Lý do thực hiện đề tài
Rủi ro thanh khoản (RRTK) là một vấn đề mà bất kỳ ngân hàng nào cũng có thể gặp phải, vì vậy việc đo lường và phân tích RRTK là rất quan trọng Các nhà quản trị ngân hàng cần nắm rõ tình hình này để thực hiện các điều chỉnh phù hợp theo từng giai đoạn Đồng thời, cơ quan chức năng của Ngân hàng Nhà nước cũng cần theo dõi RRTK để ban hành chính sách nhằm ổn định thanh khoản cho toàn hệ thống ngân hàng.
Việt Nam, với nền kinh tế đang phát triển, vẫn đang đối mặt với những thách thức trong quản lý và chính sách quản lý vĩ mô thị trường tiền tệ, khiến hệ thống ngân hàng gặp khó khăn trong việc thích ứng với biến động thị trường Sự gia nhập của các ngân hàng nước ngoài đã làm tăng tính cạnh tranh trong ngành ngân hàng, ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của các ngân hàng nhỏ, từ đó tác động đến rủi ro tài chính (RRTK).
Tính đến nay, đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước về RRTK của ngân hàng, nổi bật là các công trình của Trương Quang Thông (2013) và Đặng Văn Dân.
Nghiên cứu của Chung (2009) và các tác giả khác vào năm 2015 đã tập trung phân tích RRTK của một ngân hàng cụ thể hoặc nhóm ngân hàng trong cùng khu vực trong một khoảng thời gian nhất định Tuy nhiên, mỗi ngân hàng hoặc hệ thống ngân hàng của một quốc gia đều có những đặc thù riêng trong hoạt động kinh doanh, do sự khác biệt về nền kinh tế và từng thời điểm, dẫn đến tính thanh khoản của các đối tượng nghiên cứu sẽ có sự khác biệt.
Từ năm 2015, các ngân hàng đã chú trọng tăng tỷ trọng cho vay trung và dài hạn, với mức lãi suất cao hơn do rủi ro lớn hơn so với cho vay ngắn hạn Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào tác động tổng thể của khoản cho vay lên rủi ro thanh khoản mà không phân tích chi tiết từng loại cho vay Việc hiểu rõ ảnh hưởng của cho vay ngắn hạn, trung và dài hạn đến rủi ro thanh khoản sẽ giúp đánh giá sự thay đổi tỷ trọng các khoản cho vay và tác động của chúng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng Do đó, nghiên cứu về tác động riêng biệt của từng loại cho vay là cần thiết và là một lỗ hổng trong các nghiên cứu trước đây.
Nghiên cứu "Những nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam" được thực hiện nhằm củng cố và phát huy nền tảng nghiên cứu trước đó Nghiên cứu tập trung vào tác động của hai nhân tố: cho vay ngắn hạn và cho vay trung và dài hạn đối với rủi ro thanh khoản (RRTK) của các NHTMCP Việt Nam Từ đó, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách nhằm phòng ngừa và hạn chế RRTK, góp phần tăng cường tính ổn định cho hoạt động ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định được những nhân tố gây ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại
- Đo lường được sự tác động của các nhân tố lên rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại
Việc đánh giá tác động của sự thay đổi tỷ trọng các khoản cho vay theo kỳ hạn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng là rất quan trọng Điều này không chỉ giúp nhận diện các rủi ro tiềm ẩn mà còn cung cấp những hàm ý chính sách nhằm nâng cao khả năng quản trị rủi ro thanh khoản trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
- Những nhân tố nào ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam?
- Cho vay ngắn hạn và cho vay trung và dài hạn, sẽ tác động lên rủi ro thanh khoản khác nhau như thế nào?
Số liệu và phương pháp nghiên cứu
Số liệu mẫu
Số liệu sử dụng cho nghiên cứu được thu thập từ:
- Các báo cáo tài chính hàng năm và báo cáo khác của ngân hàng
- Thu thập từ các website chứng khoán: vietstock.vn
- Các chỉ số vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế: Tổng cục thống kê Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và kỹ thuật hồi quy, bài viết áp dụng các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và GLS để đưa ra kết quả chính xác Đồng thời, các kiểm định được sử dụng nhằm cải thiện chất lượng phân tích và lựa chọn mô hình tối ưu nhất cho nghiên cứu.
Ý nghĩa đề tài nghiên cứu
Luận văn này không chỉ đóng góp về lý luận mà còn mang lại giá trị thực tiễn Một trong những đóng góp nổi bật là nghiên cứu tác động khác biệt của các khoản cho vay theo kỳ hạn đối với rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Tác giả đã cập nhật bộ dữ liệu mới nhất đến năm 2017, nhằm thực hiện nghiên cứu so với các nghiên cứu trước đây Kết quả nghiên cứu này sẽ cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm quý giá cho các nhà quản trị ngân hàng.
Phân tích tác động của các khoản cho vay ngắn hạn, trung hạn và dài hạn đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng là rất quan trọng Điều này giúp các nhà quản trị đưa ra quyết định hợp lý trong việc thiết lập tỷ trọng các khoản cho vay theo kỳ hạn, nhằm giảm thiểu rủi ro cho ngân hàng trong từng giai đoạn.
Khi phân tích rủi ro thanh khoản trong các giai đoạn khác nhau, cần chú ý đến sự khác biệt trong tác động của các khoản cho vay theo kỳ hạn đối với rủi ro thanh khoản Việc tìm hiểu nguyên nhân gây ra sự khác biệt này giúp nhà quản trị ngân hàng đưa ra giải pháp kiểm soát rủi ro hiệu quả hơn cho từng loại khoản vay Đồng thời, các cơ quan quản lý chính sách tiền tệ có thể điều chỉnh chính sách tín dụng cho phù hợp với từng giai đoạn kinh tế.
