Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng: Vai trò của sở hữu nhà nước dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Thống kê mô tả

Bằng phần mềm STATA 17.0, tác giả thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu trên các phương diện: số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của biến phụ thuộc và các biến độc lập.

• Bảng 4.1. Thống kê mô tả

Theo kết quả từ bảng 4.1, có thể thấy có tổng số 324 quan sát từ 27 ngân hàng TMCP Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2024, bao gồm:

• Biến phụ thuộc: Tổng số quan sát là 324 trong đó:

Biến ROA có trung bình 0.0094078, độ lệch chuẩn 0.0080582, với giá trị nhỏ nhất -0.047767 và giá trị lớn nhất 0.0365264, cho thấy hiệu quả sinh lời của các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu dao động vừa phải.

Biến ROE có trung bình 0.1088512, độ lệch chuẩn 0.0970634, giá trị nhỏ nhất -0.9169036 và giá trị lớn nhất 0.3033156, phản ánh sự biến động đáng kể về hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu giữa các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu.

• Biến độc lập:

Biến FGAP thể hiện cho rủi ro thanh khoản có giá trị trung bình là -0.0658192, độ lệch chuẩn là 0.1099451. Giá trị nhỏ nhất là -0.3804724, giá trị lớn nhất đạt 0.2242894.

Biến CIR thể hiện Chi phí hoạt động có giá trị trung bình là 0.4973409, độ lệch chuẩn là 0.2230663. Giá trị nhỏ nhất là -2.3036, giá trị lớn nhất đạt 1.7225. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Biến LLR thể hiện Dự phòng rủi ro tín dụng có giá trị trung bình là 0.0133551, độ lệch chuẩn là 0.0043895. Giá trị nhỏ nhất là 0.0066091, giá trị lớn nhất đạt 0.0311989.

Biến SIZE thể hiện Quy mô ngân hàng có giá trị trung bình là 32.72958, độ lệch chuẩn là 1.170055. Giá trị nhỏ nhất là 30.31783, giá trị lớn nhất đạt 35.55429.

Biến CAR thể hiện hệ số an toàn vốn có giá trị trung bình là 0.1280049, độ lệch chuẩn là 0.0334065. Giá trị nhỏ nhất là 0.08, giá trị lớn nhất đạt 0.28.

Biến DEP thể hiện tỷ lệ tăng trưởng tiền gửi có giá trị trung bình là 0.1680076, độ lệch chuẩn là 0.1307654. Giá trị nhỏ nhất là -0.1049412, giá trị lớn nhất đạt 0.8269741.

Biến LOAN thể hiện tỷ lệ tăng trưởng tín dụng có giá trị trung bình là 0.1924784, độ lệch chuẩn là 0.1327195. Giá trị nhỏ nhất là -0.1422841, giá trị lớn nhất đạt 1.082034.

Biến GDP thể hiện Tốc độ tăng trưởng kinh tế có giá trị trung bình là 0.0592667, độ lệch chuẩn là 0.0156455. Giá trị nhỏ nhất là 0.0285, giá trị lớn nhất đạt 0.0802.

Biến INF thể hiện Lạm phát có giá trị trung bình là 0.0318833, độ lệch chuẩn là 0.0133987. Giá trị nhỏ nhất là 0.006, giá trị lớn nhất đạt 0.0604.

Biến M2 thể hiện cung tiền M2 có giá trị trung bình là 0.1461892, độ lệch chuẩn là 0.0469025. Giá trị nhỏ nhất là 0.0615344, giá trị lớn nhất đạt 0.2504163.

4.2. Phân tích tương quan biến và đa cộng tuyến Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.2.1. Phân tích tương quan biến:

Ma trận tương quan: Ma trận tương quan là một thống kê đo lường mối quan hệ tương quan giữa hai biến. Hệ số tương quan có thể nằm trong khoảng từ -1 đến +1, với -1 biểu thị mối tương quan âm hoàn hảo, +1 biểu thị mối tương quan dương hoàn hảo. Một biến tương quan với chính nó sẽ luôn có hệ số bằng 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hoặc gần bằng 0) đồng nghĩa với việc hai biến không có mối quan hệ gì đến nhau.

• Bảng 4.2. Bảng ma trận hệ số tương quan các biến trong mô hình

Từ kết quả ma trận tương quan cho thấy các biến độc lập có mối tương quan tương đối thấp, không có cặp biến nào có hệ số tương quan tuyệt đối vượt quá 0.8.

Điều này hàm ý hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng ít có khả năng xảy ra. ROA, ROE tương quan dương FGAP (0.5305; 0.4480). ROA, ROE tương quan âm chi phí CIR (-0.1785; -0.0012). Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng LLR tương quan dương ROA, ROE (0.1387; 0.1245). Hệ số an toàn vốn CAR tương quan âm với với ROA, ROE (-0.0313; -0.1941). Quy mô ngân hàng SIZE tương quan dương với ROA, ROE (0.4818; 0.5457). Tốc độ tăng trưởng GDP, Lạm phát (INF) cung tiền M2 tương quan âm với lợi nhuận ngân hàng. Tuy nhiên, để đảm bảo tính chắc chắn, nghiên cứu tiếp tục tiến hành thực hiện kiểm tra đa cộng tuyến.

4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Nghiên cứu tiến hành kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến độc lập dựa vào hệ số phóng đại phương sai (variance inflation factor – VIF) thông qua lệnh VIF trong phần mềm STATA 17.0. Nếu nghiên cứu cho kết quả chỉ số VIF < 10 thì mô hình nghiên cứu không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại (Hair và cộng sự, 1995). Vì tập biến độc lập được giữ nguyên trong tất cả các mô hình (ROA, ROE), nên kiểm định đa cộng tuyến chỉ cần thực hiện một lần duy nhất và kết quả này được áp dụng cho toàn bộ các mô hình nghiên cứu.

