Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH 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: Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến Khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam trên thị trường chứng khoán dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương 4 trình bày kết quả phân tích thực nghiệm về các yếu tố tác động đến TK của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2014 – 2024. Nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng để kiểm định các giả thuyết đã đề xuất. Kết quả cho thấy các yếu tố nội tại như tỷ lệ nợ xấu, quy mô NH, dự phòng rủi ro tín dụng, cùng các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát, cung tiền M2 và tỷ giá hối đoái đều có tác động đáng kể đến Khả năng thanh khoản của NH. Chương này cũng thảo luận về kết quả, so sánh với các nghiên cứu trước đây, và đưa ra những khuyến nghị chính sách nhằm nâng cao hiệu quả quản lý TK trong Hệ thống ngân hàng Việt Nam.

4.1 Tổng quan hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2014 – 2024

Biểu đồ 1 thể hiện quy mô tổng tài sản của 24 ngân hàng thương mại Việt Nam từ năm 2014 đến 2024 cho thấy xu hướng tăng trưởng liên tục và mạnh mẽ qua từng năm. Từ mức khoảng 4,8 triệu tỷ đồng năm 2014, tổng tài sản đã tăng đều và đạt hơn 16 triệu tỷ đồng vào năm 2024. Đặc biệt, tốc độ tăng trưởng có dấu hiệu gia tốc rõ rệt trong giai đoạn 2021 – 2024, phản ánh xu thế mở rộng hoạt động của các ngân hàng thương mại trong bối cảnh phục hồi kinh tế sau đại dịch, gia tăng vốn điều lệ và đẩy mạnh số hóa. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng về quy mô tài sản cũng đặt ra yêu cầu phải kiểm soát chặt chẽ chất lượng tài sản và rủi ro tín dụng trong Hệ thống ngân hàng.

Biểu đồ 1. Biểu đồ quy mô tổng tài sản Hệ thống ngân hàng giai đoạn 2014 – 2024

Biểu đồ 2 cho thấy tổng dư nợ tín dụng và tổng vốn huy động của 24 ngân hàng thương mại Việt Nam đều tăng trưởng mạnh mẽ trong giai đoạn 2014 – 2024, phản ánh nỗ lực mở rộng quy mô hoạt động trong bối cảnh GDP duy trì mức tăng trưởng ổn định 6–7%/năm và lạm phát được kiểm soát. Dư nợ tín dụng tăng từ khoảng 3,95 triệu tỷ đồng năm 2014 lên gần 12 triệu tỷ đồng vào năm 2024, với tốc độ tăng trung bình 9 – 12% mỗi năm (NHNN, 2023). Tuy nhiên, bắt đầu từ năm 2021, tốc độ tăng trưởng tín dụng thường xuyên vượt quá tốc độ huy động vốn, thể hiện qua đường biểu diễn dư nợ tín dụng vượt lên trên đường vốn huy động. Điều này dẫn đến hệ số tín dụng trên huy động duy trì ở mức cao, từ 85% đến trên 90%, gây áp lực lên Khả năng thanh khoản của hệ thống NH, đặc biệt trong bối cảnh chịu tác động từ đại dịch COVID-19 và chính sách tiền tệ thắt chặt tại các nền kinh tế lớn (IMF, 2023).

Biểu đồ 2. Biểu đồ tăng trưởng tín dụng và vốn huy động của Hệ thống ngân hàng giai đoạn 2014 – 2024

Bước vào giai đoạn 2020 – 2024, nền kinh tế Việt Nam đã phải đối mặt với nhiều thử thách từ đại dịch COVID-19 và sự bất ổn của thị trường tài chính toàn cầu, bao gồm những biến động lớn về tỷ giá và lãi suất. Dù vậy, Ngân hàng Nhà nước đã có các biện pháp linh hoạt như hạ lãi suất điều hành, hỗ trợ cho Hệ thống ngân hàng thông qua thị trường mở (OMO) và tái cấp vốn, đồng thời điều chỉnh tỷ lệ dự trữ bắt buộc để duy trì sự ổn định (NHNN, 2023). Trong khi một số NH lớn như Vietcombank, BIDV, Vietinbank duy trì được Khả năng thanh khoản ổn định, nhóm NH nhỏ hơn gặp phải khó khăn trong việc huy động vốn dài hạn và chuyển đổi TK thành tín dụng chất lượng. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Đặc biệt, giai đoạn 2020 – 2022 chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng của trái phiếu doanh nghiệp, với nhiều NH tham gia đầu tư vào các loại trái phiếu này, chủ yếu là trái phiếu bất động sản. Tuy nhiên, đến cuối năm 2022, thị trường trái phiếu doanh nghiệp Việt Nam đã gặp phải khủng hoảng niềm tin, khiến nhiều NH chịu tổn thất lớn từ các khoản đầu tư này, làm giảm TK của họ. Chính phủ đã đưa ra Nghị định 65/2022/NĐ-CP để siết chặt phát hành trái phiếu doanh nghiệp, nhưng sự không chắc chắn trong thị trường này vẫn ảnh hưởng đến các NH, đặc biệt là các NH có tỷ trọng lớn trong việc đầu tư trái phiếu (Bộ Tài chính, 2023).

Trong suốt giai đoạn này, vấn đề nợ xấu cũng là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến Khả năng thanh khoản của các NH. Nhờ sự can thiệp kịp thời của Công ty Quản lý Tài sản VAMC, tỷ lệ nợ xấu nội bảng của Hệ thống ngân hàng giảm mạnh từ 3,25% năm 2014 xuống còn 1,92% năm 2020, nhưng lại có xu hướng tăng trở lại trong những năm gần đây, lên mức 2,9% năm 2023 (VAMC, 2023). Mặc dù tỷ lệ này vẫn thấp so với mức trần, nhưng sự gia tăng của nợ xấu, đặc biệt trong các khoản vay bất động sản, vẫn là một yếu tố rủi ro đối với khả năng TK của ngân hàng.

Tuy nhiên, trong giai đoạn này, các NH đã cải thiện đáng kể chất lượng quản trị và năng lực tài chính, giúp duy trì ổn định TK trong điều kiện kinh tế nhiều biến động. Tuy nhiên, việc cải thiện cơ cấu vốn vẫn là một thách thức lớn, khi tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn từng đạt 45% năm 2016 đã được Ngân hàng Nhà nước yêu cầu giảm dần xuống 30% vào năm 2023, nhằm tránh tình trạng NH vay ngắn hạn nhưng cho vay dài hạn (NHNN, 2019). Cải thiện TK dài hạn là yếu tố quan trọng để đảm bảo sự phát triển bền vững cho các NH trong tương lai.

Hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn tồn tại sự phân hóa rõ rệt giữa các NH lớn và nhỏ. Các NH lớn như Vietcombank, BIDV, và Vietinbank duy trì tỷ lệ TK cao nhờ vào mạng lưới khách hàng rộng lớn và chi phí vốn thấp, trong khi nhóm các NH nhỏ lại phải đối mặt với chi phí huy động cao, khả năng kiểm soát rủi ro thấp và thường xuyên gặp khó khăn trong việc đảm bảo TK khi thị trường tài chính gặp biến động (CIEM, 2023).

Cuối cùng, các công cụ điều hành của Ngân hàng Nhà nước, bao gồm thị trường mở (OMO) và tái cấp vốn, đã giúp các NH duy trì TK ổn định trong những thời điểm khó khăn. Tuy nhiên, giai đoạn 2024 tiếp tục đòi hỏi các NH phải hoàn thiện hơn nữa công tác quản lý rủi ro TK, đặc biệt là trong bối cảnh lạm phát toàn cầu và tăng trưởng tín dụng đang chậm lại, đồng thời phải đối mặt với biến động tỷ giá và nợ xấu gia tăng. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để tóm tắt và khái quát các đặc điểm cơ bản của bộ dữ liệu nghiên cứu. Phương pháp này sử dụng các chỉ số như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất để có cái nhìn tổng quan về phân bố dữ liệu, đồng thời phản ánh mức độ biến động và sự khác biệt giữa các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả

Bảng trên trình bày các đặc điểm thống kê mô tả của các biến trong mô hình nghiên cứu, cung cấp cái nhìn tổng quan về xu hướng và mức độ biến động của từng yếu tố.

Biến LIQ, đại diện cho tỷ lệ tài sản TK trên tổng tài sản, phản ánh khả năng của NH trong việc đáp ứng các nghĩa vụ thanh toán ngắn hạn. Giá trị trung bình của LIQ đạt 0,1657, tức là khoảng 16,57% tổng tài sản của NH là tài sản có tính TK cao. Độ lệch chuẩn 0,0637 cho thấy sự biến động vừa phải giữa các NH trong mẫu. Biên độ thay đổi khá lớn, từ 0,0450 (NH TMCP Kiên Long, năm 2021) đến 0,4256 (NH TMCP Sài Gòn Thương Tín, năm 2017), phản ánh sự khác biệt rõ rệt trong chính sách quản lý TK giữa các NH.

NPL có giá trị trung bình 2,25%, với độ lệch chuẩn 0,0267, cho thấy sự biến động lớn về chất lượng tín dụng. Mức cao nhất là 29,76% (NH TMCP Quốc Dân, năm 2023), phản ánh tình trạng rủi ro tín dụng nghiêm trọng, trong khi mức thấp nhất chỉ 0,47% (NH TMCP Kỹ Thương Việt Nam, năm 2020), chứng tỏ năng lực kiểm soát nợ xấu hiệu quả. Sự chênh lệch lớn giữa các NH cho thấy nợ xấu là yếu tố nội tại có tác động đáng kể đến Khả năng thanh khoản của NH.

LDR có giá trị trung bình 93,09%, chỉ ra rằng hầu hết các NH sử dụng phần lớn nguồn vốn huy động để cho vay. Độ lệch chuẩn 0,1684 và giá trị lớn nhất lên đến 146% (NH TMCP Việt Nam Thịnh Vượng, năm 2021) cho thấy một số NH cho vay vượt quá khả năng huy động vốn, có thể gây áp lực lên TK khi dòng vốn bị gián đoạn. Mức thấp nhất là 37,19% (NH TMCP Hàng hải Việt Nam, năm 2014) phản ánh sự thận trọng trong hoạt động tín dụng của một số NH.

LLP có giá trị trung bình -0,0138, nghĩa là trung bình các NH trích lập dự phòng rủi ro tín dụng tương ứng với 1,38% dư nợ. Độ lệch chuẩn thấp (0,0046) cho thấy sự ổn định trong chính sách trích lập dự phòng giữa các NH, mặc dù biên độ giá trị từ – 0,0315 (NH TMCP Công Thương Việt Nam, năm 2018) đến -0,0076 (NH TMCP Sài Gòn Công Thương, năm 2020) cho thấy sự khác biệt trong mức độ thận trọng. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

ROA có giá trị trung bình 0,95%, phản ánh mức lợi nhuận thấp nhưng phổ biến trong ngành NH Việt Nam. Tuy nhiên, sự biến động lớn với độ lệch chuẩn 0,0078 và giá trị thấp nhất là -4,33% (NH TMCP Quốc Dân, năm 2024) cho thấy một số NH thua lỗ trong vài năm. ROA là chỉ tiêu quan trọng trong đánh giá hiệu quả hoạt động và có thể ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tích lũy TK của NH.

CAP có giá trị trung bình 8,77%, cho thấy mức vốn hóa hợp lý giúp ngân hàng duy trì sự ổn định tài chính. Độ lệch chuẩn 0,0317 cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa các NH, với mức thấp nhất là 4,06% (NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, năm 2017) và cao nhất là 22,02% (NH TMCP Sài Gòn Công Thương, năm 2014). Điều này cho thấy các NH có tỷ lệ CAP cao thường có khả năng chống chịu tốt hơn trước các rủi ro TK hoặc biến động thị trường.

SIZE có giá trị trung bình 5,2986 và độ lệch chuẩn 0,5173, phản ánh sự phân hóa rõ rệt về quy mô giữa các NH. Quy mô nhỏ nhất (log ≈ 4,2, NH TMCP Sài Gòn Công Thương, năm 2014) và lớn nhất (log ≈ 6,4, NH TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, năm 2024) chỉ ra sự khác biệt rõ rệt về khả năng tài chính. Các NH lớn thường có lợi thế trong huy động vốn, mở rộng mạng lưới khách hàng và duy trì TK ổn định hơn so với các NH nhỏ.

Biến GDP đại diện cho tăng trưởng kinh tế Việt Nam hằng năm trong giai đoạn nghiên cứu, với mức trung bình là 5,96% và độ lệch chuẩn 1,69%. Giá trị dao động từ 2,56% đến 8,12% phản ánh rõ tác động của các giai đoạn khủng hoảng (COVID-19) và phục hồi kinh tế. GDP tăng trưởng cao thường thúc đẩy nhu cầu tín dụng và giúp NH cải thiện TK.

