Xem mẫu
- CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN
CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN VIỆT NAM
Trần Thục Ni*
ThS Nguyễn Phú Quốc**
TÓM TẮT
Nghiên cứu này đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các ngân
hàng thương mại cổ phần (NHTMCP) Việt Nam (thông qua tỷ lệ khe hở thanh khoản –
FGAPP) trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2020. Trên cơ sở thu thập dữ liệu và tính
toán từ các báo cáo tài chính của 25 NHTMCP Việt Nam đồng thời thu thập dữ liệu các
yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ trang web của
Worldbank. Phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Squares) được sử
dụng để khắc phục các khuyết tật của mô hình FEM. Kết quả nghiên cứu cho thấy có bốn
yếu tố có tác động đến rủi ro thanh khoản (RRTK) của các NHTMCP Việt Nam bao gồm:
tỷ suất sinh lời (TSSL) trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA), tốc độ
tăng trưởng GDP (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF). Trong đó, TSSL trên tổng tài sản (ROA),
tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA) và tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động thuận chiều đối
với rủi ro thanh khoản, còn tốc độ tăng trưởng GDP lại có tác động nghịch chiều đối với
rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Các kết quả nghiên cứu đều phù hợp với kỳ
vọng giả thuyết ban đầu và các nghiên cứu trước. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết đã đưa
ra một số gợi ý chính sách nhằm giúp các NHTMCP Việt Nam quản trị rủi ro thanh khoản
một cách hiệu quả hơn.
Từ khóa: Rủi ro thanh khoản, khe hở thanh khoản, ngân hàng thương mại, các yếu tố.
1. GIỚI THIỆU
Trong các hoạt động kinh doanh của mỗi ngân hàng thì ba mục tiêu: an toàn, sinh lợi,
thanh khoản là ba mục tiêu có mối quan hệ chặt chẽ với nhau mà quản trị ngân hàng đặt ra.
Trong đó vấn đề thanh khoản là vô cùng quan trọng đối với sự tồn tại và phát triển của ngân
hàng. Có thể nói, rủi ro thanh khoản là vấn đề rất nhạy cảm trong hoạt động kinh doanh của
ngân hàng. Một ngân hàng bị mất khả năng thanh khoản sẽ nhanh chóng đi tới bờ vực phá
sản và ảnh hưởng tới tính ổn định của toàn bộ hệ thống.
Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
*
Khoa TC-NH, Trường Đại học Tài chính – Marketing.
**
292 -
- Việt Nam là nước có nền kinh tế đang phát triển; trình độ quản lý và chính sách kinh
tế vĩ mô của Việt Nam còn tương đối chưa hoàn thiện so với các nước phát triển, làm cho
hệ thống ngân hàng trong nước gặp nhiều khó khăn trong việc thích ứng với những thay
đổi của thị trường. Cùng với sự gia nhập của các ngân hàng nước ngoài, tính cạnh tranh
giữa các ngân hàng ngày càng gia tăng, tác động đến việc huy động vốn của các ngân hàng
trước đây, đặc biệt là các ngân hàng nhỏ, từ đó tác động đến rủi ro thanh khoản của các
ngân hàng Việt Nam.
Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu về các vấn đề nhằm giảm thiểu rủi ro thanh khoản
cho các NHTM là vấn đề hết sức quan trọng. Tác giả đã thực hiện nghiên cứu “Các yếu
tố tác động đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam”, với
mong muốn giải quyết những vấn đề cấp bách nêu trên, cũng như phát huy nền tảng của
các nghiên cứu trước đây về chủ đề này. Để đạt được mục tiên nghiên cứu, phần tiếp theo
là lược khảo lý thuyết và các nghiên cứu trước đây. Kế đến là phần phương pháp nghiên
cứu. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm được trình bày sau đó. Cuối cùng là phần kết luận
của nghiên cứu.
