấp các thông số quan trọng như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của biến phụ thuộc cũng như các biến độc lập.
3.3.2 Ma trận tương quan giữa các biến
Ma trận tương quan giữa các biến là công cụ quan trọng để kiểm tra mối quan hệ trong mô hình Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1, cho thấy mức độ và chiều hướng của sự liên kết giữa các biến.
1 Hệ số tương quan bằng 1 thể hiện giữa hai biến số có mối tương quan dương hoàn hảo, hệ số tương quan bằng -1 thể hiện mối tương quan âm hoàn hảo Hai biến số không có mối quan hệ tuyến tính khi hệ số tương quan bằng 0 Trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn hoặc bằng 0.8), đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến khiến ước lượng không hiệu quả và kết quả không đáng tin cậy Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, tác giả sẽ tiến hành loại bỏ biến ra khỏi mô hình.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng với ba mô hình cơ bản: mô hình bình phương bé nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM).
Mô hình bình phương bé nhất dữ liệu gộp (Pooled OLS):
Mô hình Pooled OLS thể hiện tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc với giả định rằng các đơn vị chéo là đồng nhất Tuy nhiên, trong thực tế, sự đồng nhất này rất hiếm khi xảy ra, đặc biệt là trong nghiên cứu về các ngân hàng, nơi mà các đơn vị chéo không thể hoàn toàn giống nhau.
Mô hình tác động cố định (FEM):
Mô hình FEM thể hiện tác động của các biến giải thích lên biến phụ thuộc, đồng thời phân biệt giữa các đơn vị chéo Sự xuất hiện của α i cho thấy sự không đồng nhất giữa các đơn vị này và giữ nguyên theo thời gian.
Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM):
Mô hình REM phản ánh tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc, đồng thời xem xét đặc trưng riêng của từng đơn vị chéo Tính không đồng nhất giữa các đơn vị chéo được thể hiện qua thành phần sai số phức hợp ω it, trong đó bao gồm thành phần tác động ngẫu nhiên ε i, phản ánh đặc trưng của từng đơn vị chéo, và v it, là hạng nhiễu không tương quan giữa các biến.
Theo Frees (2004), việc lựa chọn phương pháp FEM – REM thay cho Pooled OLS xuất phát từ sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo Để xác định sự không đồng nhất này, kiểm định pooling (kiểm định F) được thực hiện với hai giả thuyết.
H0: Không tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (Pooled OLS phù hợp)
H1: Tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (FEM phù hợp)
Khi giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa α (5%), chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy mô hình FEM thích hợp hơn so với mô hình Pooled OLS Ngược lại, nếu giá trị p-value lớn hơn hoặc bằng α, chúng ta chấp nhận giả thuyết H0, điều này cho thấy mô hình Pooled OLS là lựa chọn phù hợp hơn.
Khi mô hình FEM phù hợp hơn Pooled OLS, việc lựa chọn giữa FEM và REM phụ thuộc vào kiểm định Hausman Mô hình FEM giả định rằng các đơn vị chéo có hệ số chặn cố định khác nhau, trong khi REM cho rằng sai số giữa các đơn vị chéo khác nhau Do đó, kiểm định sẽ được thực hiện dựa trên hai giả thuyết.
H 0 : β FEM = β REM (REM phù hợp)
H 1 : β FEM ≠ β REM (FEM phù hợp)
Khi giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa α (5%), chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, điều này cho thấy mô hình FEM sẽ phù hợp hơn mô hình REM Ngược lại, nếu giả thuyết H0 được chấp nhận, mô hình REM sẽ là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình FEM.
3.3.4 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau Để chắc chắn mô hình không xảy ra đa cộng tuyến, hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variation Inflation Factor) được áp dụng Giá trị VIF nhỏ hơn 10 chứng tỏ mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.5 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Quy trình nghiên cứu
Trình tự các bước nghiên cứu như sau:
Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu
Cụ thể các bước như sau:
Tác giả sẽ tiến hành tổng hợp lý thuyết nền về các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của ngân hàng thương mại, nhằm xác định các biến cần thiết và xây dựng mô hình nghiên cứu.