Kết cấu của luận văn
Luận văn được cấu thành gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu
Chương 2: Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm
Chương 3: Mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
MÔ TẢ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguồn dữ liệu
Tác giả đã thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính hợp nhất, báo cáo thường niên và một số báo cáo nội bộ khác của 17 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 Dữ liệu này được lấy từ các website chứng khoán và website của các ngân hàng thương mại cổ phần Các chỉ số kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tốc độ tăng trưởng kinh tế được trích xuất từ website của Tổng cục Thống kê Việt Nam.
Trong giai đoạn 2007-2017, nền kinh tế thị trường Việt Nam đã trải qua nhiều biến động, ảnh hưởng sâu sắc đến hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Cổ phần (NHTMCP) Việc nghiên cứu thực trạng rủi ro tín dụng (RRTK) của các NHTMCP trong khoảng thời gian này sẽ cung cấp cái nhìn rõ nét về những thách thức và thay đổi mà các ngân hàng phải đối mặt.
Luận văn này nhằm phản ánh thực trạng RRTK của các NHTMCP tại Việt Nam gần đây, cập nhật số liệu từ báo cáo tài chính của tất cả các ngân hàng cho đến năm 2017 Tuy nhiên, tại thời điểm thu thập số liệu vào tháng 8 năm 2017, chỉ có một số ngân hàng được xem xét.
17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam đã cung cấp dữ liệu đầy đủ cho các biến quan sát và phân tích trong mô hình nghiên cứu Dữ liệu này bao gồm sự phân bổ đồng đều giữa các nhóm ngân hàng với quy mô nhỏ, vừa và lớn Kết quả là mẫu thu thập từ 17 ngân hàng tạo thành 170 quan sát, hình thành nên một tập dữ liệu bảng không cân xứng.
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
3.2.1 Rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTMCP Việt Nam
Tỷ lệ khe hở tài trợ phản ánh RRTK của nhóm NHTMCP Việt Nam giai đoạn 2007-2017 Sự tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ cùng với cạnh tranh khốc liệt trong huy động vốn đã khiến các ngân hàng đối mặt với nguy cơ RRTK cao hơn.
Biểu đồ 3.1: Tỷ lệ khe hở tải trợ bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
Biểu đồ cho thấy xu hướng tăng dần của khe hở tài trợ, với RRTK thấp nhất vào năm 2011 (-38,05%) và cao nhất vào năm 2017 (-28,12%) Giai đoạn đột biến RRTK cao nhất diễn ra từ 2011-2012, khi khe hở tăng 8,9% so với năm 2011, nhờ vào sự phục hồi của các doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực xuất nhập khẩu, sau khủng hoảng toàn cầu 2008 Các doanh nghiệp đã mở rộng quy mô sản xuất thông qua vốn vay và hỗ trợ từ ngân hàng, dẫn đến tăng trưởng doanh số tín dụng của nhóm NHTMCP đạt 17,51% so với năm 2011, trong khi huy động vốn chỉ tăng 8,48% Đến năm 2017, NHTMCP Công Thương Việt Nam có khe hở tài trợ cao nhất (-10,58%), trong khi Ngân hàng Hàng Hải Việt Nam an toàn nhất với -52,08% Tuy nhiên, cần lưu ý rằng khe hở tài trợ quá thấp có thể chỉ ra rằng hoạt động của ngân hàng chưa đạt hiệu quả cao.
3.2.2 Tỷ lệ các khoản cho vay trên tổng tài sản
Biểu đồ 3.2 cho thấy trước năm 2014, các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam chủ yếu tập trung vào cho vay ngắn hạn Tuy nhiên, từ năm 2015 đến 2017, xu hướng cho vay trung và dài hạn đã gia tăng đáng kể, vượt trội hơn so với cho vay ngắn hạn.
Biểu đồ 3.2: Xu hướng cho vay của nhóm NHTMCP Việt Nam (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.2.1 Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản
Trong giai đoạn 2015-2017, hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam ghi nhận xu hướng cho vay ngắn hạn giảm so với cho vay trung và dài hạn, với tỷ lệ cho vay ngắn hạn trung bình chỉ đạt 22,55% trên tổng tài sản của 17 ngân hàng Ngân hàng BIDV dẫn đầu về tỷ lệ cho vay ngắn hạn với 40,44%, trong khi SeaBank có tỷ lệ cho vay ngắn hạn thấp nhất, chỉ đạt 12,05%.
3.2.2.2 Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản
Từ năm 2015 đến 2017, các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam đã tập trung vào cho vay trung và dài hạn, với tỷ lệ bình quân đạt 32,76% Xu hướng này có thể dẫn đến việc gia tăng rủi ro thanh khoản cho các ngân hàng.
Tỷ lệ các khoản cho vay/ Tổng tài sản
Nếu ngân hàng không tăng cường nguồn vốn huy động dài hạn ổn định, tỷ lệ cho vay ngắn hạn so với tổng tài sản và tỷ lệ cho vay trung và dài hạn so với tổng tài sản sẽ gặp khó khăn Hơn nữa, ngân hàng cũng đối mặt với rủi ro từ các khoản cho vay bất động sản và các khoản cho vay dài hạn cho doanh nghiệp có tình hình tài chính không ổn định.
Ngân hàng VPBank hiện đang dẫn đầu thị trường với tỷ lệ cho vay trung và dài hạn đạt 45,3% trên tổng tài sản Trong khi đó, Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) ghi nhận tỷ lệ cho vay trung và dài hạn thấp nhất, chỉ đạt 18,79%.
3.2.3 Quy mô tổng tài sản của ngân hàng
Tính đến năm 2017, tổng quy mô tài sản của 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) đã đạt 5.518.218 tỷ đồng, gấp 5,94 lần so với năm 2007 Nhóm ngân hàng lớn nhất bao gồm BIDV, Vietcombank và Vietinbank với tổng tài sản lần lượt là 1.202.284 tỷ đồng, 1.035.293 tỷ đồng và 1.095.061 tỷ đồng Trong khi đó, PGbank và NHTMCP Kiên Long là hai ngân hàng có quy mô nhỏ nhất với tổng tài sản lần lượt là 29.928 tỷ đồng và 37.327 tỷ đồng, nhưng không phải là ngân hàng có chỉ số khe hở tài trợ thấp nhất.