2. LƯỢC KHẢO LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.1. Rủi ro thanh khoản của các NHTM
Theo Basel (2008), rủi ro thanh khoản là một rủi ro mà một định chế tài chính không
đủ khả năng tìm kiếm đầy đủ nguồn vốn để đáp ứng các nghĩa vụ đến hạn, mà không làm
ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh hằng ngày và cũng không gây tác động đến tình hình
tài chính. Một trong những tổn thất mà rủi ro thanh khoản gây ra là ngân hàng phải huy
động vốn bổ sung với chi phí cao hoặc phải bán tài sản với giá thấp.
Như vậy, RRTK xảy ra đồng nghĩa với NHTM đang trong trạng thái thâm hụt thanh
khoản. Hay nói cách khác, ngân hàng đang trong tình trạng thiếu vốn hoạt động, không đủ
vốn để đáp ứng nhu cầu chi trả và cho vay đối với khách hàng, cũng như nhu cầu đầu tư
cho nền kinh tế. RRTK xảy ra làm cho NHTM bị tổn thất về cơ hội đầu tư và ảnh hưởng
xấu đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng.
Để đo lường rủi ro thanh khoản của ngân hàng, có thể tiếp cận bằng hai phương pháp,
đó là phương pháp sử dụng khe hở thanh khoản và các tỷ số thanh khoản (Vodová, 2011).
Trong đó, phương pháp khe hở thanh khoản có nhiều ưu điểm hơn khi dùng để đo lường
rủi ro thanh khoản của ngân hàng (Chung Hua Shen và cộng sự, 2009).
2.2. Quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản
Xét về mặt lý thuyết kinh tế quy mô, ngân hàng có tài sản càng lớn thì sẽ ít gặp rủi
ro thanh khoản hơn. Các ngân hàng lớn có thể nhận hỗ trợ thanh khoản từ Ngân hàng Nhà
- 293
- nước (NHNN) hay từ thị trường liên ngân hàng (Vodava, 2013b). Theo Short (1979) lập
luận, quy mô ngân hàng có liên quan chặt chẽ đến sự an toàn vốn của một ngân hàng, vì
các ngân hàng tương đối lớn có xu hướng tăng vốn ít tốn kém chi phí và do đó đạt nhiều
lợi nhuận hơn.
Mối quan hệ thuận chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản được minh
chứng thông qua nghiên cứu của (Cucinelli, 2013). Tác giả tìm thấy rằng rằng khả năng tạo
thanh khoản nghịch chiều với quy mô ngân hàng (Cucinelli, 2013), nghĩa là quy mô ngân
hàng có tác động thuận chuận đến rủi ro thanh khoản. Kết quả này dựa trên thực tế cho rằng
các ngân hàng lớn thì có nhu cầu thanh khoản ít hơn trong dài hạn.
Mối quan hệ nghịch chiều giữa quy mô ngân hàng và rủi ro thanh khoản được minh
chứng thông qua các nghiên cứu: Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015),
Nguyễn Thành Đạt (2019), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019).
2.3. TSSL và rủi ro thanh khoản
TSSL là tỷ số giữa tổng lợi nhuận thu được và tổng số vốn đầu tư trong một kỳ hạn
nhất định, nó thể hiện mức độ hiệu quả đối với các hoạt động của doanh nghiệp. Có hai
TSSL phổ biến đó là TSSL trên tổng tài sản (ROA) và TSSL trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Mối quan hệ thuận chiều giữa TSSL và rủi ro thanh khoản được minh chứng thông
qua các nghiên cứu Nguyễn Thành Đạt (2019), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019),
Nguyễn Thanh Phong (2020).
Mối quan hệ nghịch chiều giữa giữa TSSL và rủi ro thanh khoản được minh chứng
thông qua nghiên cứu của Chung Hua Shen và cộng sự (2009). Theo đó, một ngân hàng
có chỉ tiêu TSSL trên tổng tài sản cao và ổn định sẽ có khả năng điều hành tốt hoạt động
kinh doanh cũng như vấn đề quản trị rủi ro trong ngân hàng, bao gồm cả quản trị rủi ro
thanh khoản.