Bước 2: Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Thu thập dữ liệu bao gồm việc lấy mẫu dữ liệu về biến phụ thuộc LIQ và các biến độc lập từ báo cáo tài chính hàng năm của ngân hàng thương mại Ngoài ra, các biến vĩ mô được thu thập từ Worldbank và Statista.
Bước 4 trong nghiên cứu là áp dụng phương pháp định lượng hồi quy bảng dựa trên dữ liệu đã thu thập từ mô hình nghiên cứu đề xuất Sau khi thực hiện hồi quy, tác giả tiến hành kiểm định mô hình để đảm bảo kết quả nghiên cứu đáng tin cậy Để đạt được điều này, các kiểm định quan trọng như kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai sai số thay đổi được thực hiện.
Bước 5 bao gồm việc phân tích kết quả hồi quy và thảo luận về các kết quả nghiên cứu Qua đó, chúng ta có thể đưa ra các đề xuất về chính sách và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Trong chương 3, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết từ chương 2, xác định các biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua công thức, ý nghĩa và bảng kỳ vọng dấu Tác giả cũng giới thiệu phương pháp phân tích dữ liệu để chọn mô hình hồi quy phù hợp, sử dụng phần mềm Stata để phân tích và kiểm định các khuyết tật của mô hình Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày và giải thích chi tiết trong chương 4.
PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Số quan sát
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Bảng 4.1 trình bày kết quả thống kê mô tả bộ dữ liệu, bao gồm các thông số như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của từng biến Nghiên cứu này tổng hợp 275 quan sát, do một số ngân hàng thiếu dữ liệu trong một vài năm.
Theo thống kê, chỉ số thanh khoản LIQ của các ngân hàng thương mại (NHTM) có giá trị trung bình là 59.59%, với dao động từ 20.56% đến 263.63% TPBank ghi nhận tỷ lệ thanh khoản cao nhất vào năm 2011, trong khi PGBank có tỷ lệ thấp nhất vào năm 2010 Độ lệch chuẩn cho thấy sự phân tán của LIQ giữa các ngân hàng với giá trị trung bình là 32.95% Từ năm 2014 đến nay, hầu hết các ngân hàng đều duy trì tỷ lệ tài sản thanh khoản thấp hơn mức trung bình.
Quy mô ngân hàng trung bình đạt 8.03, với biến động từ 7.1 đến 9.18 Trong số 25 ngân hàng được nghiên cứu, BIDV là ngân hàng lớn nhất vào năm 2020, trong khi ngân hàng Kiên Long là ngân hàng nhỏ nhất vào năm 2010 Tổng tài sản của các ngân hàng có xu hướng tăng qua các năm, và hầu hết các ngân hàng đều sở hữu quy mô vượt mức trung bình.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) của các ngân hàng trung bình đạt 9.4%, trong đó Ngân hàng Kiên Long dẫn đầu với tỷ lệ cao nhất là 25.54%.
Từ năm 2010 đến 2020, ngân hàng BIDV ghi nhận tỷ lệ vốn chủ sở hữu thấp nhất là 4,06% vào năm 2017 Mặc dù vốn chủ sở hữu của các ngân hàng đã tăng trưởng ổn định trong giai đoạn này, tổng tài sản lại tăng trưởng nhanh hơn, dẫn đến xu hướng giảm tỷ lệ vốn chủ sở hữu qua các năm.
Khả năng sinh lời (ROE): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) của 25
NHTMCP có giá trị trung bình là 10.07%, với biên độ dao động từ -56.33% đến 29.57% và độ lệch chuẩn 8.27% Điều này cho thấy rằng trên mỗi 100 đồng đầu tư vào vốn chủ sở hữu, ngân hàng có thể tạo ra lợi nhuận cao nhất là 29.57 đồng (VIB năm 2020) và lợi nhuận thấp nhất là -56.33 đồng (TPBank năm 2011).
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LPR) trung bình của các ngân hàng hiện nay là 1.13% VPBank ghi nhận tỷ lệ dự phòng cao nhất lên tới 5.41% vào năm 2019, trong khi ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB) có tỷ lệ thấp nhất là -1.01% vào năm 2012 Gần đây, do tác động của dịch Covid-19, các ngân hàng được phép trích lập dự phòng rủi ro tín dụng cho các khoản nợ cơ cấu trong thời gian dài hơn theo thông tư 03/2021/ TT-NHNN.