Biểu đồ 3.3: Quy mô tài sản của nhóm NHTMCP Việt Nam (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán BCTC liệu của 17 NHTMCP Việt Nam
Quy mô tổng tài sản
Cổ phần hóa đã giúp các ngân hàng gia tăng vốn tự có và huy động thêm từ các nguồn kinh tế khác, đồng thời duy trì khả năng chi trả Biểu đồ cho thấy giai đoạn 2009-2010 là thời kỳ tăng trưởng quy mô ngân hàng cao nhất trong lịch sử, với tỷ lệ tăng trưởng đạt 35,11% và 42,55%.
Biểu đồ 3.4: Tốc độ tăng trưởng quy mô tài sản của nhóm NHTMCP
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.4 Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn
Theo Nghị định 141/2006/NĐ-CP của NHNN, các ngân hàng thương mại phải đạt mức vốn pháp định tối thiểu là 3000 tỷ đồng trước ngày 31/12/2010 Để đáp ứng yêu cầu này, nhiều ngân hàng đã tăng cường cổ phần hóa Tuy nhiên, nguồn huy động vốn từ khách hàng tăng nhanh đã dẫn đến việc tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn giảm Đến năm 2017, tỷ lệ vốn chủ sở hữu bình quân của 17 ngân hàng chỉ còn 7,45%, điều này tiềm ẩn nguy cơ rủi ro tài chính cho hệ thống ngân hàng.
Tăng trưởng quy mô tài sản
Biểu đồ 3.5: Quy mô vốn chủ sở hữu của nhóm NHTMCP Việt Nam
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
Biểu đồ 3.6: Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.5 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu
Từ hình 3.7, có thể thấy rằng hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng đã giảm trong giai đoạn 2007-2017, với năm 2011 ghi nhận tỷ lệ lợi nhuận cao nhất.
Mặc dù vốn chủ sở hữu trên tổng nguồn vốn đạt tỷ lệ lợi nhuận cao nhất, nhưng trong những năm tiếp theo, tỷ lệ lợi nhuận của các ngân hàng đã giảm mạnh, mặc cho vốn tự có và vốn huy động của họ ngày càng gia tăng Điều này cho thấy hiệu quả quản lý và sử dụng vốn của các ngân hàng đang có dấu hiệu suy giảm.
Biểu đồ 3.7: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.6 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân của ngành ngân hàng đã tăng lên trong thời gian qua, với biên độ giao động thấp, dưới 1% Đặc biệt, NHTMCP Hàng Hải ghi nhận tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng cao nhất là 4,5% vào năm 2016, gấp 3,52 lần so với mức bình quân của ngành Năm 2017, NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng cũng đạt tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ấn tượng 4,33%, cao gấp 3,49 lần so với bình quân ngành.
Dưới góc độ bình quân ngành, các khoản dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị nhỏ, nhưng khi xem xét từng ngân hàng riêng lẻ, một số ngân hàng vẫn có tỷ lệ chi phí dự phòng cao Điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro tín dụng của từng ngân hàng đó.
Kết hợp hình 3.1 và hình 3.8, có thể thấy rằng khe hở tài trợ và tỷ lệ dự phòng có chung xu hướng gia tăng
Biểu đồ 3.8: Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng bình quân (2007-2017)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ BCTC của 17 NHTMCP Việt Nam
3.2.7 Tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát
Mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh tế trong những năm qua không có sự bứt phá mạnh mẽ, nhưng sự ổn định của nó lại cao hơn so với tỷ lệ lạm phát.
Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của ngân hàng, với trọng tâm là tác động của thời hạn các khoản cho vay đến RRTK Tác giả áp dụng phương pháp "Khe hở tài trợ" của Saunders và Cornett (2006) để đo lường RRTK, đồng thời sử dụng mô hình phân tích của Chung (2009) để đánh giá tác động của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản.
Tăng trưởng kinh tế và Lạm phát
Tốc độ tăng trưởng kinh tế Tỷ lệ lạm phát
FGAP it = β 0 + β 1 *STL it + β 2 *MLTL it + β 3 * LSIZE it + β 4 * ETA it + β 5 *ROE it + β 6 *LLR it + β 7 GDP t + β 8 *INF t + β 9 *GDP t-1 + β 10 *INF t-1 + ε it
FGAPit: Khe hở tài trợ của ngân hàng (i) năm (t)
STLit: Tỷ lệ cho ngắn hạn trên tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
MLTLit: Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
LSIZEit: Logarit quy mô tổng tài sản của ngân hàng (i) năm (t)
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn của ngân hàng (ETAit) và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROEit) là những chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính của ngân hàng (i) trong năm (t) Đồng thời, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLRit) trên tổng dư nợ cũng phản ánh khả năng quản lý rủi ro của ngân hàng (i) trong năm (t) Những chỉ số này đóng vai trò then chốt trong việc phân tích tình hình tài chính và khả năng sinh lời của các tổ chức tín dụng.
GDPt, GDPt-1: Tăng trưởng kinh tế năm (t) và năm (t-1)
INFt, INFt-1: Tỷ lệ lạm phát năm t và năm (t-1) εit: Phần dư không quan sát được
Phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật hồi quy, bao gồm Pooled OLS, FEM, REM và GLS, là công cụ quan trọng để xác định mô hình tối ưu Đồng thời, việc thực hiện các kiểm định giúp khắc phục những khiếm khuyết của mô hình, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy trong phân tích dữ liệu.