2.4. Tỷ lệ cho vay và rủi ro thanh khoản
Cho vay là hoạt động kinh doanh chính của các NHTM. Theo Pilbeam (2005), trong
thực tế khả năng thanh khoản của ngân hàng bị ảnh hưởng nhiều bởi nhu cầu vay vốn.
Mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ cho vay và rủi ro thanh khoản được minh chứng
thông qua các nghiên cứu Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015), Nguyễn
Thành Đạt (2019), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Theo đó, các khoản cho
vay thường có tính thanh khoản thấp, nên khi các ngân hàng có tỷ lệ cho vay trên tổng tài
sản càng cao thì càng kém về khả năng thanh khoản, vì vậy rủi ro thanh khoản càng lớn
(Vodová, 2011).
294 -
- 2.5. Tỷ lệ nợ xấu và rủi ro thanh khoản
Theo IMF (2006), tỷ lệ nợ xấu trên tổng dư nợ là một trong các chỉ số cốt lỗi để đánh
giá độ lành mạnh tài chính của ngân hàng, nếu tỷ lệ này càng cao có thể đẩy ngân hàng đến
tình trạng phá sản.
Mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ nợ xấu và rủi ro thanh khoản được minh chứng
thông qua các nghiên cứu Lucchetta (2007), Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012),
Angela Roman và Sargu (2015), Farooq Ahmad và Nasir Rasool (2017). Theo đó, khi tỷ lệ
nợ xấu của các ngân hàng gia tăng, sẽ ảnh hưởng không tốt đến lợi nhuận, gia tăng rủi ro
tín dụng và từ đó làm gia tăng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng.
2.6. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản
Xét về phương diện quản lý rủi ro, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng là một trong những
chính sách thiết lập của các ngân hàng để khắc phục rủi ro tín dụng có thể xảy ra trong
tương lai, hay nói cách khác tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được sử dụng như một công
cụ để kiểm soát rủi ro tín dụng. Mối quan hệ nghịch chiều giữa giữa tỷ lệ dự phòng rủi ro
tín dụng và rủi ro thanh khoản được minh chứng thông qua nghiên cứu của Phan Thị Mỹ
Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Theo đó, việc trích lập dự phòng rủi ro tín dụng ở mức độ
phù hợp sẽ hỗ trợ kiểm soát rủi ro tín dụng và góp phần làm giảm rủi ro thanh khoản của
các ngân hàng.
2.7. Tốc độ tăng trưởng kinh tế và rủi ro thanh khoản
Tốc độ tăng trưởng kinh tế được đo lường bằng tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm
quốc nội hàng năm.
Mối quan hệ nghịch chiều giữa giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và rủi ro thanh khoản
được minh chứng thông qua nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013). Tuy nhiên, mối
quan hệ thuận chiều giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và rủi ro thanh khoản lại được minh
chứng thông qua các nghiên cứu của Chung Hua Shen và cộng sự (2009); Phan Thị Mỹ
Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Theo đó, trong thời kỳ kinh tế suy thoái, khi mà cho vay
gặp nhiều rủi ro hơn thì ngân hàng sẽ nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản hơn, làm giảm rủi
ro thanh khoản và ngược lại.
2.8. Tỷ lệ lạm phát và rủi ro thanh khoản
Trong kinh tế vĩ mô, lạm phát là sự tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo
thời gian và sự mất giá trị của một loại tiền tệ. Khi so sánh với các nước khác thì lạm phát
là sự giảm giá trị tiền tệ của một quốc gia này so với các loại tiền tệ của quốc gia khác.
Mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ lệ lạm phát và rủi ro thanh khoản được minh chứng
thông qua các nghiên cứu Chung Hua Shen và cộng sự (2009), Trương Quang Thông
(2013), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Theo đó, nếu lạm phát được kỳ vọng
- 295
- hoàn toàn, ngân hàng có thể điều chỉnh lãi suất để gia tăng thu nhập lãi nhanh hơn so với
mức độ gia tăng của chi phí lãi. Ngân hàng do đó có thể gia tăng các khoản cho vay, trong
khi đó do áp lực cạnh tranh, các hoạt động huy động vốn có thể sụt giảm, làm gia tăng rủi
ro thanh khoản.
2.9. Mẫu dữ liệu
Dữ liệu của bài nghiên cứu bao gồm tỷ lệ khe hở thanh khoản trên tổng tài sản và
các yếu tố bao gồm: quy mô ngân hàng, TSSL trên tổng tài sản, tỷ lệ cho vay trên tổng tài
sản, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng được thu thập và tính toán từ các báo cáo
tài chính của 25 NHTMCP Việt Nam. Ngoài ra, dữ liệu các yếu tố vĩ mô như tốc độ tăng
trưởng GDP và tỷ lệ lạm phát được thu thập từ trang web của Worldbank. Dữ liệu trong
nghiên cứu gồm 250 quan sát, được thu thập theo năm trong khoảng thời gian từ năm 2011
đến năm 2020.
2.10. Mô hình và các biến nghiên cứu
FGAPPit = β0 + β1SIZEit + β2ROAit +β3LAit+β4NPLit+β5LLPit+β6GDPit + β7INFt +uit
Bảng 1. Tóm tắt các biến nghiên cứu và kỳ vọng dấu
Tên biến Viết tắt Cách tính Kỳ vọng dấu
Dư nợ cho vay – Tiền gửi
Tỷ lệ khe hở thanh khoản FGAPP
Tổng tài sản
Quy mô tài sản SIZE Log (tổng tài sản) (-)
Lợi nhuận sau thuế
TSSL trên tổng tài sản ROA (+)
Tổng tài sản
Dư nợ cho vay
Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản LA × 100% (+)
Tổng tài sản
Nợ xấu
Tỷ lệ nợ xấu NPL (+)
Dư nợ cho vay
Chi phí dự phòng RRTD
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLP (-)
Dư nợ cho vay
GDP năm t – GDP năm (t – 1)
Tốc độ tăng trưởng GDP GDP (-)
GDP năm (t – 1)
CPI năm t – CPI năm (t – 1)
Tỷ lệ lạm phát INF (+)
GDP năm (t – 1)
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
296 -
- 2.11. Phương pháp nghiên cứu
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt
Nam, bài viết sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng cân xứng (balanced panel data
regression), được ước lượng bằng ba phương pháp là phương pháp ước lượng bình phương
tối thiểu dạng gộp (Pooled OLS), phương pháp ước lượng các tác động cố định (Fixed
Effect Method – FEM) và phương pháp ước lượng các tác động ngẫu nhiên (Radom Effect
Method – REM) cho mô hình nghiên cứu; đồng thời sử dụng kiểm định F để lựa chọn mô
hình Pooled OLS hay FEM; kiểm định Breuch – Pargan Lagrange Multiplier để lựa chọn
mô hình Pooled OLS hay REM và sử dụng kiểm định Hausman để kiểm định xem REM
hay FEM là phù hợp hơn trong bài nghiên cứu.
Tuy nhiên, trong mô hình Pooled OLS, FEM và REM ước lượng có thể bị chệch và
mắc phải các khuyết tật như: đa cộng tuyến, tự tương quan, phương sai sai số thay đổi. Để
khắc phục các khuyết tật như tự tương quan và phương sai sai số thay đổi của các mô hình
Pooled OLS, REM, FEM, tác giả tiến hành hiệu chỉnh mô hình bằng phương pháp ước
lượng FGLS (Marno Verbeek, 2014).