Tỷ lệ nợ xấu (NPL) trung bình của các ngân hàng hiện nay là 2.14% Trong đó, ngân hàng Sài Gòn – Hà Nội (SHB) ghi nhận tỷ lệ nợ xấu cao nhất là 8.8% vào năm 2012, trong khi TPBank có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất là 0.018% vào năm 2010 Giai đoạn 2010 – 2014, tỷ lệ nợ xấu của các ngân hàng thường cao hơn mức trung bình, đặc biệt là từ 2009 đến 2011 do tác động của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, và từ 2012 đến 2014 do sự tập trung vào tăng trưởng tín dụng trong khi quy trình thẩm định còn yếu kém.
2017) Những năm gần đây các ngân hàng thắt chặt hơn trong việc cấp tín dụng nên tỷ lệ nợ xấu cũng giảm đáng kể (đa số dưới 3%).
Tỷ lệ tiền gửi (DEP): Các ngân hàng có tỷ lệ tiền gửi trung bình là 63.42%.
Ngân hàng Sacombank năm 2015 có tỷ lệ tiền gửi cao nhất là 89.37% và ngân hàng TPBank năm 2011 có tỷ lệ tiền gửi thấp nhất là 25.08%.
Tỷ lệ cho vay (LDR): Tỷ lệ cho vay của 25 NHTMCP có giá trị trung bình
Tỷ lệ cho vay trung bình của các ngân hàng đạt 65.75%, dao động từ 16.71% đến 122.66%, với độ lệch chuẩn 17.79% Trong đó, VPBank ghi nhận tỷ lệ cho vay cao nhất vào năm 2020, trong khi TPBank có tỷ lệ thấp nhất vào năm 2011 Theo thông tư số 13/2010/TT-NHNN, tỷ lệ cấp tín dụng so với nguồn vốn huy động của ngân hàng được quy định là 80% Nhiều ngân hàng như VietinBank, OCB, TPBank và VPBank có tỷ lệ cho vay vượt quá 100%, cho thấy hoạt động cho vay là nguồn lợi nhuận chính của họ.
Trong giai đoạn 2010 – 2020, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) trung bình đạt 6%, với mức cao nhất là 7.08% vào năm 2018 và thấp nhất là 2.91% vào năm 2020 Mặc dù GDP năm 2020 ghi nhận mức tăng thấp nhất trong giai đoạn này, nhưng trước những tác động tiêu cực của dịch Covid-19, đây vẫn được coi là một thành công đáng ghi nhận của Việt Nam, với tốc độ tăng trưởng thuộc nhóm cao nhất thế giới.
Từ năm 2012 đến 2019, GDP của Việt Nam có xu hướng tăng trưởng ổn định, đặc biệt trong giai đoạn 2015 - 2019, mức tăng trưởng luôn vượt qua 6% Điều này phản ánh sự phát triển bền vững của nền kinh tế Việt Nam.
Tỷ lệ lạm phát (INF) trong giai đoạn 2010 – 2020 trung bình đạt 5.82%, với mức cao nhất vào năm 2011 là 18.67% và thấp nhất là 0.63% vào năm 2015 Nguyên nhân chính của đợt lạm phát kỷ lục năm 2011 là do chính sách tiền tệ nới lỏng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam từ 2003 đến 2007, dẫn đến việc cung tiền tăng 25% mỗi năm Trong giai đoạn 2016 – 2020, tỷ lệ lạm phát dao động trong khoảng 2.67%.
Tỷ lệ thất nghiệp (UNE): Trong giai đoạn 2010 – 2020, tỷ lệ thất nghiệp tại
Tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam luôn duy trì ở mức thấp, với mức trung bình là 1.89% Tỷ lệ cao nhất ghi nhận vào năm 2015 là 2.13%, trong khi mức thấp nhất đạt 1.11% vào năm 2010 Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, tỷ lệ thất nghiệp có sự cải thiện rõ rệt, dao động từ 1.11% đến 1.87% trong giai đoạn 2010 – 2014 Tuy nhiên, do ảnh hưởng của dịch Covid-19, hoạt động sản xuất kinh doanh gặp khó khăn, dẫn đến việc cắt giảm lao động và tỷ lệ thất nghiệp trong 2 năm qua đã tăng lên trên 2%.
Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
LIQ SIZE CAP ROE LPR NPL DEP
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến DEP và biến phụ thuộc LIQ với hệ số tương quan |−0.8242| = 0.8242, lớn hơn 0.8 Do đó, tác giả quyết định loại bỏ biến DEP khỏi mô hình và tiến hành kiểm định tương quan lần nữa.
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến sau khi bỏ biến DEP
LIQ SIZE CAP ROE LPR NPL LDR
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả từ ma trận tương quan trong bảng 4.3 chỉ ra rằng không còn hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng, vì hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8.
Kết quả phân tích cho thấy các biến SIZE, LPR, NPL, LDR và UNE có tác động ngược chiều đến biến phụ thuộc LIQ, trong khi các biến CAP, ROE, GDP và INF có tác động cùng chiều Những phát hiện này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu đã được xem xét và kỳ vọng của tác giả.
Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy và lựa chọn mô hình
4.3.1 Kết quả phân tích hồi quy
Tác giả sẽ áp dụng tuần tự các phương pháp hồi quy OLS, FEM và REM, đồng thời thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình như F-test (kiểm định Pooling) và kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp nhất giữa OLS, FEM và REM.
Bảng 4.4 Tổng hợp kết quả hồi quy của 3 mô hình OLS, FEM, REM
Mô hình OLS FEM REM
NPL -5.31844*** 0.000 -4.72507*** 0.000 -4.97105*** 0.000 LDR -1.20774*** 0.000 -1.16290*** 0.000 -1.13441*** 0.000 GDP -3.84020*** 0.000 -2.63560*** 0.007 -3.20216*** 0.001 INF 1.48731*** 0.000 2.06388*** 0.000 1.62144*** 0.000 UNE -8.63702* 0.085 -16.73063*** 0.001 -10.01988** 0.026
Ghi chú: ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Kết quả hồi quy theo mô hình OLS cho thấy biến CAP và LPR không có ý nghĩa thống kê, trong khi đó, biến SIZE và UNE ảnh hưởng đến biến phụ thuộc LIQ với mức ý nghĩa 10% Các biến ROE, NPL, LDR, GDP và INF có ý nghĩa thống kê 1% trong việc giải thích sự thay đổi của LIQ Hệ số R² điều chỉnh đạt 0.6228, cho thấy 7 biến độc lập giải thích được 62.28% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Kết quả hồi quy theo mô hình FEM cho thấy, ngoại trừ hai biến ROE và LPR không có ý nghĩa thống kê, tất cả các biến độc lập còn lại như SIZE, CAP, NPL, LDR, GDP, INF và UNE đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong việc giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc LIQ Hệ số R² hiệu chỉnh đạt 0.4534, cho thấy bảy biến độc lập này giải thích được 45.34% sự biến thiên của LIQ.
Kết quả hồi quy theo mô hình REM cho thấy rằng biến SIZE và LPR không có ý nghĩa thống kê, trong khi các biến độc lập CAP và UNE có tác động đến biến phụ thuộc LIQ với mức ý nghĩa 10% và 5% Ngoài ra, các biến ROE, NPL, LDR, GDP và INF có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong việc giải thích sự thay đổi của LIQ Hệ số R² hiệu chỉnh đạt 0.6213, cho thấy 7 biến độc lập trên giải thích được 62.13% sự biến thiên của biến phụ thuộc LIQ.
Trong nghiên cứu, có 5 biến độc lập NPL, LDR, GDP, INF và UNE được xác định là có ý nghĩa thống kê trong cả 3 mô hình Biến SIZE, CAP và ROE chỉ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc LIQ trong 2/3 mô hình Đáng chú ý, cả 3 mô hình đều cho thấy không có mối liên hệ giữa biến LPR và tính thanh khoản LIQ.
4.3.2 Các kiểm định lựa chọn mô hình
Kiểm định sự không đồng nhất (Pooling test)
Kiểm định này dùng để so sánh giữa mô hình OLS và FEM/REM Kiểm định được tiến hành với hai giả thuyết như sau:
H0: Không tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (Pooled OLS phù hợp)
H1: Tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng (FEM/REM phù hợp)
Bảng 4.5 Kết quả kiểm định sự không đồng nhất
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0000 < 5% Bác bỏ H0 Tồn tại tác động đặc trưng giữa các đối tượng Mô hình FEM/REM phù hợp hơn OLS.