• Bảng 4.3. Bảng kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Kết quả của VIF được trả về từ phần mềm STATA 17.0 tại bảng 4.3 cho thấy chỉ số VIF của các biến độc lập dưới 10. Có thể thấy VIF lớn nhất là 2.06 (SIZE) và nhỏ nhất là 1.08 (GDP), giá trị trung bình 1.46, tất cả đều nhỏ hơn 10. Do đó, tác giả kết luận không xảy ra đa cộng tuyến hiện tượng.

4.3 Kết quả hồi quy dữ liệu bảng theo phương pháp Pooled OLS, FEM, và REM

Trong bài luận này, với mỗi biến phụ thuộc (ROA, ROE), tác giả ước lượng pooled OLS, FE và RE, sau đó so sánh bằng F-test, Breusch–Pagan LM test và Hausman test để lựa chọn mô hình phù hợp. Sau khi lựa chọn mô hình phù hợp (riêng từng biến), tiến hành kiểm định heteroskedasticity (Modified Wald test), tự tương quan (Wooldridge test). Kết quả hồi quy được trình bày ở bảng sau:

4.3.1 Biến phụ thuộc ROA

• Bảng 4.4. Kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, và REM

Kết quả mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROA theo ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM được trình bày tóm tắt trong bảng trên, cho thấy kết quả ổn định, nhất quán giữa các mô hình: Các yếu tố nội tại (FGAP, CIR, SIZE, DEP) có ảnh hưởng mạnh mẽ và ý nghĩa đến ROA. Biến vĩ mô (GDP, M2) có tác động yếu hơn, chỉ GDP thể hiện ý nghĩa trong cả 3 mô hình. LLR và INF không có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình. CAR chỉ có ý nghĩa trong OLS nhưng mất ý nghĩa trong FEM và REM. FGAP và SIZE có hệ số dương và có ý nghĩa ở mức 1% trong cả 3 mô hình. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.3.2 Biến phụ thuộc ROE

• Bảng 4.5. Kết quả hồi quy theo Pooled OLS, FEM, và REM

Kết quả mô hình hồi quy biến phụ thuộc ROE theo ba phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM, REM được trình bày tóm tắt trong bảng trên, cho thấy kết quả các biến FGAP, CIR, LLR, SIZE có ảnh hưởng mạnh và ổn định đến ROE. CAR chỉ có ý nghĩa trong FEM, nhưng mất ý nghĩa trong OLS và REM. GDP có tác động nghịch chiều đến ROE, có ý nghĩa trong OLS. Các biến vĩ mô khác (INF, M2) và biến DEP không có ý nghĩa. FGAP hệ số dương và có ý nghĩa cao cho thấy khi khe hở tài chính tăng, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu ROE tăng lên. Đây là kết quả phù hợp với lý thuyết về rủi ro thanh khoản gắn với lợi nhuận. LLR có hệ số âm, có ý nghĩa ở mức 1% và 5% trong cả 3 mô hình cho thấy ngân hàng trích lập dự phòng nhiều hơn thì ROE giảm, đúng với kỳ vọng. SIZE có hệ số dương, có ý nghĩa cao và ổn định trong tất cả các mô hình cho thấy quy mô ngân hàng càng lớn thì ROE càng cao.

Nhìn chung, kết quả hồi quy từ ba mô hình lên hai biến phụ thuộc ROA và ROE đều cho kết quả khá tương đồng nhau. Điều này phản ánh tính ổn định của tác động các biến độc lập lên biến phụ thuộc. tuy nhiên để đảm bảo tính vững, có cơ sở khoa học và nghiên cứu mang tính thuyết phục cao thì tác giả tiến hành thực hiện lựa chọn mô hình và kiểm định mô hình sau khi lựa chọn.

4.4. Lựa chọn mô hình hồi quy giữa Pool OLS, FEM, REM Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.4.1. Kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM

Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình Pooled OLS và FEM, tác giả dựa trên kiểm định F, với giả thuyết:

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình FEM H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS

• Bảng 4.6. Kết quả kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và FEM

Từ kết quả kiểm định, ta có Prob > F = 0,0000 < 0.05 ở cả hai biến phụ thuộc ROA, ROE thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, mô hình FEM phù hợp để ước lượng các biến nghiên cứu hơn so với mô hình Pooled OLS.

4.4.2. Kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và REM

Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình Pooled OLS và REM, tác giả dựa trên kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier, với giả thuyết:

H0: Mô hình Pooled OLS phù hợp hơn mô hình REM H1: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.

• Bảng 4.7. Kết quả kiểm định giữa Mô hình Pooled OLS và REM

Từ kết quả kiểm định, ta có Prob > chibar2 = 0,0000 < 0.05 thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, mô hình REM phù hợp để ước lượng các biến nghiên cứu hơn so với mô hình Pooled OLS đối với cả hai biến phụ thuộc ROA, ROE.

4.4.3. Kiểm định giữa Mô hình FEM và REM Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Để thực hiện lựa chọn mô hình phù hợp trong 2 mô hình FEM và REM, tác giả dựa trên kiểm định Hausman, với giả thuyết:

H0: Mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM H1: Mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM.