Tỷ lệ lạm phát trung bình là 3,36% với độ lệch chuẩn 1,42%, dao động từ mức rất thấp (0,63%) đến khá cao (6,66%). Lạm phát cao làm gia tăng chi phí huy động vốn và có thể làm suy giảm Thanh khoản ngân hàng nếu lãi suất không được điều chỉnh hợp lý. Đây là một yếu tố vĩ mô có ảnh hưởng gián tiếp nhưng đáng kể tới chiến lược TK.

M2 trung bình ở mức 13,64%, cho thấy mức tăng trưởng cung tiền tương đối cao trong giai đoạn nghiên cứu, phù hợp với định hướng mở rộng tín dụng và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn khá lớn (3,32%) và biên độ dao động từ 6,15% đến 18,38% thể hiện sự thay đổi trong chính sách tiền tệ theo từng năm, ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ TK chung của nền kinh tế.

Tỷ giá trung bình trong mẫu là 22.823 VND/USD, với độ lệch chuẩn 1.149. Giá trị thấp nhất là 21.036 và cao nhất là 25.485, phản ánh sự biến động tương đối đáng kể của tỷ giá trong giai đoạn 2014 – 2024. Tỷ giá tăng làm tăng chi phí nhập khẩu và có thể ảnh hưởng đến nghĩa vụ ngoại tệ của NH, từ đó gây sức ép lên TK, đặc biệt ở các NH có giao dịch quốc tế lớn.

4.2 Ma trận tương quan Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Ma trận tương quan được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các cặp biến độc lập và phát hiện nguy cơ đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Theo Farrar và Glauber (1967), nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa các biến độc lập nhỏ hơn 0,8, mô hình không gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng, giúp đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy của các ước lượng hồi quy. Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan giữa một cặp biến vượt quá 0,8, điều này chỉ ra mối liên hệ mạnh mẽ giữa hai biến, làm tăng nguy cơ đa cộng tuyến và có thể gây sai lệch trong kết quả hồi quy, khiến việc xác định chính xác tác động của từng biến đến biến phụ thuộc trở nên khó khăn.

Bảng 4.2: Kết quả ma trận tương quan

Bảng ma trận tương quan cho thấy mức độ và chiều hướng liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc LIQ và các biến giải thích trong mô hình, đồng thời giúp phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến sơ bộ giữa các biến độc lập.

Tương quan giữa LIQ và các biến độc lập nhìn chung đều ở mức thấp. Trong đó, mối tương quan âm giữa LIQ và SIZE (-0,1826), cho thấy các ngân hàng có quy mô lớn hơn có xu hướng nắm giữ ít tài sản TK hơn. Điều này phù hợp với thực tiễn khi các NH lớn thường đầu tư vào các tài sản sinh lợi dài hạn để tối ưu hóa lợi nhuận, đồng thời có khả năng huy động vốn tốt hơn nên không cần giữ TK cao. Ngoài ra, LIQ có tương quan dương nhẹ với LLP (0,0903), ngụ ý rằng các NH có chiến lược trích lập dự phòng tín dụng cẩn trọng có thể đồng thời duy trì TK tốt. Tuy nhiên, phần lớn các hệ số tương quan còn lại như với NPL (-0,0594), LDR (-0,0986), ROA (-0,0505), CAP (-0,0208), GDP (-0,0405), INF (-0,0483), M2 (-0,1217) đều nhỏ hơn |0,2|, cho thấy mối quan hệ tuyến tính yếu, cần kiểm định sâu hơn bằng hồi quy.

Xét giữa các biến độc lập, có một số cặp biến có hệ số tương quan tương đối cao, cần lưu ý trong việc kiểm tra đa cộng tuyến ở bước tiếp theo. Đặc biệt, ROA và LDR có tương quan cao (0,5502), phản ánh rằng các NH có tỷ lệ cho vay cao thường đạt lợi nhuận tốt. Ngoài ra, SIZE và LLP có tương quan âm mạnh (-0,5926), cho thấy NH lớn thường có tỷ lệ dự phòng thấp hơn do quản lý rủi ro tín dụng tốt hơn. FX và M2 có tương quan âm cao (-0,5906), cho thấy khi cung tiền M2 tăng mạnh (nới lỏng tiền tệ), tỷ giá VND/USD có xu hướng ổn định hoặc giảm nhẹ. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Các biến kinh tế vĩ mô như GDP, INF và M2 nhìn chung có tương quan rất thấp với LIQ cũng như các biến nội tại của NH. Điều này phản ánh rằng trong giai đoạn nghiên cứu, các yếu tố nội tại vẫn là thành tố chính ảnh hưởng đến Thanh khoản ngân hàng, trong khi các biến vĩ mô có vai trò gián tiếp hơn.

Các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,8 – ngưỡng thường được dùng để cảnh báo đa cộng tuyến nghiêm trọng. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến chưa được thể hiện rõ rệt trong bảng tương quan và sẽ được kiểm chứng kỹ lưỡng hơn thông qua kiểm định VIF trong các bước hồi quy tiếp theo.

4.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình, tác giả sử dụng chỉ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) và thu được kết quả như sau:

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Bảng VIF trình bày hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Theo Gujarati & Porter (2009), nếu giá trị VIF vượt quá 10, mô hình có thể gặp phải vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, tất cả các biến đều có giá trị VIF dưới 5, điều này chỉ ra rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể, và các ước lượng hồi quy có thể được coi là đáng tin cậy.

Cụ thể, biến có VIF cao nhất là SIZE (3,05), tiếp theo là ROA (2,56) và M2 (2,20). Đây là các biến có mối liên hệ tương đối với nhau như đã phản ánh trong ma trận tương quan trước đó, nhưng mức độ vẫn nằm trong giới hạn an toàn. Các biến còn lại đều có VIF dưới 2, bao gồm GDP (1,08) và INF (1,23) – cho thấy hai biến vĩ mô này hoạt động độc lập và không gây sai lệch trong ước lượng.

Giá trị VIF trung bình là 1,89, thấp hơn ngưỡng cảnh báo 5, xác nhận thêm tính ổn định của mô hình về mặt tuyến tính giữa các biến độc lập. Điều này cho phép tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến mà không cần loại trừ hoặc điều chỉnh thêm các biến vì lý do đa cộng tuyến.