Kiểm định này dùng để so sánh tiếp giữa FEM và REM Kiểm định được tiến hành với hai giả thuyết như sau:
H0: Không có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình REM phù hợp hơn
H1: Có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình FEM phù hợp hơn
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman
H0: Difference in coefficients not systematic chi2 (9) = 15.53
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0774 > 5% Chấp nhận H0 Không có tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên, mô hình phù hợp làREM.
Các kiểm định chẩn đoán
4.4.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến VIF
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến VIF
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến độc lập nhỏ hơn 10, với giá trị trung bình VIF là 1.71, cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects chibar2 (01) = 85.18
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0000 < 5% Bác bỏ H0 Có xảy ra phương sai sai số thay đổi.
4.4.3 Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy giá trị Prob = 0.0000 < 5% Bác bỏ H0 Có xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS
Mô hình REM gặp phải hai vấn đề chính là khuyết tật phương sai thay đổi và tự tương quan Để khắc phục tình trạng này, cần sử dụng mô hình GLS để thực hiện ước lượng lại một cách chính xác hơn.
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy cuối cùng bằng mô hình GLS
Ghi chú: ***, **, * có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 15
Qua bảng 4.10, mô hình hồi quy có thể viết ra và phát biểu như sau:
Kết quả hồi quy mô hình chỉ ra rằng các biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở các mức 1%, 5% và 10%, cho thấy mối quan hệ rõ ràng giữa chúng và biến phụ thuộc LIQ Hệ số hồi quy phản ánh mức độ và chiều hướng tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc này.
Mô hình nghiên cứu bao gồm 7 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, trong đó ROE, NPL, LDR, GDP, INF có mức ý nghĩa 1%, trong khi SIZE và UNE có mức 10% ROE và INF có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc LIQ, trong khi SIZE, NPL, LDR, GDP và UNE có mối quan hệ ngược chiều Nghiên cứu không phát hiện mối quan hệ giữa CAP và LPR đối với LIQ.
Bảng 4.11 So sánh kết quả kiểm định thực nghiệm với giả thuyết
Dấu kỳ vọng Kết quả Mức ý nghĩa
DEP 6 + Loại vì đa cộng tuyến
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả
Thảo luận kết quả hồi quy
Sau đây là những phân tích về tác động của các nhân tố đến khả năng thanh khoản của 25 NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2010 – 2020.
4.6.1 Tác động của quy mô ngân hàng đến tính thanh khoản
Trong mô hình nghiên cứu, biến quy mô SIZE có hệ số hồi quy là -0.0672, cho thấy rằng khi quy mô ngân hàng tăng 1 đơn vị, tính thanh khoản sẽ giảm 0.0672 đơn vị, với độ tin cậy đạt 90% và mức ý nghĩa 10% Điều này chỉ ra rằng quy mô ngân hàng có tác động yếu và ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy rằng quy mô ngân hàng càng lớn thì khả năng thanh khoản càng giảm, điều này phù hợp với giả thuyết 1 của tác giả Các ngân hàng lớn như BIDV, VietinBank và Vietcombank, mặc dù có quy mô lớn, nhưng tỷ lệ thanh khoản cao nhất chỉ đạt 56.79%, thấp hơn mức trung bình 59.59%, do tâm lý ỷ lại vào sự hỗ trợ từ Ngân hàng Trung ương Ngược lại, các ngân hàng nhỏ như Bản Việt, Kiên Long và Nam Á thường duy trì tỷ lệ thanh khoản lớn hơn 1, cho thấy họ gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn tài chính và do đó cần nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đó của Vodová (2013), Moussa (2015), Singh & Sharma (2016) và Nguyễn Thị Tuyết Nga (2019).