• Bảng 4.8. Kết quả kiểm định giữa Mô hình FEM và REM

Từ kết quả kiểm định biến ROA, ta có Prob > chibar2 = 0.7920>0.05 thể hiện không bác bỏ bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, mô hình REM phù hợp để ước lượng hai biến nghiên cứu ROA hơn so với mô hình FEM. Với biến phụ thuộc ROE, kết quả kiểm định Hausman cho thấy Prob > chi2 = 0.0000, do đó bác bỏ giả thuyết H0. Mô hình tác động cố định FEM được lựa chọn thay vì mô hình tác động ngẫu nhiên REM.

Kết luận: Từ kết quả hai kiểm định trên, có thể thấy REM là mô hình thích hợp để đối với biến phụ thuộc là ROA để ước lượng, và ngược lại, FEM là mô hình thích hợp để ước lượng khi biến phụ thuộc là ROE. Do đó, tác giả sẽ tiếp tục tiến hành các kiểm định khuyết tật có thể xảy ra trong mô hình (hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan) dựa trên kết quả hồi quy của mô hình FEM và REM.

4.5 Kiểm định phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan

4.5.1. Kiểm định phương sai thay đổi

Sau khi lựa chọn được mô hình tác động cố định (FEM) thông qua kiểm định Hausman cho biến phụ thuộc là ROE, kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi được tác giả tiến hành để đảm bảo các giả định của mô hình hồi quy được thoả mãn. Cụ thể, kiểm định Wald hiệu chỉnh (Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity) được áp dụng cho dữ liệu bảng cân bằng, và giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là: Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

• H0: Phương sai của sai số là đồng nhất giữa các cá thể (không có hiện tượng phương sai thay đổi)
• H1: Phương sai của sai số là không đồng nhất giữa các cá thể (tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi).

Nếu kết quả kiểm định thu được với Prob > chi2 > 5% thì mô hình nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình nghiên cứu không có hiện tượng phương sai thay đổi.

• Bảng 4.9. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi

Kết quả kiểm định Modified Wald cho phương sai thay đổi trong mô hình ROE với Prob > chi2 = 0.0000. Điều này nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thuyết H0 về phương sai đồng nhất và chấp nhận giả thuyết H1. Như vậy, mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi giữa các cá thể. Đối với biến phụ thuộc ROA sau khi chạy kiểm định Hausman thì mô hình REM phù hợp hơn, nghiên cứu không tiến hành kiểm định phương sai thay đổi riêng biệt do Stata không hỗ trợ lệnh kiểm định trực tiếp cho REM. Tiếp theo, tác giả sẽ kiểm định tiếp tục tự tương quan hiện tượng có hay không xuất hiện trong mô hình này.

4.5.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Trong bài luận này, tác giả kiểm định mô hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan hay không bằng cách thực hiện kiểm định Wooldridge và giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:

• H0: Mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan.
• H1: Mô hình nghiên cứu có hiện tượng tự tương quan.

Nếu kết quả kiểm định thu được với Prob > F > 5% thì mô hình nghiên cứu chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan.

• Bảng 4.10. Kết quả kiểm định tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge cho thấy Prob > F ở cả 2 biến phụ thuộc ROA, ROE là 0.0001< 0.05 thể hiện sự bác bỏ giả thuyết H0. Do đó tác giả kết luận mô hình có tồn tại tự tương quan bậc nhất, cần điều chỉnh sai số chuẩn hoặc sử dụng phương pháp ước lượng phù hợp để khắc phục hiện tượng này. Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định biến nội sinh và khắc phục các khuyết tật có trong mô hình.

4.6. Kiểm định biến nội sinh và phương pháp GMM Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.6.1. Kiểm định biến nội sinh

Sau khi kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan, mô hình có thể tồn tại biến nội sinh. Trong bài luận văn này, tác giả giả định các biến vĩ mô GDP, INF, M2 là các biến ngoại sinh và sử dụng kiểm định Durbin–Wu–Hausman test nhằm kiểm tra biến nội sinh của cho 07 biến độc lập của mô hình nghiên cứu, với các giả thuyết:

• H0: Biến ngoại sinh H1: Biến nội sinh
• Nếu p-value < 0.05, bác bỏ H0, biến đó nội sinh. Nếu p- value >0.05, không bác bỏ H0, biến đó có thể coi là ngoại sinh.

Bảng 4.11. Kiểm tra hiện tượng biến nội sinh trong mô hình

Sau khi kiểm tra biến nội sinh bằng phương pháp Wu – Hausman thông qua phần mềm STATA 17.0, tác giả nhận thấy ba biến CIR, SIZE, LOAN là biến nội sinh tồn tại trong cả 2 mô hình và biến LLR là biến nội sinh trong mô hình với ROE. Do đó, tác giả tiến hành thực hiện phương pháp GMM, nhằm khắc phục các khuyết tật đã kiểm định có trong mô hình,

4.6.2. Phương pháp GMM Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Bằng phương pháp ước lượng tổng quát khoảnh khắc (Generalized Method of Moments – GMM), tác giả khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và biến nội sinh và thông qua phần mềm STATA 17.0. Trong ước lượng GMM động, một vấn đề kỹ thuật thường gặp là số lượng công cụ (instruments) quá lớn so với số quan sát, dẫn đến hiện tượng instrument proliferation, làm suy yếu kiểm định Hansen và có thể gây sai lệch ước lượng. Để khắc phục, nghiên cứu này sử dụng tùy chọn collapse trong lệnh xtabond2 nhằm rút gọn ma trận công cụ. Cách tiếp cận này được khuyến nghị bởi Roodman (2009), giúp giảm số lượng công cụ, duy trì độ tin cậy của kiểm định Hansen và tránh hiện tượng overfitting biến nội sinh. kết quả phân tích hồi quy theo GMM.