4.4 Lựa chọn mô hình phù hợp Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Để đánh giá tác động của các yếu tố đến Khả năng thanh khoản của NH, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với hai mô hình chính: mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Cả hai mô hình này giúp phân tích đồng thời yếu tố thời gian và sự khác biệt giữa các NH, qua đó làm rõ mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Cụ thể, mô hình FEM loại bỏ các yếu tố đặc thù cố định của từng NH để kiểm soát những tác động không quan sát được, trong khi mô hình REM giả định rằng các tác động này là ngẫu nhiên và không có sự tương quan với các biến độc lập, từ đó phản ánh các ảnh hưởng chung trên toàn bộ mẫu nghiên cứu.

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình FEM, REM

Kết quả hồi quy từ mô hình hiệu ứng cố định (FEM) chỉ ra rằng một số biến có ý nghĩa thống kê quan trọng. Cụ thể, biến LDR có hệ số âm (-0,0889) và có ý nghĩa ở mức 10%, cho thấy việc mở rộng cho vay so với huy động vốn làm giảm khả năng TK của NH, điều này phù hợp với lý thuyết quản lý TK. Biến ROA có hệ số dương (1,393), chỉ ra rằng NH có hiệu quả hoạt động cao sẽ duy trì nguồn TK ổn định hơn. Ngược lại, CAP có hệ số âm (-0,443), cho thấy các NH có tỷ lệ vốn chủ sở hữu cao thường phân bổ ít tài sản vào các khoản có tính TK cao. Các biến NPL, GDP, INF, M2, và FX không có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ tác động của chúng không rõ ràng trong bối cảnh mô hình kiểm soát các đặc điểm cố định của từng NH. Hệ số R² đạt 0,113, nghĩa là mô hình giải thích được khoảng 11,3% sự biến động của Thanh khoản ngân hàng theo thời gian.

Đối với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM), kết quả chủ yếu tương đồng với FEM. Biến LDR vẫn có tác động âm (-0,0834) và có ý nghĩa ở mức 10%, khẳng định rằng tỷ lệ cho vay cao làm giảm TK. Biến ROA duy trì tác động tích cực (1,299) và có ý nghĩa ở mức 10%, cho thấy hiệu quả sinh lời củng cố Khả năng thanh khoản. Biến CAP tiếp tục có tác động âm và có ý nghĩa thống kê (-0,339), phù hợp với kết quả của FEM. Đặc biệt, FX (tỷ giá VND/USD) có hệ số dương và có ý nghĩa ở mức 5%, cho thấy khi tỷ giá biến động, NH có xu hướng gia tăng tài sản TK bằng ngoại tệ. Các biến còn lại như LLP, GDP, INF, M2 không có ý nghĩa thống kê rõ ràng. Hệ số R² của mô hình REM là 0,0911, thấp hơn FEM, cho thấy mô hình REM giải thích ít sự biến động hơn, do đó cần kiểm định Hausman để chọn mô hình phù hợp.

4.5 Kiểm định Hausman Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Để lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), tác giả sử dụng kiểm định Hausman để kiểm tra xem các tác động không quan sát được giữa các NH có tương quan với các biến độc lập trong mô hình hay không. Nếu kết quả kiểm định Hausman chỉ ra rằng các tác động này có tương quan, mô hình FEM sẽ phù hợp hơn vì nó loại bỏ được các tác động cố định này. Ngược lại, nếu các tác động không tương quan với biến độc lập, mô hình REM sẽ phù hợp hơn nhờ tính hiệu quả cao hơn trong việc ước lượng. Việc sử dụng kiểm định Hausman giúp đảm bảo mô hình hồi quy được lựa chọn có độ chính xác và phù hợp cao nhất với dữ liệu nghiên cứu. Giả thuyết của kiểm định như sau:

H0: Mô hình REM là mô hình phù hợp H1: Mô hình FEM là mô hình phù hợp

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Hausman

Kết quả kiểm định Hausman, như được trình bày trong Bảng 4.5, cho thấy giá trị p-value = 0,0862, lớn hơn mức ý nghĩa 0,05. Điều này chỉ ra rằng không có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H₀ , tức là mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn so với mô hình hiệu ứng cố định (FEM). Nói cách khác, mô hình REM được chọn trong nghiên cứu này vì nó phù hợp hơn với đặc điểm của dữ liệu và giả định rằng sự khác biệt giữa các NH là ngẫu nhiên thay vì cố định theo từng đơn vị quan sát.

4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Trong các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, một giả định quan trọng là phương sai của sai số phải không đổi (homoscedasticity). Nếu phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity), các ước lượng từ mô hình OLS hoặc GLS có thể trở nên kém hiệu quả, dẫn đến kết quả ước lượng không chính xác và suy luận sai lệch (Wooldridge, 2010).

Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình, nghiên cứu áp dụng kiểm định Breusch–Pagan (Breusch & Pagan, 1979) với hai giả thuyết như sau: H0: Phương sai sai số không thay đổi H1: Phương sai sai số thay đổi

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Từ kết quả chạy Stata, giá trị p-value của kiểm định Breusch-Pagan nhỏ hơn 0,05, cho thấy mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng, một giả định quan trọng là các sai số không có mối tương quan theo thời gian, hay còn gọi là tự tương quan. Nếu hiện tượng này xảy ra, ước lượng mô hình sẽ không hiệu quả, dẫn đến sai lệch trong phân tích và làm giảm độ tin cậy của kiểm định giả thuyết (Wooldridge, 2010). Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge (2002) để kiểm tra tự tương quan, vì phương pháp này không yêu cầu số quan sát lớn và có thể áp dụng cho mô hình với các hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên.

Giả thuyết kiểm định Wooldridge: H0: Không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình H1: Có hiện tượng tự tương quan bậc nhất trong mô hình.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

Kết quả kiểm định Wooldridge trong phần mềm Stata cho thấy p-value < 0,05, chỉ ra rằng mô hình gặp phải hiện tượng tự tương quan. Để đồng thời xử lý phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS – Feasible Generalized Least Squares). FGLS là một cải tiến so với OLS, giúp khắc phục các vấn đề vi phạm giả định hồi quy bằng cách điều chỉnh ma trận hiệp phương sai của sai số. Khi mô hình có tự tương quan và phương sai sai số thay đổi, OLS không còn hiệu quả, trong khi FGLS mang lại các ước lượng tuyến tính không chệch và hiệu quả hơn (Greene, 2018).