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Thống kê mô tả biến
Bảng 2. Thống kê mô tả các biến
Số Giá trị Độ Giá trị Giá trị
Biến
quan sát trung bình lệch chuẩn nhỏ nhất lớn nhất
FGAPP 250 -0.29 0.12 -0.74 -0.02
SIZE 250 219.17 290.20 14.68 1,516.69
ROA 250 0.01 0.01 -0.06 0.07
LA 250 0.58 0.14 0.21 0.85
NPL 250 0.02 0.01 0.01 0.09
LLP 250 0.01 0.01 0.00 0.11
GDP 250 0.06 0.01 0.03 0.07
INF 250 0.05 0.05 0.01 0.19
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả.
Tổng số quan sát thu được trong giai đoạn nghiên cứu là 250 quan sát. Biến FGAPP
đại diện rủi ro thanh khoản của các NHTMCP Việt Nam có giá trị trung bình 29%và độ
lệch chuẩn 12%. Điều này cho thấy tỷ lệ khe hở thanh khoản trên tổng tài sản của các
NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2020 không có sự biến động mạnh. FGAPP
- 297
- nhỏ nhất có giá trị là 2% và FGAPP lớn nhất có giá trị là 74%. Quy mô ngân hàng (SIZE)
có giá trị trung bình 219.17 nghìn tỷ đồng. TSSL trên tổng tài sản (ROA) có giá trị trung
bình 1%. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA) có giá trị trung bình 58%. Tỷ lệ nợ xấu (NPL)
có giá trị trung bình 2%. Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) có giá trị trung bình 1%.
Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) có giá trị trung bình 6% và tỷ lệ lạm phát (INF) có giá trị
trung bình 5%.
3.2. Ma trận hệ số tương quan
Bài nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các
biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan có giá trị trong khoảng từ -1 đến 1. Hệ
số tương quan bằng 0 nghĩa là hai biến số không có mối liên hệ với nhau, nếu hệ số tương
quan gần bằng 1 hoặc -1 nghĩa là hai biến số có mối liên hệ tuyệt đối. Kết quả cho thấy
NPL, LLP, INF có mối tương quan âm đối với FGAPP. Biến SIZE, ROA, LA và GDP có
mối tương quan dương FGAPP. Kết quả hệ số tương quan giữa các biến bé hơn 0.8 nên
không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo.
Bảng 3. Ma trận hệ số tương quan
FGAPP SIZE ROA LA NPL LLP GDP INF
FGAPP 1.0000
SIZE 0.1793 1.0000
ROA 0.2310 0.1027 1.0000
LA 0.6602 0.2736 -0.1910 1.0000
NPL 0.0071 -0.3007 -0.0309 -0.0840 1.0000
LLP 0.0361 0.1066 0.0207 0.0418 0.1082 1.0000
GDP -0.0159 -0.0100 -0.1188 0.2261 -0.0849 0.0029 1.0000
INF -0.2874 -0.1965 0.1502 -0.6990 0.1393 -0.1084 -0.1088 1.0000
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả.
3.3. Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp
Thông qua các kiểm định F-test và Hausman, ta thấy giá trị P-value đều < 0.05. Do
đó, phương pháp FEM được lựa chọn là phương pháp hồi quy cho mô hình nghiên cứu.
Bảng 4. Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp
Giá trị Chi bình Phương pháp
Kiểm định Mô hình P-value
thống kê F phương (χ2) lựa chọn
F– test FGAPP 5.79 0.0000 FEM
Hausman FGAPP 21.97 0.0026 FEM
Nguồn: Dữ liệu và xử lý của tác giả
298 -
- 3.4. Kết quả kiểm định các khuyết tật của mô hình FEM
Nhìn vào các bảng 5, 6 và 7, tác giả nhận thấy mô hình FEM không tồn tại hiện tượng
đa cộng tuyến (vì các hệ số VIF đều < 10) nhưng lại tồn tại hai khuyết tật đó là tự tương
quan và phương sai sai số thay đổi (vì P-value < 0.05). Do đó, tác giả tiếp tục thực hiện xử
lý các khuyết tật này bằng phương pháp ước lượng FGLS (Marno Verbeek, 2014).