4.6.2.1. Biến phụ thuộc ROA

• Bảng 4.12. Kết quả phân tích hồi quy theo GMM

Kết quả ở bảng 4.12 cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy khi thỏa cả 4 điệu kiện, bao gồm: AR(2) > 10%, kiểm định Hansen có Prob > chi2 = 0.338 > 10%, kiểm định Sargan có Prob > chi2 = 0.222> 10%, và số biến công cụ là 20 nhỏ hơn số lượng nhóm là 27.

Vậy mô hình hồi quy có phương trình dạng như sau:

• ROAit = 0.9479 + 0.015*FGAPit + 0.009*CIRit +0.0975*LLRit – 0.00004*SIZEit – 0.0144*CARit – 0.0088*DEPit + 0.0127*LOANit – 0.003581* M2it + 0.0092*GDPit + 0.0105*INF+ ɛit

Biến L1.ROA có p-value = 0.000, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số hồi quy là 0.947. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến L1.ROA tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.947%. Kết quả này cho thấy tính bền vững và động lực lợi nhuận của ngân hàng, ngân hàng có lợi nhuận cao ở kỳ trước thì kỳ này cũng có xu hướng duy trì lợi nhuận cao. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước trong lĩnh vực ngân hàng, nhấn mạnh vai trò của yếu tố động trong mô hình GMM.

Biến FGAP có p-value = 0.032, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.015. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến FGAP tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.015%. Kết quả này cho thấy rủi ro thanh khoản tác động dương tới lợi nhuận. Kết quả cho thấy ngân hàng chấp nhận rủi ro thanh khoản có thể tạo lợi nhuận cao hơn. Điều này không nhất thiết phản ánh rủi ro thanh khoản bất lợi, mà có thể gắn liền với khả năng mở rộng cho vay và tìm kiếm lợi nhuận cao hơn.

Biến CIR có p-value = 0.195>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến CIR lên biến phụ thuộc. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Biến LLR có p-value = 0.683>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến LLR lên biến phụ thuộc.

Biến SIZE có p-value = 0.865>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thụng dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến SIZE lên biến phụ thuộc.

Biến CAR có p-value = 0.582 >10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến CAR lên biến phụ thuộc.

Biến DEP có p-value = 0.085, có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là -0.0088. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến DEP tăng 1% thì biến phụ thuộc giảm 0.0088%. Kết quả này cho thấy rằng nếu ngân hàng phụ thuộc quá nhiều vào nguồn vốn huy động từ tiền gửi có thể làm suy giảm khả năng sinh lời của ngân hàng. Điều này có thể xuất phát từ áp lực cạnh tranh lãi suất huy động, làm gia tăng chi phí vốn; mặt khác, việc cấu trúc nguồn vốn thiên lệch về tiền gửi có thể hạn chế khả năng đa dạng hóa và giảm hiệu quả sử dụng vốn.

Biến LOAN có p-value = 0.185>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến LOAN lên biến phụ thuộc.

Biến M2 có p-value = 0.591>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến M2 lên biến phụ thuộc.

Biến GDP có p-value = 0.656>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến GDP lên biến phụ thuộc.

Biến INF có p-value = 0.200>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến INF lên biến phụ thuộc. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.6.2.2. Biến phụ thuộc ROE

• Bảng 4.13. Kết quả phân tích hồi quy theo GMM

Kết quả ở bảng 4.13 cho thấy phương pháp GMM là đáng tin cậy khi thỏa cả 4 điệu kiện, bao gồm: AR(2) > 10%, kiểm định Hansen có Prob > chi2 = 0.514 > 10%, kiểm định Sargan có Prob > chi2 = 0.479 > 10%, và số biến công cụ là 22 nhỏ hơn số lượng nhóm là 27. Vậy mô hình hồi quy có phương trình dạng như sau: ROEit = 0.8800  + 0.2744*FGAPit + 0.1976*CIRit – 1.7858*LLRit + 0.0005*SIZEit – 0.1486*CARit – 0.0954*DEPit + 0.2174*LOANit – 0.0137* M2it + 0.0584*GDPit + 0.2526*INF+ ɛit

• Trong đó:

Biến L1.ROE có p-value = 0.000, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số hồi quy là 0.8800. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến L1.ROE tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.8800%. Kết quả này cho thấy tính bền vững và động lực lợi nhuận của ngân hàng, ngân hàng có lợi nhuận cao ở kỳ trước thì kỳ này cũng có xu hướng lợi nhuận cao, nhấn mạnh vai trò yếu tố động trong mô hình GMM.

Biến FGAP có p-value = 0.019, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.2744. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến FGAP tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.2744%. Kết quả này cho thấy rủi ro thanh khoản tác động dương tới ROE, khi ngân hàng mở rộng khe hở cho vay huy động, rủi ro thanh khoản tăng, lợi nhuận tăng.

Biến CIR có p-value = 0.020, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.1976. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến CIR tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.1976%. Kết quả này cho thấy rằng CIR có tác động cùng chiều với ROE, trái ngược với kỳ vọng lý thuyết thông thường. Tuy nhiên, điều này phản ánh bối cảnh đặc thù của ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, khi chi phí hoạt động tăng chủ yếu đến từ đầu tư cho công nghệ, mở rộng mạng lưới và nâng cao chất lượng dịch vụ, qua đó thúc đẩy khả năng sinh lời dài hạn.

Biến LLR có p-value = 0.647>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến LLR lên biến phụ thuộc.

Biến SIZE có p-value = 0.971>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến SIZE lên biến phụ thuộc. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Biến CAR có p-value = 0.469>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến CAR lên biến phụ thuộc.