4.8 Hồi quy phương pháp FGLS Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy phương pháp FGLS

Kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố và TK của NH như sau:

Biến NPL có hệ số -0,3584 với mức ý nghĩa 5% (p = 0,019), chỉ ra rằng có mối quan hệ nghịch biến có ý nghĩa thống kê giữa nợ xấu và Khả năng thanh khoản. Cụ thể, khi tỷ lệ nợ xấu tăng thêm 1 đơn vị, TK trung bình của NH giảm khoảng 0,3584 đơn vị, giả định các yếu tố khác không thay đổi. Kết quả này hỗ trợ giả thuyết H1 và phù hợp với lý thuyết rủi ro TK của Diamond & Dybvig (1983), cho thấy nợ xấu làm suy giảm niềm tin của người gửi tiền và gây áp lực lên khả năng chi trả của NH. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng, dòng tiền thu hồi giảm, buộc ngân hàng phải tăng trích lập dự phòng, làm thu hẹp tài sản TK. Kết quả này cũng tương đồng với Morina & Qarri (2021), khi khẳng định rằng nợ xấu là yếu tố quan trọng làm giảm TK trong Hệ thống ngân hàng.

Biến LDR có hệ số -0,0845 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0,004), cho thấy mối quan hệ nghịch biến rõ rệt giữa tỷ lệ cho vay trên tiền gửi và Khả năng thanh khoản. Khi tỷ lệ LDR tăng, khả năng duy trì TK sẽ suy giảm, điều này hỗ trợ giả thuyết H2 và phù hợp với lý thuyết cung – cầu TK. Việc cho vay vượt mức huy động khiến NH dễ gặp rủi ro khi khách hàng rút tiền đột ngột hoặc thị trường có biến động. Kết quả này cũng tương tự như nghiên cứu của Adenuga và cộng sự (2021), khi chỉ ra rằng LDR vượt ngưỡng 70% có thể làm giảm TK của NH.

LLP có hệ số -1,8304 và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, cho thấy khi NH tăng tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng, Khả năng thanh khoản có xu hướng giảm. Kết quả này trái ngược với giả thuyết H3, vốn kỳ vọng rằng trích lập dự phòng cao sẽ cải thiện TK. Tuy nhiên, việc trích lập quá mức có thể làm giảm tài sản lưu động, ảnh hưởng đến dòng tiền hiện tại. Nghiên cứu của Jasman & Murwaningsari (2022) cũng chỉ ra rằng LLP không có tác động mạnh đến TK.

Biến ROA có hệ số 0,9443 nhưng không có ý nghĩa thống kê (p = 0,198), cho thấy mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời và TK không đủ mạnh để khẳng định. Mặc dù ROA có thể giúp cải thiện TK, kết quả nghiên cứu này không ủng hộ giả thuyết H4, trong đó dự đoán ROA có tác động ngược chiều với TK. Lý thuyết quản lý tài sản – nợ (ALM) cho rằng các NH có lợi nhuận cao thường ưu tiên đầu tư vào tài sản sinh lời cao, làm giảm TK. Kết quả này tương tự với nghiên cứu của Morina & Qarri (2021), cho thấy ROA không ảnh hưởng đáng kể đến TK khi được điều chỉnh bởi các yếu tố nội tại.

CAP có hệ số -0,2924 với p = 0,048, cho thấy mối quan hệ nghịch biến với TK và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Khi NH tăng vốn tự có, TK có xu hướng giảm. Kết quả này phù hợp với giả thuyết H5 và nghiên cứu của Morina & Qarri (2021), cho thấy các NH có vốn lớn thường ưu tiên đầu tư dài hạn thay vì duy trì tài sản TK.

Biến SIZE có hệ số -0,0541 với p < 0,001, cho thấy NH lớn có TK yếu hơn. Nguyên nhân có thể là do NH lớn tập trung vào tài sản dài hạn và ít bị áp lực rút tiền, từ đó giảm lượng tài sản TK. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Lê Thanh Tâm & Nguyễn Anh Tú (2017) và Bunda & Desquilbet (2008), cho thấy các NH lớn ít duy trì TK vì tin tưởng vào khả năng tiếp cận vốn khi cần. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

GDP có hệ số -0,0017 nhưng không có ý nghĩa thống kê (p = 0,436), cho thấy không có mối quan hệ rõ ràng giữa tăng trưởng kinh tế và Thanh khoản ngân hàng. Mặc dù kết quả phù hợp với giả thuyết H7, nhưng không đủ bằng chứng để kết luận mối quan hệ này trong bối cảnh Việt Nam, nơi chính sách tiền tệ đóng vai trò quan trọng hơn trong việc điều tiết TK.

INF có hệ số -0,0007 và không có ý nghĩa thống kê (p = 0,810), cho thấy lạm phát không có tác động đáng kể đến TK. Mặc dù giả thuyết H8 kỳ vọng mối quan hệ ngược chiều, kết quả thực nghiệm không ủng hộ điều này. Chính sách kiểm soát lạm phát và tỷ giá của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã giúp ổn định dòng tiền và giảm tác động tiêu cực của lạm phát lên TK.

M2 có hệ số -0,0021 và không có ý nghĩa thống kê (p = 0,190), cho thấy tác động ngược chiều nhưng không rõ ràng. Nghiên cứu của Trầm Thị Xuân Hương & Trần Thị Thanh Nga (2018) cho thấy cung tiền có thể tác động âm đến TK khi làm gia tăng lạm phát, nhưng mức độ tác động thay đổi tùy theo điều kiện thị trường và độ trễ của chính sách tiền tệ.

FX có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê cao (p < 0,001), cho thấy tỷ giá ổn định hoặc tăng có thể cải thiện TK, đặc biệt tại các NH có hoạt động ngoại tệ. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Al- Homaidi và cộng sự (2019), phản ánh rằng tỷ giá ổn định củng cố niềm tin thị trường và cải thiện Khả năng thanh khoản của NH.

Bảng 4.9: Tổng hợp kết quả nghiên cứu và giả thuyết

4.9 Phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến Khả năng thanh khoản của NH, trong khi dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) lại không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy việc trích lập dự phòng chưa tạo ra ảnh hưởng trực tiếp đến TK, có thể do các NH đã áp dụng chính sách quản lý dự phòng thận trọng, giúp hạn chế tác động lên dòng tiền khả dụng.