Bảng 5. Kiểm định đa cộng tuyến
Biến VIF
SIZE 1.25
ROA 1.07
LA 2.21
NPL 1.16
LLP 1.05
GDP 1.08
INF 2.03
Trung bình VIF 1.41
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả
Bảng 6. Kiểm định tự tương quan
Mô hình Giá trị thống kê F P-value Kết quả
FGAPP 87.011 0.0000 Tồn tại hiện tượng tự tương quan
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả
Bảng 7. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value Kết quả
Tồn tại hiện tượng phương sai
FGAPP 964.04 0.0000
sai số thay đổi
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả
3.5. Kết quả hồi quy sau khi xử lý khuyết tật bằng FGLS
Theo nghiên cứu của Marno Verbeek (2014) đã chỉ ra rằng khi sử dụng phương pháp
FGLS, hai khuyết tật tự tương quan và phương sai sai số thay đổi sẽ được xử lý. Với giá trị
P-value của mô hình FGLS là 0.0000 < 0.05, có thể thấy mô hình FGLS là phù hợp.
- 299
- Bảng 8. Kết quả hồi quy theo Pooles OLS, REM, FEM và FGLS
Biến Pooled OLS REM FEM FGLS
quan sát Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy
SIZE -0.0173* -0.0180 -0.0329 -0.0002
ROA 4.7998*** 4.3511*** 4.0925*** 4.7692***
LA 0.8692*** 0.7400*** 0.6665*** 0.7351***
NPL 0.1879 0.3718 0.3161 0.4601
LLP 0.3181 -0.0028 -0.1119 -0.1263
GDP -1.6907*** -1.4825*** -1.3935*** -1.4032***
INF 0.8672*** 0.6020*** 0.4284*** 0.5635***
Trong đó: Biến phụ thuộc là FGAPP và *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5%
và 1%.
Nguồn: Dữ liệu và xử lý tác giả
Bảng 9. Kết quả hồi quy theo FGLS và giả thuyết kỳ vọng
FGAPP Giả thuyết kỳ vọng
SIZE -0.0002 (-)
ROA 4.7692*** (+)
LA 0.7351*** (+)
NPL 0.4601 (+)
LLP -0.1263 (-)
GDP -1.4032*** (-)
INF 0.5635*** (+)
Nguổn: kết quả xử lý của tác giả
3.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy bốn yếu tố có tác động đến rủi ro thanh khoản của các
NHTMCP Việt Nam bao gồm: TSSL trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản
(LA), tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF). Trong đó, TSSL trên tổng tài
sản (ROA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA) và tỷ lệ lạm phát (INF) có tác động thuận
chiều đối với rủi ro thanh khoản, còn tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) lại có tác động nghịch
chiều đối với rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
Các kết quả hồi quy của các biến ROA, LA GDP và INF đều phù hợp với kỳ vọng giả
thuyết ban đầu và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Cụ thể:
300 -
- – TSSL trên tổng tài sản (ROA)
Theo kết quả mô hình, hệ số hồi quy của biến ROA có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa
1%. Dấu của hệ số hồi quy biến ROA mang dấu dương thể hiện rằng yếu tố TSSL trên tổng
tài sản có tác động thuận chiều đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam, giá trị là
4.7692 có ý nghĩa rằng khi TSSL trên tổng tài sản (ROA) tăng lên 1% thì rủi ro thanh khoản
của các ngân hàng sẽ tăng lên 4.7692% và ngược lại. Điều này cho thấy TSSL trên tổng tài
sản (ROA) là yếu tố rất quan trọng cần được các NHTM Việt Nam quan tâm đặc biệt vì nó
có tác động rất mạnh mẽ đến vấn đề quản trị rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Kết quả này
phù hợp với kỳ vọng giả thuyết ban đầu và tương đồng với nhiều kết quả nghiên cứu gần
đây của Nguyễn Thành Đạt (2019), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019), Nguyễn
Thanh Phong (2020). Điều này cũng phù hợp với thực tế về sự đánh đổi giữa lợi nhuận và
đảm bảo an toàn thanh khoản. Mặc khác, khi ngân hàng hoạt động ngày càng hiệu quả thì
niềm tin của dân chúng sẽ tăng lên, tạo điều kiện thuận lợi để có thể huy động thêm nguồn
vốn lớn, uy tín gia tăng, điều đó góp phần ổn định thanh khoản cho ngân hàng.
– Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA)
Theo kết quả mô hình, hệ số hồi quy của biến LA có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa
1%. Dấu của hệ số hồi quy biến LA mang dấu dương thể hiện rằng yếu tố tỷ lệ cho vay
trên tổng tài sản có tác động thuận chiều đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam,
giá trị là 0.7351 có ý nghĩa rằng khi tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA) tăng lên 1% thì
rủi ro thanh khoản của các ngân hàng sẽ tăng lên 0.7351% và ngược lại. Kết quả này phù
hợp với kỳ vọng giả thuyết ban đầu và tương đồng với nhiều kết quả nghiên cứu trước đây
của Trương Quang Thông (2013), Đặng Văn Dân (2015), Nguyễn Thành Đạt (2019), Phan
Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Các NHTM Việt Nam thường tập trung nhiều vào
hoạt động cho vay và các khoản vay thường có tính thanh khoản thấp. Do đó, cho vay càng
nhiều thì khả năng ngân hàng đối mặt với rủi ro thanh khoản càng cao.
– Tốc độ tăng trưởng GDP (GDP)
Theo kết quả mô hình, hệ số hồi quy của biến GDP có ý nghĩa thống kê ở mức ý
nghĩa 1%. Dấu của hệ số hồi quy biến GDP mang dấu âm thể hiện rằng yếu tố tốc độ tăng
trưởng GDP có tác động nghịch chiều đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam,
giá trị hệ số hồi quy 1.4032 có ý nghĩa rằng khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng lên 1% thì
rủi ro thanh khoản của các ngân hàng sẽ giảm xuống 1.4032% và ngược lại. Điều này cho
thấy tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) là yếu tố khá quan trọng tiếp theo (đứng sau ROA) cần
được các NHTM Việt Nam quan tâm vì nó cũng có tác động mạnh mẽ đến vấn đề quản trị
rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng giả thuyết ban đầu và
tương đồng với các kết quả nghiên cứu trước đây của Trương Quang Thông (2013). Thực
- 301
- tế cho thấy, thấy khi nền kinh tế tăng trưởng, biểu thị thông qua GDP tăng, điều đó cho thấy
các doanh nghiệp Việt Nam có cơ hội gia tăng hiệu quả hoạt động, tái sản xuất và đầu tư,
từ đó gia tăng lợi nhuận, khả năng trả nợ của các doanh nghiệp được nâng cao; các doanh
nghiệp trả nợ đúng hạn, nợ xấu thấp, rủi ro tín dụng giảm dẫn đến rủi ro thanh khoản của
các NHTM Việt Nam có xu hướng giảm. Ngược lại khi nền kinh tế rơi vào suy thoái, biểu
thị thông qua GDP giảm, các doanh nghiệp làm ăn không hiệu quả, không bán được hàng
hóa, các khoản nợ vay trước đó ở các ngân hàng khó có khả năng trả đúng hạn, từ đó nợ
xấu tăng lên rủi ro tín dụng gia tăng dẫn đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam
có xu hướng gia tăng.