Biến DEP có p-value = 0.123>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến DEP lên biến phụ thuộc.

Biến LOAN có p-value = 0.074, có ý nghĩa thống kê ở mức 10% và hệ số hồi quy là 0.2174. Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi biến LOAN tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.2174%. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng lý thuyết, khi quy mô cho vay của ngân hàng tăng lên, khả năng sinh lời cũng được cải thiện, rằng hoạt động tín dụng vẫn là nguồn thu chủ yếu của các NHTM VN.

Biến M2 có p-value = 0.865>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến M2 lên biến phụ thuộc.

Biến GDP có p-value = 0.844>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến GDP lên biến phụ thuộc.

Biến INF có p-value = 0.323>10%, không có ý nghĩa thống kê ở các mức thông dụng, vì vậy bằng chứng kết luận chưa đủ mạnh về tác động của biến INF lên biến phụ thuộc.

4.7. Phân tích mức độ tác động của rủi ro thanh khoản tới lợi nhuận ngân hàng với sự tương tác của sở hữu nhà nước Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

4.7.1. Biến phụ thuộc ROA

• Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi quy có biến tương tác theo GMM

Bảng 4.14 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen, kiểm định Sargan đều có p-value > 10%, và số lượng nhóm là 27 lớn hơn số biến công cụ là 22. Việc mô hình thỏa tất cả bốn yếu tố trên giúp tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM là đáng tin cậy, có bộ công cụ phù hợp. Vì vậy, tác giả chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong nghiên cứu này. Biến FGAP*SOE có p-value = 0.048, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -0.0326. Kết quả cho thấy biến SOE có tác động tiêu cực đến mối quan hệ tác động của biến độc lập FGAP lên biến phụ thuộc ROA.

4.7.2. Biến phụ thuộc ROE

• Bảng 4.15. Kết quả phân tích hồi quy có biến tương tác theo GMM

Bảng 4.15 thể hiện AR(2) > 10%, kiểm định Hansen, kiểm định Sargan đều có p-value > 10%, và số lượng nhóm là 27 lớn hơn số biến công cụ là 24. Việc mô hình thỏa tất cả bốn yếu tố trên giúp tác giả kết luận kết quả kiểm định theo phương pháp GMM là đáng tin cậy, có bộ công cụ phù hợp. Vì vậy, tác giả chọn mô hình GMM làm kết quả để thảo luận nghiên cứu trong bài luận văn này. Biến FGAP*SOE có p-value = 0.047, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -0.4618. Kết quả cho thấy biến SOE có tác động tiêu cực đến mối quan hệ tác động của biến độc lập FGAP lên biến phụ thuộc ROE.

4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.8.1. Tác động của rủi ro thanh khoản tới lợi nhuận ngân hàng

Thứ nhất, theo kết quả hồi quy, biến độc lập FGAP có sự tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc ROA, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.0153. Kết quả này giải thích rằng, khi biến FGAP tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.0153%, trong điều kiện các yếu tố khác không có sự thay đổi. Kết quả này phù hợp với vai trò trung gian thanh toán của NHTM, vai trò chuyển hóa kỳ hạn và nguồn vốn từ người gửi sang người vay. NHTM tận dụng hiệu quả nguồn vốn huy động để cấp tín dụng khi mà FGAP ở mức hợp lý, từ đó, lợi nhuận được cải thiện. Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết đánh đổi thanh khoản-lợi nhuận, lợi nhuận cao hơn thường đi kèm rủi ro cao hơn. FGAP phản ánh mức độ chấp nhận rủi ro thanh khoản khi ngân hàng mở rộng cho vay từ vốn huy động thì lợi nhuận ngắn hạn tăng theo.

Thứ hai, theo kết quả hồi quy, biến độc lập FGAP có sự tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc ROE, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.2744. Kết quả này cho thấy là, khi biến FGAP tăng 1% thì biến phụ thuộc tăng 0.2744%, trong điều kiện các yếu tố khác không có sự thay đổi. Kết quả cho thấy, việc gia tăng rủi ro thanh khoản (khe hở tài trợ) có tác động tích cực đến khả năng sinh lợi vốn chủ sở hữu ROE của ngân hàng, theo đó việc mở rộng cho vay trong một giới hạn an toàn, có thể giúp ngân hàng sử dụng vốn tối ưu và mang lại lợi nhuận tối đa cho cổ đông. Vì vậy, ngân hàng chấp nhận RRTK ở mức hợp lý để mở rộng tín dụng và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn góp phần nâng cao khả năng sinh lợi vốn chủ sở hữu của ngân hàng. Như vậy, bên cạnh khẳng định vai trò của quản trị rủi ro thanh khoản trong việc nâng cao hiệu quả sinh lợi, kết quả thực nghiệm còn cho thấy quản trị RRTK vừa chịu ảnh hưởng đáng kể từ chính sách cân đối nguồn vốn và cho vay.

=> Kết luận: RRTK tác động cùng chiều tới lợi nhuận của các NHTM Việt Nam.

4.8.2. Vai trò của sở hữu nhà nước đối với tác động của rủi ro thanh khoản tới lợi nhuận ngân hàng Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Thứ nhất, từ kết quả hồi quy, có thể thấy, biến nhân FGAP*SOE có sự tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc ROA, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -0.0326. Kết quả cho thấy biến SOE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập FGAP lên biến phụ thuộc ROA. Cụ thể là, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi NHTM có SOE = 0, tác động của FGAP lên ROA là tăng 0.0223% còn đối với NHTM có SOE = 1, khi biến FGAP tăng 1% thì ROA giảm 0.0103%.