4.6.2 Tác động của khả năng sinh lời đến tính thanh khoản
Trong mô hình nghiên cứu, biến khả năng sinh lời ROE có hệ số hồi quy đạt 0.6599 với độ tin cậy 99% và mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy, khi các yếu tố khác không thay đổi, mỗi khi tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng 1 đơn vị, tính thanh khoản sẽ tăng 0.6599 đơn vị Như vậy, khả năng sinh lời có ảnh hưởng mạnh mẽ và tích cực đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy rằng khả năng sinh lời cao hơn không dẫn đến khả năng thanh khoản cao hơn, bác bỏ giả thuyết 3 Khả năng thanh khoản của ngân hàng tăng khi ROE tăng do lợi nhuận sau thuế giúp trang trải chi phí hoạt động, đáp ứng yêu cầu rút tiền và tạo ra tài sản thanh khoản Ngân hàng có ROE cao thể hiện hiệu quả hoạt động, từ đó tạo dựng lòng tin với khách hàng và nhà đầu tư, giúp huy động vốn dễ dàng hơn và nâng cao khả năng thanh khoản Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả như Vũ Thị Hồng (2015), Singh & Sharma (2016), và Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh (2019).
4.6.3 Tác động của tỷ lệ nợ xấu đến tính thanh khoản
Trong mô hình nghiên cứu, tỷ lệ nợ xấu NPL có hệ số hồi quy là -5.3184 với độ tin cậy 99% và mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy khi các yếu tố khác không thay đổi, việc tăng 1 đơn vị tỷ lệ nợ xấu sẽ dẫn đến giảm 5.3184 đơn vị tính thanh khoản Do đó, tỷ lệ nợ xấu ảnh hưởng mạnh mẽ và theo chiều ngược lại đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu xác nhận giả thuyết 5 rằng tỷ lệ nợ xấu tăng lên sẽ làm giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng Hoạt động cho vay khách hàng, chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản của ngân hàng, mang lại 70-80% tổng thu nhập cho các ngân hàng thương mại Những khoản nợ xấu khó thu hồi không chỉ làm giảm thu nhập do ngân hàng không thu được gốc và lãi từ người vay, mà còn buộc ngân hàng phải trả lãi cho tiền gửi của khách hàng Hơn nữa, nợ xấu tương đương với việc mất đi khoản tiền gửi của khách hàng, vì ngân hàng sử dụng tiền gửi để cho vay Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Luchetta (2007), Arif & Anees (2012), Phạm Quốc Việt & Nguyễn Văn Vinh (2019), và Joseph & cộng sự (2012).
4.6.4 Tác động của tỷ lệ cho vay đến tính thanh khoản
Trong mô hình nghiên cứu, tỷ lệ cho vay LDR có hệ số hồi quy là -1.2077 với độ tin cậy 99% và mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy rằng khi các yếu tố khác không thay đổi, một sự gia tăng 1 đơn vị trong tỷ lệ cho vay sẽ dẫn đến sự giảm 1.2077 đơn vị trong tính thanh khoản Kết quả này chỉ ra rằng tỷ lệ cho vay ảnh hưởng mạnh mẽ và theo chiều ngược lại đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ cho vay tăng cao dẫn đến khả năng thanh khoản giảm, xác nhận giả thuyết 7 của tác giả Các ngân hàng thường đầu tư phần lớn nguồn vốn vào hoạt động cho vay, vì đây là nguồn thu nhập chính của họ Tuy nhiên, các khoản cho vay này có tính thanh khoản thấp hơn so với tiền mặt và chứng khoán Do đó, khi tỷ lệ cho vay gia tăng, khả năng thanh khoản của ngân hàng sẽ suy giảm Hơn nữa, với phần lớn nguồn vốn huy động là ngắn hạn, việc cho vay nhiều sẽ làm giảm số lượng tài sản thanh khoản còn lại, dẫn đến khả năng thanh khoản càng kém hơn Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó của Aspachs và cộng sự (2005), Lucchetta (2007), Vũ Thị Hồng (2015), và Nguyễn Thị Ngọc Diệp & Nguyễn Thanh Lâm (2016).