Các bước khi thực hiện nghiên cứu bao gồm:
Bước 1: Thống kê mô tả các biến của mô hình với: giá trị bé nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn các biến
Bước 2: Tác giả đã kiểm tra tính phù hợp của mô hình nghiên cứu bằng cách xem xét và kiểm định các trường hợp nội sinh có thể xảy ra Kết quả cho thấy mô hình đề xuất hoàn toàn vững chắc Đồng thời, tác giả cũng đã kiểm tra sự tương quan giữa các biến và hiện tượng đa cộng tuyến, đặc biệt là giữa cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản và cho vay trung, dài hạn trên tổng tài sản Kết quả cho thấy hai biến này không có sự tương quan cao, khẳng định tính phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Chạy kết quả các mô hình hồi quy: Pooled OLS, FEM, REM bằng phần mềm STATA 12
Bước 4: Lựa chọn các kết quả hồi quy:
Trong quá trình lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM, hệ số Prob>F được sử dụng để đánh giá Kết quả cho thấy mô hình FEM phù hợp hơn so với Pooled OLS.
- Sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM Kết quả kiểm định cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn
- Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM Kết quả cho thấy mô hình REM là phù hợp hơn
Dựa trên các kiểm định, không thể xác định mô hình tối ưu Tuy nhiên, với phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách chọn mẫu thuận tiện, tác giả đã quyết định chọn mô hình FEM là lựa chọn tốt nhất, vì nó đảm bảo tính ổn định cho kết quả.
Bước 5 trong quá trình kiểm tra mô hình lựa chọn là thực hiện các kiểm định nhằm phát hiện khiếm khuyết, bao gồm kiểm định tự tương quan và kiểm định phương sai thay đổi Kết quả cho thấy, với mức ý nghĩa thống kê 5%, ước lượng hồi quy của mô hình FEM gặp phải vấn đề về tự tương quan và phương sai thay đổi.
Bước 6: Khắc phục các khuyết điểm của mô hình bằng phương pháp hồi quy GLS.
Giả thuyết nghiên cứu
3.4.1 Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản (STL) và tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản (MLTL)
Dựa trên cơ sở lý thuyết xác định rủi ro thanh khoản bằng phương pháp khe hở tài trợ
Rủi ro thanh khoản (FGAP) được đo bằng hiệu số giữa số dư khoản cho vay bình quân và số dư khoản tiền gửi bình quân Sự gia tăng dư nợ sẽ dẫn đến tăng rủi ro thanh khoản của ngân hàng và ngược lại Nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) và Đặng Văn Dân (2015) chỉ ra rằng khoản cho vay có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản, củng cố lập luận này.
Các khoản cho vay trung và dài hạn có thời gian kéo dài hơn so với cho vay ngắn hạn, dẫn đến xác suất biến động kinh tế cao hơn Sự biến động này có thể là tích cực hoặc tiêu cực, không thể xác định trước Việc sử dụng vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn có thể gây ra chênh lệch kỳ hạn giữa nguồn và sử dụng, ảnh hưởng tiêu cực đến thanh khoản ngân hàng Hơn nữa, một phần các khoản cho vay này được đầu tư vào bất động sản, khiến rủi ro của chúng phụ thuộc vào tình hình thị trường bất động sản Hai nhân tố cho vay ngắn hạn và cho vay trung và dài hạn được tách biệt từ tổng khoản cho vay, nên chúng có tính chất tương tự như khoản tổng cho vay.
Từ những lập luận trên, tác giả kỳ vọng biến giải thích STL và MLTL có tương quan dương với RRTK của ngân hàng
Giả thuyết H 1 : Cho vay ngắn hạn có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
Giả thuyết H 2 : Cho vay trung và dài hạn có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.2 Quy mô tổng tài sản (LSIZE)
Theo Vodová (2011), các ngân hàng lớn thường thiếu tính chủ động trong việc duy trì mức thanh khoản cao và thường dựa vào sự hỗ trợ của chính phủ, điều này phù hợp với khái niệm "quá lớn để thất bại" mà nhiều nhà kinh tế đã nhấn mạnh Sự kiện chính phủ Mỹ can thiệp để cứu giúp các ngân hàng trong nước khỏi khủng hoảng vào năm 2008 minh chứng cho lập luận này Nghiên cứu thực nghiệm của Bonfim và Kim (2011) cùng với Vũ Thị Hồng (2015) đã chỉ ra rằng quy mô tài sản của ngân hàng có tác động tiêu cực đến tính thanh khoản của ngân hàng.
Theo thuyết kinh tế quy mô, các ngân hàng lớn thường có nhiều lợi thế như khả năng huy động vốn từ dân cư nhờ vào mạng lưới rộng rãi và khả năng vay mượn từ thị trường liên ngân hàng Điều này dẫn đến việc các ngân hàng có quy mô lớn thường ít gặp rủi ro về thanh khoản Nghiên cứu thực nghiệm của Đặng Văn Dân (2015) cũng chỉ ra rằng quy mô tài sản của ngân hàng có tác động ngược chiều đến rủi ro của ngân hàng.
Khi phân tích dữ liệu từ 17 ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) tại Việt Nam, tác giả nhận thấy sự khác biệt rõ rệt trong quy mô và khe hở tài trợ Cụ thể, NHTMCP Công Thương Việt Nam năm 2017 có quy mô lớn nhưng lại có khe hở tài trợ rất cao Ngược lại, NHTMCP Xăng Dầu Petrolimex và NHTMCP Kiên Long năm 2017, mặc dù có quy mô tài sản nhỏ, nhưng lại sở hữu khe hở tài trợ thấp.
Dựa trên lập luận của Vodová (2011) và quan sát dữ liệu, tác giả dự đoán rằng biến LSIZE sẽ có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản của ngân hàng.