Thứ hai, từ kết quả hồi quy, có thể thấy, biến nhân FGAP*SOE có sự tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc ROE, tương ứng với mức ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là -0.4618. Kết quả cho thấy biến SOE có vai trò tương tác đến mối quan hệ tác động của biến độc lập FGAP lên biến phụ thuộc ROE. Cụ thể là, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi NHTM có SOE = 0, tác động của FGAP lên ROE là tăng 0.2905% còn đối với NHTM có SOE = 1, khi biến FGAP tăng 1% thì ROE giảm 0.1713%.

Kết luận, điều này cho thấy, mở rộng khe hở tài trợ tăng rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng nhà nước không giúp cải thiện lợi nhuận. Nghĩa là, trong các ngân hàng có tỷ lệ sở hữu nhà nước cao, hiệu quả sử dụng rủi ro thanh khoản để tối ưu hóa lợi nhuận thấp hơn, có thể do các ngân hàng này thường ưu tiên mục tiêu ổn định hệ thống và hỗ trợ phát triển kinh tế vĩ mô hơn là tối đa hóa lợi nhuận, nên việc gia tăng FGAP có thể dẫn đến hiệu quả sinh lời thấp hơn. Kết quả này gợi ý rằng cấu trúc sở hữu đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định hiệu quả của chính sách quản trị thanh khoản. Trong khi các NHTMCP không có vốn sở hữu nhà nước tận dụng FGAP như một công cụ sinh lợi, thì ngược lại, nhóm NHTM có vốn sở hữu nhà nước lại không đạt được hiệu quả tương tự, thậm chí còn bị ảnh hưởng ngược chiều.

=> Kết luận: Sở hữu nhà nước có ảnh hưởng tiêu cực tới mối quan hệ của rủi ro thanh khoản và lợi nhuận của các NHTMCP Việt Nam. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Dựa trên các kết quả nghiên cứu, tác giả kết luận rằng khoảng cách tài trợ (FGAP) – thước đo rủi ro thanh khoản – có tác động tích cực đến cả ROA và ROE. Điều này cho thấy khi khoảng cách kỳ hạn mở rộng, các ngân hàng có thể tận dụng chênh lệch lãi suất, từ đó nâng cao khả năng tạo ra lợi nhuận trên tài sản và vốn chủ sở hữu, từ đó thúc đẩy lợi nhuận. Hơn nữa, kết quả tương tác cho thấy sở hữu nhà nước (SOE) điều chỉnh mối quan hệ này: trong khi FGAP tác động tích cực đến lợi nhuận ở các ngân hàng tư nhân, thì tác động của nó lại giảm đi – và thậm chí có thể trở nên tiêu cực – ở các ngân hàng nhà nước. Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của cơ cấu sở hữu trong việc định hình hiệu quả của các chiến lược quản lý khoảng cách tài chính và rủi ro thanh khoản, cho thấy các ngân hàng thương mại nhà nước có xu hướng ưu tiên sự ổn định của hệ thống hơn là tối đa hóa lợi nhuận.

Những phát hiện này cung cấp nền tảng quan trọng cho việc phát triển các hàm ý chính sách được thảo luận trong chương sau. Bằng chứng cho thấy rủi ro thanh khoản (FGAP) tác động tích cực đến lợi nhuận, nhưng lại bị hạn chế bởi sở hữu nhà nước, cho thấy các chính sách quản lý thanh khoản không thể được áp dụng đồng đều cho tất cả các tổ chức ngân hàng. Các ngân hàng thương mại ngoài quốc doanh thường tận dụng sự chênh lệch kỳ hạn để tăng lợi nhuận, trong khi các ngân hàng quốc doanh hướng đến các mục tiêu rộng hơn về ổn định và điều chỉnh chính sách kinh tế vĩ mô. Do đó, việc thiết kế khuôn khổ quản lý thanh khoản, chiến lược phân bổ vốn và cơ chế giám sát cần được điều chỉnh phù hợp với đặc điểm sở hữu. Dựa trên nền tảng này, Chương 5 sẽ trình bày chi tiết các khuyến nghị chính sách cụ thể nhằm cải thiện và cân bằng hiệu quả quản lý thanh khoản đồng thời nâng cao lợi nhuận cho các NHTM.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1. Kết luận Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Luận văn tập trung phân tích tác động của rủi ro thanh khoản đến lợi nhuận của các ngân hàng TMCP tại Việt Nam, đồng thời xem xét vai trò điều tiết của sở hữu nhà nước trong mối quan hệ này trong giai đoạn 2013–2024. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập dưới dạng dữ liệu bảng từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên công bố trên website chính thức của 27 ngân hàng TMCP Việt Nam, kết hợp với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác như Vietstock và CafeF, hình thành 324 quan sát.

Về phương pháp nghiên cứu, luận văn sử dụng phương pháp định lượng nhằm đo lường và đánh giá mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng, thông qua ba mô hình hồi quy dữ liệu bảng cơ bản gồm Pooled Ordinary Least Squares (Pooled OLS), Fixed Effects Model (FEM) và Random Effects Model (REM). Kết quả từ các mô hình này được so sánh và lựa chọn mô hình tối ưu dựa trên các kiểm định thống kê như F-test, Breusch–Pagan Lagrangian Multiplier test, và Hausman test, đảm bảo tính phù hợp và hiệu quả trong ước lượng.