4.6.5 Tác động của tỷ lệ tăng trưởng kinh tế đến tính thanh khoản
Trong mô hình phân tích, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế GDP có hệ số hồi quy là -3.8402, với độ tin cậy đạt 99% và mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy rằng, khi các yếu tố khác không thay đổi, sự gia tăng 1 đơn vị trong tỷ lệ tăng trưởng kinh tế sẽ dẫn đến việc tính thanh khoản giảm 3.8402 đơn vị Như vậy, tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có tác động mạnh mẽ và ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và khả năng thanh khoản, xác nhận giả thuyết 8 rằng khi tỷ lệ tăng trưởng kinh tế tăng, khả năng thanh khoản giảm Sự gia tăng nhu cầu tín dụng và dịch vụ ngân hàng trong thời kỳ tăng trưởng khiến các ngân hàng thương mại (NHTM) tập trung vào cho vay hơn là duy trì vốn Giai đoạn 2010 – 2013, sau khủng hoảng, tỷ lệ nắm giữ tài sản thanh khoản của NHTM cao hơn mức trung bình do tình hình kinh tế khó khăn Tuy nhiên, từ 2014 – 2019, khi nền kinh tế phục hồi và phát triển ổn định, tỷ lệ thanh khoản của ngân hàng có xu hướng giảm Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả như Aspachs & cộng sự (2005), Vodová (2011), Moussa (2015), Singh & Sharma (2016) và Nguyễn Thị Tuyết Nga (2019).
4.6.6 Tác động của tỷ lệ lạm phát đến tính thanh khoản
Trong mô hình nghiên cứu, biến tỷ lệ lạm phát INF có hệ số hồi quy 1.4873 với độ tin cậy 99% và mức ý nghĩa 1% Điều này cho thấy, khi các yếu tố khác không thay đổi, một sự gia tăng 1 đơn vị trong tỷ lệ lạm phát sẽ dẫn đến sự tăng trưởng 1.4873 đơn vị trong tính thanh khoản Như vậy, tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng mạnh mẽ và theo chiều hướng tích cực đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát tăng dẫn đến khả năng thanh khoản tăng, phù hợp với giả thuyết 9 của tác giả Khi lạm phát gia tăng, giá trị thực của tiền và tài sản giảm, trong khi lãi suất ngân hàng không theo kịp lạm phát, khiến ngân hàng hạn chế cho vay do rủi ro kém hiệu quả Từ năm 2011, khi tỷ lệ lạm phát đạt 18.68%, đã có xu hướng giảm dần qua các năm, dẫn đến việc các ngân hàng giảm bớt rủi ro cho vay và nắm giữ tài sản thanh khoản ở mức thấp hơn Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả Vodová (2011), Fola (2015), Moussa (2015) và Singh & Sharma (2016).
4.6.7 Tác động của tỷ lệ thất nghiệp đến tính thanh khoản
Trong nghiên cứu, tỷ lệ thất nghiệp (UNE) có hệ số hồi quy là -8.6370, cho thấy rằng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1 đơn vị, tính thanh khoản của ngân hàng sẽ giảm 8.637 đơn vị, với độ tin cậy 90% và mức ý nghĩa 10% Điều này cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có tác động yếu và ngược chiều đến khả năng thanh khoản của ngân hàng.
Nghiên cứu cho thấy rằng tỷ lệ thất nghiệp tăng cao dẫn đến khả năng thanh khoản giảm, điều này đồng nhất với giả thuyết của tác giả Khi thất nghiệp gia tăng, vốn huy động giảm do những người không có việc làm không có tiền nhàn rỗi để gửi tiết kiệm, gây cản trở cho việc tạo ra thanh khoản Hơn nữa, thất nghiệp còn làm mất nguồn thu nhập chính để trả nợ, tạo áp lực lên ngân hàng trong việc bù đắp tổn thất, từ đó làm giảm thanh khoản Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Vodová (2011) và Madhi (2017).
Chương này sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) ước lượng lại bằng phương pháp GLS để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của ngân hàng Nghiên cứu chỉ ra rằng quy mô ngân hàng (SIZE), nợ xấu (NPL), tỷ lệ cho vay (LDR), tỷ lệ tăng trưởng kinh tế (GDP) và tỷ lệ thất nghiệp (UNE) có tác động ngược chiều đến khả năng thanh khoản Ngược lại, khả năng sinh lời (ROE) và tỷ lệ lạm phát (INF) lại có tác động cùng chiều Ngoài ra, nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ giữa khả năng thanh khoản với tỷ lệ tiền gửi (DEP), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LPR) và tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) Từ các kết quả này, tác giả sẽ đưa ra một số kiến nghị nhằm cải thiện khả năng thanh khoản của ngân hàng, đồng thời chỉ ra những hạn chế trong nghiên cứu và định hướng nghiên cứu tiếp theo trong chương sau.