Giả thuyết H 3 : Quy mô tài sản của ngân hàng có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.3 Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA)
Vốn tự có được coi là phòng tuyến cuối cùng và là tấm đệm chống lại rủi ro ngân hàng (Trương Quang Thông, 2012) Tỷ lệ vốn tự có thể phản ánh mức độ an toàn tài chính của ngân hàng; tỷ lệ thấp cho thấy ngân hàng sử dụng đòn bẩy tài chính cao và tiềm ẩn nhiều rủi ro Tuy nhiên, nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) cho thấy tỷ lệ vốn tự có lại tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản, điều này không phù hợp với lý thuyết ban đầu Ngược lại, các nghiên cứu của Vodová (2011) và Vũ Thị Hồng (2015) đã chứng minh rằng tỷ lệ vốn tự có có ảnh hưởng tích cực đến tính thanh khoản của ngân hàng Do đó, nghiên cứu này kỳ vọng tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA) sẽ có tương quan âm với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 4 : Vốn tự có của ngân hàng có tác động ngược chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.4 Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) Để dự phòng cho các trường hợp rút tiền đột ngột, ngân hàng thường dự trữ các loại tài sản thanh khoản ở một mức phù hợp, đồng nghĩa với việc gây ra chi phí cơ hội Trong thực tế, tài sản có tính thanh khoản cao thường mang lại ít lợi nhuận cho ngân hàng Vì thế, đầu tư càng nhiều vào tài sản thanh khoản thì rủi ro thanh khoản càng ít nhưng lợi nhuận của ngân hàng sẽ giảm đi (Assaf, 2003) Khi ngân hàng giữ lượng tiền mặt cao hơn so với lượng tiền gửi của khách hàng, thanh khoản của ngân hàng đang ở trạng thái tốt, đồng thời làm giảm đi khả năng đầu tư sinh lợi của ngân hàng (Agbada và Osuji, 2013) Tương tự, nếu ngân hàng muốn gia tăng lợi nhuận thông qua việc sử dụng tối đa các nguồn vốn huy động được, đồng thời giảm dự trữ tài sản thanh khoản thì khả năng gặp rủi ro thanh khoản của ngân hàng sẽ tăng khi có một lượng lớn khách hàng đột ngột rút tiền tại cùng một thời điểm
Nghiên cứu thực nghiệm của Valla và Escorbiac (2006), Vodová (2011), cũng như Bonfim và Kim (2011) đã chỉ ra rằng tỷ lệ lợi nhuận của ngân hàng có ảnh hưởng ngược chiều đến tính thanh khoản của ngân hàng.
Trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng biến ROE có tương quan dương với rủi ro thanh khoản của ngân hàng
Giả thuyết H 5 : Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.5 Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR)
Chi phí dự phòng rủi ro tín dụng là chỉ số quan trọng phản ánh chất lượng khoản cho vay Theo Chung (2009), khi chi phí này tăng cao, điều đó cho thấy chất lượng các khoản cho vay đang suy giảm và nguy cơ rủi ro tín dụng cũng tăng lên.
Khoản cho vay không đòi nợ có thể dẫn đến sụt giảm dòng tiền, gây ra rủi ro thanh khoản cho ngân hàng do thiếu nguồn thu hồi để trả nợ các khoản huy động đã vay trước đó Điều này cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản, cùng nhau tạo ra sự bất ổn cho ngân hàng.
Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản có mối quan hệ cùng chiều, như được chỉ ra bởi Diamond và Rajan (2005), Acharya và Viswanathan (2011) Đặc biệt, nghiên cứu của Valla và Escorbiac (2006) khẳng định rằng chi phí dự phòng rủi ro tín dụng có tương quan âm với thanh khoản của ngân hàng.
Tác giả kỳ vọng rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR) sẽ có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 6 : Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.6 Tăng trưởng kinh tế (GDP)
Khi nền kinh tế suy thoái, nhu cầu vay vốn để đầu tư của hộ kinh doanh và doanh nghiệp giảm, dẫn đến rủi ro cao cho ngân hàng khi cho vay Ngược lại, trong thời kỳ tăng trưởng, nhu cầu vay vốn từ các thành phần kinh tế gia tăng, khiến ngân hàng mở rộng các khoản cho vay và làm tăng khe hở tài trợ (Chung, 2009).
Nghiên cứu của Ayadi và Boujelben (2012) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với lãi suất thị trường, trong khi đó, Fisher cho rằng lãi suất tỷ lệ thuận với hàm tiết kiệm Khi lãi suất thị trường giảm, lãi suất tiền gửi cũng giảm, dẫn đến việc người dân giảm tiết kiệm, làm suy giảm cung thanh khoản của ngân hàng và gây áp lực lên thanh khoản của các tổ chức tài chính Do đó, tác giả kỳ vọng rằng GDP sẽ có mối tương quan dương với rủi ro thanh khoản.
Giả thuyết H 7 : Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động cùng chiều lên rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam
3.4.7 Tỷ lệ lạm phát (INF)
Thống kê mô tả các biến
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến Biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
*Giá trị các biến được thể hiện dưới dạng tỷ số
Nguồn: Phụ lục kết quả thống kê
Khe hở tài trợ (FGAP) được giải thích là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá rủi ro thanh khoản của ngân hàng Theo lý thuyết, giá trị khe hở tài trợ càng nhỏ thì rủi ro thanh khoản càng thấp Dựa trên bảng thống kê, giá trị trung bình của khe hở tài trợ là âm, cho thấy hầu hết các ngân hàng đều có giá trị âm, điều này chỉ ra rằng khả năng gặp rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTMCP trong giai đoạn nghiên cứu là rất thấp Tuy nhiên, ngoại trừ hai trường hợp, NHTMCP Phương Đông (2009) với giá trị khe hở tài trợ là 0,0927 và NHTMCP Kiên Long.
Vào năm 2008, hai ngân hàng này ghi nhận giá trị khe hở tài trợ lớn nhất là 0,119, cho thấy khả năng xảy ra rủi ro thanh khoản cao hơn so với các ngân hàng khác Ngược lại, ngân hàng Quốc Dân đã có giá trị khe hở tài trợ nhỏ nhất là -0,9114 vào năm 2007.
Khi so sánh giá trị các quan sát với giá trị trung bình, có thể thấy sự chênh lệch lớn trong giá trị khe hở tài trợ giữa các quan sát Sự chênh lệch này không chỉ phản ánh sự khác biệt giữa các ngân hàng mà còn do biến động của từng ngân hàng theo thời gian Điều này cho thấy rằng trong giai đoạn 2007-2017, các ngân hàng luôn có giá trị khe hở tài trợ dao động từ thấp đến cao.