Để tăng độ tin cậy và khắc phục các hạn chế có thể phát sinh trong mô hình hồi quy, nghiên cứu tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan bằng Wooldridge test và kiểm định nội sinh thông qua Durbin–Wu–Hausman test. Luận văn phát hiện mô hình nghiên cứu tồn tại tự tương quan hiện tượng, nội sinh và phương sai sai số thay đổi, vì vậy tác giả áp dụng phương pháp ước lượng khoảnh khắc tổng quát (GMM), giúp đảm bảo tính nhất quán, không chệch và hiệu quả của các ước lượng.

Từ các bước nghiên cứu ở trên, bài luận văn đã trả lời được 3 câu hỏi của bài. Trong câu hỏi đầu tiên, kết quả nghiên cứu thể hiện rủi ro thanh khoản tác động tích cực tới lợi nhuận ngân hàng. Cụ thể, rủi ro thanh khoản tác động dương tới ROA, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.0153 và tác động dương tới ROE, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và hệ số hồi quy là 0.2744. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của T.T Xuân Hương, Trần Thị Thanh Nga và Trần Thị Kim Oanh (2021), Trần Quốc Thịnh, Lê Xuân Thuỷ, Đặng Anh Tuấn (2022), Meliza (Indonesia), Norraidah Abu Hasan (Malaysia), và Hermilasari Saputri (Indonesia) (2024) về chiều tác động.

Trong câu hỏi thứ hai, luận văn kết luận được rằng sở hữu nhà nước có ảnh hưởng tiêu cực tới mối quan hệ của rủi ro thanh khoản và lợi nhuận của các NHTM Việt Nam. Cụ thể, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi Ngân hàng tư nhân (SOE = 0) tác động của FGAP lên ROA là tăng 0.0223% và lên ROE là tăng 0.2905%, còn đối với Ngân hàng nhà nước (SOE = 1), khi biến FGAP tăng 1% thì ROA giảm 0.0103% và ROE giảm 0.1713%. Kết quả nghiên cứu này tương đồng với kết quả nghiên cứu của Bùi Thị Thu Hằng, Nguyễn Thị Hải Yến, Phạm Thanh Hưng, Nguyễn Thị Ngọc Bích, Hồ Thị Minh Trang (2025) về tính tiêu cực của sở hữu nhà nước đối với lợi nhuận ngân hàng.

Trong câu hỏi cuối cùng, trên cơ sở các kết quả phân tích định lượng, luận văn sẽ trình bày và đề xuất một số giải pháp quản trị rủi ro thanh khoản hợp lý, đồng thời tối ưu hóa lợi nhuận, nhằm giúp các ngân hàng TMCP Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh, đảm bảo an toàn hệ thống và phát triển bền vững trong bối cảnh thị trường tài chính ngày càng biến động. thông qua mục 5.2. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

5.2. Khuyến nghị

5.2.1 Đối với ngân hàng thương mại không có sở hữu nhà nước

Thứ nhất, các ngân hàng không nên theo đuổi chiến lược tối thiểu hóa rủi ro thanh khoản một cách tuyệt đối. Kết quả thực nghiệm cho thấy việc duy trì một mức chênh lệch kỳ hạn hợp lý có thể giúp cải thiện biên lợi nhuận và nâng cao hiệu quả sinh lời. Do đó, thay vì triệt tiêu FGAP, các ngân hàng cần hướng đến tối ưu hóa mối quan hệ đánh đổi giữa rủi ro và lợi nhuận.

Thứ hai, trong bối cảnh áp dụng Basel III, đặc biệt là các yêu cầu về Liquidity Coverage Ratio (LCR) và Net Stable Funding Ratio (NSFR), việc gia tăng FGAP cần được thực hiện trong giới hạn đảm bảo tuân thủ các chuẩn mực thanh khoản tối thiểu. Điều này hàm ý rằng chiến lược nâng cao lợi nhuận thông qua chấp nhận rủi ro thanh khoản phải đi kèm với hệ thống quản trị tài sản – nguồn vốn (ALM) hiện đại, bao gồm stress testing thanh khoản và xây dựng kịch bản ứng phó khủng hoảng.

Thứ ba, chiến lược quản trị thanh khoản cần gắn với định hướng tối đa hóa giá trị cổ đông, đảm bảo rằng mức độ chấp nhận rủi ro phù hợp với khẩu vị rủi ro và năng lực quản trị của từng ngân hàng.

5.2.2 Đối với ngân hàng thương mại có sở hữu nhà nước

Kết quả nghiên cứu cho thấy tại các ngân hàng có mức sở hữu nhà nước cao, việc gia tăng FGAP không những không cải thiện mà còn làm suy giảm hiệu quả sinh lời. Do đó, các ngân hàng này cần thận trọng trong việc mở rộng chênh lệch kỳ hạn.

Thứ nhất, việc tuân thủ nghiêm ngặt các yêu cầu thanh khoản theo Basel III có thể đóng vai trò như một cơ chế kỷ luật, giúp hạn chế hành vi chấp nhận rủi ro không hiệu quả và giảm thiểu rủi ro lan truyền trong hệ thống.

Thứ hai, thay vì dựa vào việc mở rộng FGAP, các ngân hàng có sở hữu nhà nước cao cần tập trung nâng cao hiệu quả hoạt động thông qua cải thiện quản trị chi phí, nâng cao chất lượng tín dụng và tối ưu hóa cơ cấu tài sản sinh lợi.

Thứ ba, cần tiếp tục hoàn thiện cơ chế quản trị nội bộ theo hướng tăng cường tính minh bạch, nâng cao quyền tự chủ trong quyết định kinh doanh và giảm thiểu các can thiệp hành chính có thể làm suy giảm hiệu quả phân bổ nguồn lực.