Mối quan hệ giữa NPL và LLP mang tính nội tại và phản ánh hiệu quả của quản trị rủi ro tín dụng, một yếu tố gắn chặt với TK. Cụ thể, nợ xấu thể hiện chất lượng tài sản và khả năng thu hồi vốn của NH, trong khi dự phòng rủi ro tín dụng đóng vai trò như “tấm đệm tài chính” giúp NH hấp thụ các tổn thất tiềm ẩn. Việc xem xét đồng thời hai yếu tố này giúp đánh giá liệu NH có thực sự chủ động trong việc phòng ngừa rủi ro tín dụng và duy trì Khả năng thanh khoản ổn định hay không.

Theo Berger & DeYoung (1997), nợ xấu gia tăng thường kéo theo chi phí dự phòng lớn hơn, làm suy giảm dòng tiền và giảm khả năng thanh toán ngắn hạn. Tuy nhiên, nếu NH quản lý dự phòng hiệu quả, tác động tiêu cực này có thể được kiểm soát, giúp TK duy trì ở mức an toàn. Kết quả của Jasman & Murwaningsari (2022) cũng chỉ ra rằng LLP chỉ phát huy tác dụng bảo vệ TK khi được thiết lập phù hợp với cấu trúc tín dụng và mức độ rủi ro thực tế của NH.

Kết quả nghiên cứu cho thấy NPL có ảnh hưởng tiêu cực đến TK, trong khi LLP không đóng vai trò trung gian trong việc giảm rủi ro TK. Điều này gợi ý rằng các NH Việt Nam có thể đã duy trì một sự cân bằng hợp lý giữa nợ xấu và dự phòng, giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến TK. Kết luận này nhấn mạnh tầm quan trọng của chính sách quản trị rủi ro nội bộ, đặc biệt là trong việc kiểm soát chất lượng tín dụng và xây dựng chiến lược dự phòng phù hợp với biến động thị trường tài chính.

Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng quy mô NH (SIZE) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đối với Khả năng thanh khoản, cho thấy các NH lớn thường đầu tư nhiều vào các tài sản ít TK, làm giảm số tiền mặt có sẵn để đáp ứng nhu cầu thanh toán ngắn hạn. Mặc dù tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, mối quan hệ giữa SIZE và GDP vẫn rất đáng chú ý, bởi đây là hai yếu tố có tác động qua lại. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Cụ thể, khi nền kinh tế tăng trưởng, hoạt động sản xuất và kinh doanh mở rộng, dẫn đến nhu cầu tín dụng tăng, giúp các NH mở rộng quy mô tài sản và tiền gửi. Ngược lại, một Hệ thống ngân hàng lớn mạnh cũng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua việc cung cấp tín dụng và hỗ trợ đầu tư. Vì vậy, việc phân tích đồng thời SIZE và GDP giúp làm rõ cơ chế ảnh hưởng hai chiều giữa chúng đến TK, thông qua kênh mở rộng tín dụng, huy động vốn và cơ cấu tài sản.

Kết quả thực nghiệm khẳng định SIZE có tác động âm và có ý nghĩa thống kê, phù hợp với lý thuyết quản lý tài sản – nợ (Kashyap, Rajan & Stein, 2002), cho rằng các NH quy mô lớn thường ưu tiên đầu tư vào các tài sản dài hạn thay vì duy trì tài sản TK. Tương tự, Lê Thanh Tâm & Nguyễn Anh Tú (2017) cũng chỉ ra rằng các NH lớn ít quan tâm đến TK hơn vì họ có thể dễ dàng tiếp cận thị trường vốn hoặc được xem là “quá lớn để phá sản.

Dù GDP không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hiện tại, đây vẫn là một yếu tố vĩ mô quan trọng cần theo dõi. Như Trầm Thị Xuân Hương & Trần Thị Thanh Nga (2018) đã chỉ ra, trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế mạnh, NH có xu hướng mở rộng tín dụng mạnh mẽ, tăng tỷ trọng tài sản dài hạn và tiềm ẩn rủi ro TK nếu khách hàng có nhu cầu rút tiền đột ngột. Do đó, mối quan hệ giữa quy mô NH và tăng trưởng kinh tế không chỉ hỗ trợ lẫn nhau mà còn tiềm ẩn nguy cơ mất cân đối TK nếu không được quản lý cẩn thận.

Các kết quả này gợi ý rằng cần phân tích sâu hơn mối quan hệ giữa NPL – LLP và SIZE – GDP để hiểu rõ hơn về cách các yếu tố này tương tác với nhau, cũng như đánh giá tác động của tăng trưởng kinh tế đối với quy mô NH. Điều này sẽ giúp xác định chiến lược tối ưu hóa TK và duy trì độ phát triển bền vững của Hệ thống ngân hàng.

Bảng 4.10.1: Kết quả hồi quy phương pháp FGLS với cặp biến NPL – LLP

Bảng 4.10.1 trình bày mối quan hệ hai chiều giữa nợ xấu (NPL) và dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) qua phương pháp hồi quy FGLS. Kết quả cho thấy NPL có tác động tiêu cực đến LLP với hệ số -0,0904, nhưng không có ý nghĩa thống kê, chỉ ra rằng khi tỷ lệ nợ xấu tăng, mức trích lập dự phòng không có sự thay đổi đáng kể. Ngược lại, LLP có tác động tiêu cực đến NPL, với hệ số -0,9697 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy việc tăng cường trích lập dự phòng giúp giảm tỷ lệ nợ xấu trong tương lai. Kết quả này phù hợp với lý thuyết dự trữ TK và lý thuyết rủi ro TK, khi cho rằng việc duy trì một tấm đệm dự phòng mạnh giúp NH ứng phó hiệu quả hơn với các rủi ro tín dụng, bảo vệ TK của NH. Kết quả cũng tương đồng với nghiên cứu của Jasman & Murwaningsari (2022), khi chỉ ra rằng dự phòng rủi ro tín dụng giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng và TK. Vì vậy, mối quan hệ giữa NPL và LLP là không đối xứng: trong khi trích lập LLP có tác động rõ rệt đến việc kiểm soát NPL, chiều ngược lại lại không đủ mạnh để khẳng định. Điều này hàm ý rằng chính sách dự phòng chủ động là yếu tố quan trọng trong quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Bảng 4.10.2: Kết quả hồi quy phương pháp FGLS với cặp biến SIZE – GDP