Biến tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản (STL) có giá trị dao động từ 0,0711 đến 0,5096 Giá trị tối thiểu của STL là 0,0711, một con số đáng chú ý vì nó rất thấp và thể hiện sự khác biệt lớn so với đặc điểm kinh doanh trong ngành ngân hàng tại Việt Nam.
Giá trị trung bình của STL là 0,2265 với độ lệch chuẩn 0,0993, cho thấy sự dao động mạnh giữa các quan sát Sự khác biệt này xuất phát từ sự thay đổi xu hướng cho vay của từng ngân hàng theo thời gian và sự khác biệt trong đặc điểm kinh doanh của các ngân hàng.
- Biến tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản (MLTL): Giá trị nhỏ nhất của MLTL là 0,0282 và giá trị lớn nhất là 0,4995
Giá trị trung bình của MLTL đạt 0,2580 với độ lệch chuẩn 0,0919, cho thấy sự biến động lớn giữa các giá trị quan sát Sự khác biệt giữa các đối tượng và sự thay đổi của từng đối tượng theo thời gian góp phần vào sự dao động này.
Biến logarit quy mô tổng tài sản (LSIZE) cho thấy sự khác biệt về quy mô tài sản giữa các ngân hàng tại mỗi thời điểm và sự gia tăng tài sản của từng ngân hàng qua thời gian là rất lớn Tuy nhiên, khi logarit hóa giá trị tổng tài sản, sự chênh lệch giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất trở nên không đáng kể, với giá trị nhỏ nhất là 14,6043 và giá trị lớn nhất là 20,9075.
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn lần lượt là 18,2005 và 1,2778 Biên độ dao động giữa các quan sát so giá trị trung bình là không cao
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn (ETA) dao động từ 0,0406 đến 0,422, với các ngân hàng mới thành lập thường gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn vốn huy động, dẫn đến tỷ lệ ETA cao Đặc biệt, giá trị ETA lớn nhất ghi nhận là của Ngân hàng TMCP Tiên Phong vào năm 2008, ngay khi ngân hàng này mới được thành lập.
Giá trị trung bình của ETA là 0,1012 và biên độ dao động tương đối cao là 0,05423
- Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): Giá trị nhỏ nhất của ROE là 0,007 và giá trị cao nhất là 0,5633
Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của hiệu quả kinh doanh lần lượt là 0,2467 và 0,1079 Qua việc phân tích bảng dữ liệu gốc và bảng thống kê mô tả, tác giả nhận định rằng sự khác biệt lớn về hiệu quả kinh doanh giữa các ngân hàng chủ yếu xuất phát từ khả năng riêng của từng ngân hàng, mà không chịu ảnh hưởng chung từ tình trạng kinh tế.
- Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ (LLR): Giá trị nhỏ nhất của LLR là 0,001 và giá trị lớn nhất là 0,0582
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng toàn ngành hiện đang ở mức trung bình thấp, đạt 0,0102, với sự biến động xung quanh giá trị này cũng tương đối nhỏ Tuy nhiên, sự khác biệt giữa các đối tượng quan sát lại khá lớn.
Tăng trưởng kinh tế (GDP) của Việt Nam thể hiện sự ổn định với giá trị nhỏ nhất là 0,0525 và lớn nhất là 0,0848, gần với giá trị trung bình 0,0628 Biến động quanh giá trị trung bình rất thấp, chỉ 0,0088, cho thấy sự bền vững trong tăng trưởng kinh tế của quốc gia này.
Tỷ lệ lạm phát (INF) của Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017 đã có sự biến động đáng kể, với mức thấp nhất ghi nhận là 0,0205 và mức cao nhất đạt 0,2297.
Giá trị trung bình của tỷ lệ lạm phát là 0,0855; giá trị độ lệch chuẩn cao với 0,0623.
Kiểm định nội sinh và tương quan giữa các biến độc lập
Có nhiều nguyên nhân dẫn đến hiện tượng nội sinh trong nghiên cứu, nhưng trong mô hình mà tác giả đề xuất, chỉ tồn tại hai nguyên nhân chính gây ra hiện tượng này.
Phần dư ε it chứa thông tin quan trọng liên quan đến biến giải thích STL và MLTL, với hệ số tương quan Cov(εit; STL) ≠ 0 và Cov(εit; MLTL) ≠ 0 Để chứng minh mô hình không bị nội sinh, tác giả lập luận rằng trong các nghiên cứu trước đây cùng chủ đề và phương pháp, khoản tổng cho vay trên tổng tài sản (TLA) được sử dụng để đo lường tác động lên RRTK, nhưng chưa có nghiên cứu nào chỉ ra Cov(εit; TLA) = 0, cho thấy TLA không bị nội sinh.
Do đó, sẽ không thể xảy ra trường hợp một trong hai, hoặc cả hai biến STL và MLTL bị nội sinh (vì tổng STL và MLTL bằng TLA)
Tác giả không xem xét đầy đủ tất cả các yếu tố bên trong ngân hàng để giải thích cho mô hình, như đã được nêu trong các nghiên cứu trước đây Do đó, cần kiểm tra xem mô hình đề xuất có thiếu biến quan trọng nào hay không, vì việc thiếu các biến giải thích quan trọng có thể dẫn đến vấn đề nội sinh.
Bảng 4.2: Kiểm định bỏ sót biến
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Kết quả kiểm định từ bảng 4.2 cho thấy mô hình không bỏ sót biến quan trọng (với mức ý nghĩa 5%), do đó mô hình không thể bị nội sinh
4.2.2 Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập
Dựa vào bảng 4.3, có thể nhận thấy rằng mối tương quan giữa các cặp biến độc lập luôn nhỏ hơn 0,8, cho thấy không có sự tương quan mạnh giữa các biến Đặc biệt, mối tương quan giữa biến STL và MLTL rất yếu với trị tuyệt đối là 0,0783, nhỏ hơn 0,2.