5.2.3 Đối với cơ quan quản lý nhà nước

Đối với cơ quan quản lý, điển hình như Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, kết quả nghiên cứu gợi ý rằng việc triển khai Basel III cần được thực hiện theo hướng linh hoạt và phân tầng.

Thứ nhất, cơ quan quản lý nên xem xét đặc điểm cấu trúc sở hữu khi thiết kế các yêu cầu giám sát thanh khoản, thay vì áp dụng một khuôn khổ đồng nhất cho tất cả các ngân hàng.

Thứ hai, việc điều chỉnh các giới hạn thanh khoản cần cân bằng giữa mục tiêu ổn định hệ thống tài chính và mục tiêu duy trì hiệu quả hoạt động của ngân hàng, tránh tình trạng siết chặt quá mức làm suy giảm động lực kinh doanh hợp lý.

Thứ ba, cần tăng cường giám sát rủi ro hệ thống trong bối cảnh các ngân hàng có sở hữu nhà nước giữ vai trò chi phối trong hệ thống tài chính, nhằm đảm bảo rằng chiến lược quản trị thanh khoản không tạo ra rủi ro lan truyền hoặc gánh nặng tài khóa tiềm ẩn.

5.3. Hạn chế của luận văn và các định hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

5.3.1. Hạn chế của luận văn

Mặc dù kết quả nghiên cứu đã cung cấp những bằng chứng thực nghiệm có giá trị về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và khả năng sinh lợi của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, song vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định. Thứ nhất, mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm 27 NHTMCP trong nước, chưa bao quát tất cả các NHTMCP trong nước và các ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài hoặc ngân hàng 100% vốn nước ngoài, do đó chưa phản ánh toàn diện đặc điểm của toàn bộ hệ thống ngân hàng Việt Nam. Thứ hai, giai đoạn nghiên cứu từ năm 2013 đến năm 2024 tuy đủ dài để quan sát xu hướng, nhưng vẫn có thể chịu ảnh hưởng của các yếu tố đặc thù theo chu kỳ kinh tế hoặc chính sách từng giai đoạn. Thứ ba, nghiên cứu chỉ sử dụng Funding Gap (FGAP) làm biến đại diện cho rủi ro thanh khoản, trong khi chưa xem xét các chỉ tiêu khác như tỷ lệ dự trữ thanh khoản, LCR hay Net Stable Funding Ratio (NSFR), có thể mang lại góc nhìn toàn diện hơn. Cuối cùng, mô hình chưa bao phủ toàn bộ các yếu tố vĩ mô và yếu tố nội tại khác có khả năng tác động đến lợi nhuận ngân hàng, như mức độ cạnh tranh trong ngành, hiệu quả quản trị, hay chất lượng tài sản, nên kết quả cần được diễn giải trong giới hạn phạm vi nghiên cứu.

5.3.2. Định hướng nghiên cứu tiếp theo

Dựa trên những hạn chế đã được xác định, nghiên cứu trong tương lai của tác giả sẽ áp dụng một phương pháp tiếp cận rộng hơn và toàn diện hơn. Thứ nhất, nghiên cứu dự định mở rộng mẫu nghiên cứu để bao gồm các ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài và 100% vốn nước ngoài hoạt động tại Việt Nam, cho phép phân tích so sánh quản lý rủi ro thanh khoản và lợi nhuận giữa các cơ cấu sở hữu khác nhau. Thứ hai, việc kéo dài thời gian nghiên cứu sẽ cho phép phản ánh chính xác hơn những thay đổi trong môi trường kinh tế và khuôn khổ pháp lý điều chỉnh hoạt động giám sát ngân hàng. Cuối cùng, các nghiên cứu trong tương lai nên kết hợp các biện pháp thay thế về rủi ro thanh khoản -chẳng hạn như LCR, NSFR, và xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô và nội bộ bổ sung, bao gồm mức độ cạnh tranh, quản trị doanh nghiệp và đổi mới tài chính. Những mở rộng này sẽ làm phong phú thêm bằng chứng thực nghiệm và tăng cường khả năng khái quát hóa của các kết quả nghiên cứu.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

Chương 5 tổng hợp và thảo luận các kết quả nghiên cứu, kết luận rằng rủi ro thanh khoản tác động tích cực đến lợi nhuận ngân hàng. Điều này cho thấy các ngân hàng có khả năng tận dụng sự chênh lệch kỳ hạn giữa tài sản và nguồn vốn để tối ưu hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, khi xem xét đến tác động điều tiết của sở hữu nhà nước, kết quả lại trái ngược – cho thấy các ngân hàng có vốn nhà nước chi phối có xu hướng áp dụng cách tiếp cận thận trọng hơn, ưu tiên sự ổn định của toàn bộ hệ thống ngân hàng.

Dựa trên những phát hiện này, luận văn đề xuất một số hàm ý chính sách và khuyến nghị quản lý cho các NHTM, nhằm nâng cao chất lượng quản lý thanh khoản, cải thiện hiệu quả sử dụng vốn và đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng Việt Nam.

Mặc dù có những đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn, nghiên cứu này thừa nhận một số hạn chế nhất định. Do đó, các nghiên cứu trong tương lai nên xem xét mở rộng quy mô mẫu, thời gian nghiên cứu và các biến nghiên cứu. Những mở rộng này sẽ giúp củng cố bằng chứng thực nghiệm và làm rõ hơn mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản, sở hữu nhà nước và lợi nhuận ngân hàng trong bối cảnh Việt Nam hiện nay. Luận văn: KQNC Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Rủi ro thanh khoản và lợi nhuận ngân hàng