Bảng 4.10.2 trình bày kết quả hồi quy bằng phương pháp FGLS cho mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) và quy mô NH (SIZE). Kết quả cho thấy GDP có tác động tiêu cực đến SIZE với hệ số -0,3213 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy khi nền kinh tế tăng trưởng, quy mô trung bình của các NH có xu hướng giảm. Kết quả này có thể phản ánh rằng trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế mạnh, các doanh nghiệp ngoài NH có nhiều cơ hội huy động vốn từ các kênh khác nhau như thị trường chứng khoán hoặc trái phiếu doanh nghiệp, dẫn đến việc các NH phải cạnh tranh hơn trong hoạt động tín dụng, từ đó làm giảm tốc độ mở rộng quy mô. Ngoài ra, trong thời kỳ tăng trưởng nóng, các chính sách vĩ mô thường siết lại tín dụng để kiểm soát lạm phát, gián tiếp làm chậm đà mở rộng tài sản của các NH. Kết quả này phù hợp với nhận định của Lê Thanh Tâm & Nguyễn Anh Tú (2017), cho rằng tăng trưởng GDP có thể làm giảm động lực duy trì TK và tác động ngược đến quy mô NH. Đồng thời, theo lý thuyết cung – cầu TK, khi nền kinh tế phát triển mạnh mẽ, cầu tín dụng từ khách hàng tăng cao, khiến các NH ưu tiên giải ngân hơn là tích lũy TK hoặc mở rộng quy mô nhanh chóng. Do đó, kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều tiết hoạt động NH theo chu kỳ kinh tế để đảm bảo sự phát triển bền vững.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 trình bày quy trình và kết quả phân tích định lượng nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến TK của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Sử dụng mô hình FEM, REM và FGLS, kết quả chỉ ra rằng các yếu tố nội tại như tỷ lệ nợ xấu (NPL), tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR), tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), quy mô NH (SIZE) và tỷ giá hối đoái (FX) đều có tác động đáng kể đến TK. Tuy nhiên, các yếu tố vĩ mô như tăng trưởng GDP, lạm phát (INF) và cung tiền M2 không có mối quan hệ rõ rệt trong mô hình.

Mô hình FGLS cũng cho thấy mối quan hệ gián tiếp và tương tác hai chiều, đặc biệt là giữa NPL và LLP, cũng như giữa GDP và SIZE. Kết quả cho thấy dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) tác động tiêu cực đến tỷ lệ nợ xấu (NPL), trong khi tăng trưởng GDP có ảnh hưởng tiêu cực đến quy mô NH, phản ánh tác động của các yếu tố vĩ mô đến cấu trúc tài sản và năng lực tài chính của NH.

Tổng thể, các giả thuyết nghiên cứu được xác nhận và kết quả phù hợp với các lý thuyết nền tảng như lý thuyết quản lý tài sản – nợ, lý thuyết nhu cầu và dự trữ TK, và lý thuyết rủi ro TK. Các phát hiện này đóng góp vào cơ sở lý luận và có hàm ý quan trọng cho việc nâng cao quản trị TK trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Chương 5 tóm tắt kết quả chính từ mô hình định lượng đã phân tích ở chương trước, rút ra kết luận về tác động của các yếu tố nội tại và vĩ mô đến TK của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Dựa trên các phát hiện thực nghiệm, chương này đề xuất các hàm ý chính sách cho các NH và cơ quan quản lý nhà nước, đồng thời gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo để cải thiện quản trị và duy trì TK trong Hệ thống ngân hàng.

5.1 Kết luận

Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến Khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2014–2024, sử dụng mô hình dữ liệu bảng với ba phương pháp hồi quy: FEM, REM và FGLS. Các kết quả chính có thể được tóm tắt như sau:

Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến TK, cho thấy khi nợ xấu gia tăng, việc thu hồi vốn và duy trì dòng tiền sẽ trở nên khó khăn, làm giảm khả năng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán ngắn hạn.

Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình chính, nhưng theo hồi quy cặp biến qua phương pháp FGLS, LLP có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến NPL (hệ số = -0,9697, p < 0,01). Điều này chỉ ra rằng trích lập dự phòng hiệu quả giúp kiểm soát nợ xấu, từ đó gián tiếp cải thiện TK. Ngược lại, NPL không có tác động đáng kể đến LLP.

Quy mô NH (SIZE) có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê, cho thấy các NH lớn thường đầu tư vào tài sản dài hạn, làm giảm khả năng linh hoạt trong TK. Hồi quy SIZE với GDP chỉ ra rằng GDP có tác động ngược chiều và có ý nghĩa đến SIZE (hệ số = -0,3213, p < 0,01), phản ánh trong giai đoạn kinh tế tăng trưởng mạnh, các NH thường duy trì quy mô ổn định thay vì mở rộng nhanh.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê, gợi ý rằng việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn huy động có thể nâng cao TK khi được quản lý trong giới hạn an toàn. Trong khi đó, Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và Tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP) có tác động tiêu cực đến TK, cho thấy việc NH tập trung vào sinh lời hoặc tích lũy vốn có thể làm giảm tỷ lệ tài sản dễ chuyển đổi.

Trong nhóm yếu tố vĩ mô, chỉ có Tỷ giá hối đoái (FX) có tác động dương và có ý nghĩa thống kê, thể hiện rằng các NH có khả năng tiếp cận thị trường ngoại hối tốt sẽ nâng cao Khả năng thanh khoản, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập kinh tế. Ngược lại, GDP, lạm phát (INF) và cung tiền M2 không có ý nghĩa thống kê trong mô hình chính, mặc dù vẫn là các yếu tố quan trọng cần được theo dõi, đặc biệt trong giai đoạn nền kinh tế biến động.

5.2 Khuyến nghị Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Từ những kết quả nghiên cứu, luận văn đề xuất một số khuyến nghị sau:

Đối với các ngân hàng thương mại

Tăng cường kiểm soát chất lượng tín dụng: Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nợ xấu (NPL) có ảnh hưởng tiêu cực đến Khả năng thanh khoản NH. Do đó, việc siết chặt quy trình thẩm định tín dụng ngay từ đầu là vô cùng cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh nhiều khách hàng vay là doanh nghiệp vừa và nhỏ có khả năng tài chính hạn chế. Các NH nên đầu tư vào hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng nội bộ, tăng cường sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích hành vi tín dụng. Bên cạnh đó, công tác hậu kiểm sau vay cần được thực hiện định kỳ, kết hợp với phân loại nợ sát thực tế để đưa ra các biện pháp xử lý nợ sớm, hạn chế phát sinh nợ nhóm 2 và nợ xấu. Khi NPL được kiểm soát tốt, dòng vốn lưu chuyển trong NH sẽ ổn định hơn, qua đó tăng cường Khả năng thanh khoản tổng thể.