Bảng 4.3: Hệ số tương quan giữa các biến STL MLTL LSIZE ETA ROE LRR GDP t GDP t-1 INF t
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Bảng 4.4: Kết quả nhân tử phóng đại phương sai
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 1
Kết quả bảng 4.4 cho thấy giá trị trung bình của VIF là 2,51 < 10 Mặt khác, các giá trị VIF của từng biến độc lập đều bé hơn 10
Kết quả kiểm định tính nội sinh và mối tương quan giữa các biến độc lập cho thấy mô hình đề xuất có tính khả thi, đồng thời khẳng định độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
Kết quả hồi quy các mô hình
4.3.1 Kết quả hồi quy Pooled OLS
Bảng 4.5: Kết quả ước lượng với mô hình Pooled OLS
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả hồi quy từ mô hình Pooled OLS chỉ ra rằng các biến ROE, LLR, INFt, GDPt-1 và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy chưa có đủ bằng chứng để khẳng định rằng các biến này có mối tương quan với RRTK.
Các biến STL, MLTL, LSIZE và ETA có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP, trong khi biến GDPt lại có mối tương quan âm với FGAP Tất cả các biến này đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao 1%.
Hệ số R 2 =0,7530 là tương đối cao, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,3% sự biến đổi của biến phụ thuộc
4.3.2 Kết quả hồi quy Fixed Effects Model
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng với mô hình FEM
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả hồi quy từ mô hình FEM chỉ ra rằng các biến LSIZE, ROE, LLR, INFt, GDPt-1, và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy chưa có đủ bằng chứng để khẳng định rằng những biến này có mối tương quan với RRTK.
Các biến STL, MLTL và ETA có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP, đạt mức ý nghĩa thống kê 1% Ngược lại, biến GDPt lại có mối tương quan âm với FGAP với mức ý nghĩa thống kê 5%.
Hệ số R 2 = 0,7508 là tương đối cao Từ đó, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,08% sự biến đổi của biến phụ thuộc
4.3.3 Kết quả hồi quy Random Effects Model
Bảng 4.7: Kết quả ước lượng với mô hình REM
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Kết quả từ mô hình hồi quy REM cho thấy các biến ROE, LLR, INFt, GDPt-1 và INFt-1 không có ý nghĩa thống kê, điều này đồng nghĩa với việc chưa có đủ bằng chứng để khẳng định rằng các biến này có mối tương quan với RRTK.
Các biến STL, MLTL, LSIZE, và ETA có mối tương quan dương với biến phụ thuộc FGAP, trong khi biến GDPt lại có mối tương quan âm với FGAP Tất cả các biến này đều đạt mức ý nghĩa thống kê cao là 1%.
Hệ số R 2 = 0,7529 là tương đối cao, cho thấy các biến độc lập giải thích được 75,29% sự biến đổi của biến phụ thuộc.
Lựa chọn mô hình phù hợp
4.4.1 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và Fixed Effects Model
Tác giả áp dụng giá trị kiểm định F để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình FEM Giá trị kiểm định F cho thấy sự khác biệt giữa các đối tượng quan sát qua các năm Cụ thể, nếu giá trị kiểm định F nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ có sự khác biệt tồn tại giữa các đối tượng qua thời gian; ngược lại, nếu giá trị F lớn hơn 0,05, sẽ không có sự khác biệt giữa các đối tượng qua thời gian.
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy, giá trị F =0,000; đồng nghĩa với việc lựa chọn mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình Pooled OLS
Bảng 4.8: Kết quả lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FEM
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
4.4.2 Lựa chọn giữa mô hình Fixed Effects Model và Random Effects Model Để đưa ra lựa chọn phù hợp giữa hai mô hình FEM và REM, tác giả đã sử dụng kiểm định Hausman để đưa ra quyết định
Kết quả cho thấy mô hình REM phù hợp hơn so với FEM khi giá trị Prob > F 0,9594
Bảng 4.9: Kết quả lựa chọn giữa mô hình FEM và REM
Mô hình Chi bình phương Prob > F
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 2
4.4.3 Lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và Random Effects Model
Từ hai kết quả kiểm định trên, việc thực hiện thêm kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM là rất cần thiết
Kết quả hệ số Prob > chibar = 0,1275; do đó, mô hình được lựa chọn phù hợp hơn là mô hình Pooled OLS
Bảng 4.10: Kết quả lựa chọn giữa mô hình REM và Pooled OLS
Mô hình Chibar2 Prob > chibar2
Nguồn: Phụ lục kết quả kiểm định 2
4.4.4 Kết quả lựa chọn mô hình phù hợp
Kết quả kiểm định cho thấy không tồn tại mô hình tối ưu Tuy nhiên, với việc tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, mô hình FEM đã được lựa chọn là phù hợp, đảm bảo tính vững cho kết quả nghiên cứu.
Kiểm định khiếm khuyết của mô hình lựa chọn
4.5.1 Vấn đề tự tương quan Để kiểm tra vấn đề tự tương quan, tác giả đã sử dụng kiểm định Wooldridge với giả thuyết H0: Mô hình không bị tư tương quan bậc 1
Với giá trị kiểm định Prob > F= 0,000 tại mức ý nghĩa 5%, cho thấy rằng giả thuyết
H0 của mô hình là không phù hợp, đồng nghĩa rằng mô hình bị tương quan bậc 1
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định tự tương quan bậc 1
Mô hình Giá trị F Prob > F
Nguồn: Phụ lục các kết quả kiểm định 1
4.5.2 Vấn đề phương sai thay đổi
Tác giả áp dụng kiểm định Breusch – Pagan để xác định tính đồng nhất của các phương sai Nếu các phương sai đồng nhất, điều này cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi; ngược lại, nếu phương sai không đồng nhất, điều này chỉ ra rằng mô hình có thể bị khiếm khuyết.