– Tỷ lệ lạm phát (INF)
Theo kết quả mô hình, hệ số hồi quy của biến INF có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa
1%. Dấu của hệ số hồi quy biến INF mang dấu dương thể hiện rằng yếu tố tỷ lệ lạm phát
có tác động thuận chiều đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam, giá trị là 0.5635
có ý nghĩa rằng khi tỷ lệ lạm phát (INF) tăng lên 1% thì rủi ro thanh khoản của các ngân
hàng sẽ tăng lên 0.5635% và ngược lại. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng giả thuyết ban
đầu và tương đồng với các kết quả nghiên cứu trước đây của Chung Hua Shen và cộng sự
(2009), Trương Quang Thông (2013), Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Thực
tế cho thấy, khi lạm phát gia tăng, sẽ gây ra ảnh hưởng nghiêm trọng đến giá trị của các tài
sản thanh khoản của ngân hàng, làm giảm khả năng thanh khoản và gia tăng rủi ro thanh
khoản của các NHTM Việt Nam.
Ngoài bốn yến tố TSSL trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LA),
tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) và tỷ lệ lạm phát (INF) được xác định có ảnh hưởng đến
rủi ro thanh khoản ngân hàng thì các yếu tố còn lại gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ
nợ xấu (NPL), tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) thì chưa cho thấy bằng chứng có ảnh
hưởng đến rủi ro thanh khoản của các NHTM Việt Nam.
4. HÀM Ý CHÍNH SÁCH CHO CÁC NHÀ QUẢN TRỊ NGÂN HÀNG VỀ
QUẢN TRỊ RỦI RO THANH KHOẢN MỘT CÁCH HIỆU QUẢ NHƯ SAU:
Thứ nhất, các NHTMCP Việt Nam phải đảm bảo tăng trưởng lợi nhuận một cách
bền vững và gắn liền với chất lượng tín dụng. Thực hiện đúng định hướng, chủ trương của
Chính phủ, NHNN, phù hợp với cơ cấu phòng ngừa rủi ro đảm bảo trong hoạt động và luôn
đáp ứng khả năng chi trả của người dân trong bất kỳ thời điểm nào. Các NHTMCP cần phải
có cảnh báo kịp thời ngăn ngừa rủi ro trong hoạt động ngân hàng và thực hiện thanh tra,
kiểm tra khi cần thiết. Tăng cường quản lý đối với các lĩnh vực cho vay rủi ro cao để kịp
thời thực hiện chỉ đạo, đảm bảo an toàn hoạt động ngân hàng.
302 -
- Thứ hai, các NHTMCP cần tận dụng chính sách để tăng khả năng sinh lời nhưng vẫn
đảm bảo khả năng thanh khoản tốt trong mọi tình huống.
Thứ ba, các NHTMCP cần tăng cường công tác dự báo các điều kiên kinh tế vĩ mô,
các yếu tố vĩ mô thay đổi có thể ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh của NHTM,
nhằm đảm bảo khả năng thanh khoản của ngân hàng ở mức an toàn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Chung-Hua-Shen, Chen, Y. K., Kao, L. F. & Yeh C. Y. (2009). Bank Liquydity Risk and Performance.
Department of Finance: National Taiwan University.
Cucinelli (2013). The determinants of Bank Liquidity Risk within the Context of Euro Area.
Interdisciplinary Journal of Research in Business, 2(10), 51-64.
Đặng Văn Dân (2015). Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại tại
Việt Nam. Tạp chí Tài chính, số tháng 11/2015, 60-64.
Marno Verbeek (2014). A guide to Modern Econometrics (Fifth edition), 108-128.
Nguyễn Thành Đạt (2019). Ảnh hưởng của các yếu tố đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng
thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học, 40, 108-112.
Phan Thị Mỹ Hạnh và Tống Lâm Vy (2019). Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của
hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing, 51,
26-38.
Trương Quang Thông (2013). Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của hệ thống NHTM
Việt Nam. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 276, 50-62.
Vodová, P. (2011). Liquidity of Czech Commercial Banks and Its Determinants. International
Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 5(6), 1060-1067.
Vodová, P. (2013a). Determinants of Commercial Banks’ Liquidity in Hungary, Silesian University
Working paper, 180-188.
Vodová. P. (2013b). Determinants of Commercial Banks’ Liquidity in Poland. Proceedings of the
30th International Conference Mathematical Methods in Economics, 962-967.
- 303
nguon tai.lieu . vn