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi thông qua chỉ số Pro> Chi2 =0,000 tại mức ý nghĩa 5 %
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định phương vấn đề sai thay đổi
Mô hình Chi 2 Prob> Chi 2
Nguồn: Phụ lục các kết quả kiểm định 1
Khắc phục các khiếm khuyết của mô hình lựa chọn
Mô hình lựa chọn gặp vấn đề về tự tương quan bậc 1 và phương sai thay đổi, theo các kiểm định khiếm khuyết Để khắc phục những vấn đề này, tác giả đã áp dụng phương pháp hồi quy GLS.
Bảng 4.13: Kết quả ước lượng với mô hình GLS
Biến độc lập Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị kiểm định P
Nguồn: Phụ lục kết quả định lượng
Thảo luận và phân tích kết quả nghiên cứu
Kết quả từ mô hình hồi quy GLS cho thấy có 5 biến giải thích, bao gồm STL, MLTL, LSIZE, ETA và GDPt, có tác động đáng kể đến rủi ro thanh khoản FGAP với mức ý nghĩa thống kê 1% Trong khi đó, 5 biến giải thích còn lại không cho thấy giá trị thống kê.
Tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến RRTK tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017, với mức ý nghĩa thống kê 1% Cụ thể, khi tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản tăng 1%, RRTK sẽ tăng 0,9049% Điều này cho thấy mối quan hệ trực tiếp giữa tỷ lệ cho vay ngắn hạn và hiệu quả tài chính.
Tỷ lệ cho vay trung và dài hạn trên tổng tài sản có ảnh hưởng tích cực đến RRTK tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2017, với mức ý nghĩa thống kê 1% Cụ thể, khi tỷ lệ cho vay ngắn hạn trên tổng tài sản gia tăng, RRTK cũng sẽ tăng theo Đặc biệt, việc tăng 1% tỷ lệ cho vay trung và dài hạn sẽ dẫn đến sự gia tăng RRTK lên 0,8146%.
Tác động của các khoản cho vay đối với rủi ro thanh khoản là tích cực, cho thấy rằng khi ngân hàng cho vay nhiều hơn, khe hở tài trợ sẽ tăng cao, dẫn đến việc gia tăng rủi ro thanh khoản Kết quả này phù hợp với lập luận của tác giả dựa trên công thức tính khe hở tài trợ.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động của các khoản cho vay trung và dài hạn lên rủi ro thanh khoản của ngân hàng thấp hơn so với các khoản cho vay ngắn hạn Trong giai đoạn 2007-2017, hầu hết các ngân hàng đã tuân thủ quy định của NHNN về tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung và dài hạn Theo Giannoti, Gibilaro và Mattarocci (2010), nếu các ngân hàng cho vay bất động sản áp dụng hiệu quả các biện pháp quản lý, khả năng thanh khoản của họ sẽ không khác biệt nhiều so với toàn hệ thống Do đó, rủi ro liên quan đến các khoản cho vay trung và dài hạn tại các NHTMCP Việt Nam có thể đã được giảm thiểu gần như hoàn toàn.
Kết luận cho thấy rằng biến STL và MLTL đều có ảnh hưởng tích cực đến RRTK, điều này hỗ trợ cho giả thuyết H1 và H2 đã được đề xuất Hơn nữa, tác động của STL đến RRTK mạnh mẽ hơn so với tác động của MLTL.
Quy mô tổng tài sản lớn hơn dẫn đến RRTK của ngân hàng cao hơn, với mức ý nghĩa 1% trong giai đoạn 2007-2017 Cụ thể, khi LSIZE tăng 1%, RRTK sẽ tăng thêm 0,000193 đơn vị Điều này cho thấy các ngân hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) có quy mô lớn không chủ động duy trì mức thanh khoản cao.
Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy LSIZE có tác động cùng chiều lên RRTK, kết quả này ủng hộ giả thuyết H 3 được đưa ra trước đó
Tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn cao sẽ dẫn đến RRTK lớn, với mức ý nghĩa thống kê 1% trong giai đoạn 2007-2017 Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013), tuy nhiên tác giả chưa đưa ra lời giải thích thỏa đáng Vốn tự có đóng vai trò như tấm đệm và phòng tuyến cuối cùng để bảo vệ ngân hàng trước các loại rủi ro.
Kết luận cho thấy tỷ lệ vốn tự có trên tổng nguồn vốn có mối quan hệ tích cực với RRTK, điều này không hỗ trợ giả thuyết H4 đã được đề xuất trước đó.
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu trong nghiên cứu này không đạt ý nghĩa thống kê do các khoản chi phí dự phòng tín dụng không được tính toán chính xác, dẫn đến kết quả lợi nhuận của ngân hàng cũng không chính xác.
Kết luận cho thấy rằng không có đủ bằng chứng để khẳng định tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ảnh hưởng đến RRTK của ngân hàng, điều này không hỗ trợ giả thuyết H5 đã được đưa ra trước đó.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ trong nghiên cứu này không có ý nghĩa thống kê do các ngân hàng tại Việt Nam thường che giấu các khoản nợ xấu, dẫn đến số liệu về trích lập dự phòng tín dụng không chính xác.
Kết luận: Không có đủ bằng chứng để xác định rằng tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên tổng dư nợ ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng Kết quả này không hỗ trợ cho giả thuyết H6 đã được đưa ra trước đó.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế năm hiện tại ảnh hưởng tiêu cực đến RRTK của ngân hàng, với mỗi 1% tăng trưởng GDPt dẫn đến giảm 2,7561% RRTK Tốc độ tăng trưởng của năm trước không có ý nghĩa thống kê Khi nền kinh tế giảm tốc, doanh nghiệp gặp khó khăn trong tiêu thụ hàng hóa, làm suy giảm dòng tiền, dẫn đến khả năng chi trả các khoản vay ngân hàng không đủ Hệ quả là ngân hàng phải đối mặt với rủi ro thanh khoản do các khoản tín dụng.
Kết luận: Tốc độ tăng trưởng kinh tế trong năm nay có mối quan hệ ngược chiều với RRTK, điều này không hỗ trợ cho giả thuyết H7 đã được đề xuất trước đó.
- Tỷ lệ lạm phát năm hiện tại và năm trước trong nghiên cứu này không có ý nghĩa thống kê