Quản trị tỷ lệ LDR một cách hợp lý và chủ động: Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tiền gửi (LDR) có tác động tiêu cực đến TK nếu vượt ngưỡng an toàn. Dù LDR cao cho thấy khả năng sử dụng vốn hiệu quả, nhưng nếu không được cân đối hợp lý theo kỳ hạn hoặc nhóm đối tượng khách hàng, NH có thể rơi vào trạng thái thiếu hụt vốn lưu động trong ngắn hạn. Vì vậy, các NH nên phân tích cấu trúc LDR không chỉ theo tổng thể mà còn theo từng phân khúc như doanh nghiệp sản xuất, bất động sản, và tiêu dùng cá nhân. Cần áp dụng giới hạn LDR nội bộ linh hoạt để phòng ngừa rủi ro TK, nhất là trong bối cảnh thị trường tài chính có nhiều biến động.

Tái cấu trúc danh mục tài sản theo hướng linh hoạt: Thanh khoản ngân hàng bị ảnh hưởng khi tài sản được đầu tư quá nhiều vào các kênh kém TK như trái phiếu doanh nghiệp dài hạn hoặc bất động sản. Vì vậy, các NH cần rà soát lại danh mục tài sản, tăng cường tỷ trọng các tài sản dễ chuyển đổi thành tiền như tín phiếu Ngân hàng Nhà nước, chứng chỉ tiền gửi có thể bán lại, hoặc tài sản cầm cố được chiết khấu nhanh. Ngoài ra, các NH cũng cần cân nhắc giữa mục tiêu sinh lời và mục tiêu TK, đặc biệt khi đối mặt với các đợt rút tiền đột biến như trong dịch COVID-19 hoặc giai đoạn khủng hoảng tâm lý.

Thận trọng với tốc độ mở rộng quy mô: Mặc dù các NH lớn có tiềm lực tài chính dồi dào hơn, kết quả nghiên cứu lại cho thấy quy mô lớn không đồng nghĩa với Khả năng thanh khoản tốt. Điều này phản ánh rằng việc mở rộng quy mô quá nhanh, đặc biệt thông qua các thương vụ M&A, đầu tư dàn trải hoặc chi nhánh hóa không kiểm soát, có thể khiến dòng tiền bị phân tán và khó tập trung xử lý trong tình huống khẩn cấp. Do đó, các NH cần kiểm soát tốc độ tăng trưởng tổng tài sản và đảm bảo rằng hệ thống quản lý dòng tiền, rủi ro và công nghệ thông tin phát triển tương xứng với quy mô hoạt động.

Chủ động tận dụng lợi thế thị trường ngoại hối: Tỷ giá hối đoái (FX) có tác động tích cực đến TK, điều này mở ra cơ hội cho các NH có năng lực kinh doanh ngoại tệ mạnh. Do đó, cần phát triển các sản phẩm tài chính ngoại hối như hợp đồng kỳ hạn, hoán đổi tỷ giá, hoặc thư tín dụng (L/C) để tăng vòng quay vốn. Bên cạnh đó, việc mở rộng quan hệ với các định chế tài chính quốc tế, cải thiện xếp hạng tín nhiệm và dự phòng ngoại tệ hợp lý sẽ giúp NH nâng cao Khả năng thanh khoản qua kênh quốc tế, nhất là khi thị trường trong nước gặp khó khăn. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Tăng cường giám sát hệ thống qua các chỉ báo TK: Cơ quan quản lý cần duy trì một hệ thống cảnh báo sớm, dựa trên các chỉ số TK quan trọng như NPL, LDR, tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn, và các tỷ lệ tiền gửi có kỳ hạn. Đặc biệt, nên xây dựng bảng xếp hạng TK định kỳ và công bố một phần thông tin công khai để tăng tính minh bạch thị trường, từ đó tạo động lực cho các NH tự điều chỉnh. Hệ thống giám sát cũng cần kết nối với hệ thống báo cáo dữ liệu tập trung (CIC) để phát hiện sớm xu hướng mất cân đối.

Áp dụng chính sách tiền tệ linh hoạt và theo chu kỳ: Trước những biến động mạnh của lãi suất toàn cầu, Ngân hàng Nhà nước cần duy trì một cơ chế điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt và chủ động, có khả năng phản ứng nhanh trước các biến động từ bên ngoài. Việc điều chỉnh lãi suất điều hành, tỷ lệ dự trữ bắt buộc hoặc cung tiền trên thị trường mở cần dựa trên tín hiệu thực tế từ chỉ số TK của hệ thống. Đồng thời, Ngân hàng Nhà nước nên tăng cường phối hợp giữa chính sách tiền tệ và chính sách tài khóa, nhằm tránh tình trạng bội chi ngân sách hoặc mở rộng tín dụng quá mức gây mất cân đối TK.

Khuyến khích áp dụng chuẩn mực TK quốc tế: Để hướng tới sự phát triển bền vững, cần thúc đẩy các ngân hàng thương mại Việt Nam áp dụng đầy đủ các chuẩn mực Basel II và tiến tới Basel III, đặc biệt là hai chỉ tiêu quan trọng gồm Tỷ lệ bao phủ TK (LCR) và Tỷ lệ nguồn vốn ổn định ròng (NSFR). Ngân hàng Nhà nước nên xây dựng lộ trình rõ ràng, kết hợp hỗ trợ kỹ thuật và chính sách ưu đãi cho các NH nhỏ và vừa trong quá trình chuyển đổi. Việc tuân thủ các chuẩn mực này không chỉ giúp tăng khả năng chống chịu rủi ro TK và khủng hoảng tài chính, mà còn nâng cao uy tín và khả năng tiếp cận vốn quốc tế của Hệ thống ngân hàng Việt Nam.

5.3 Hạn chế của nghiên cứu Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được những kết quả nhất định trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến TK ngân hàng thương mại Việt Nam, vẫn tồn tại một số hạn chế cần được thừa nhận để làm rõ phạm vi ứng dụng và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo. Cụ thể: (1) Dữ liệu giới hạn trong phạm vi ngân hàng thương mại Việt Nam, chưa đại diện cho toàn bộ Hệ thống ngân hàng, bao gồm NH chính sách, hợp tác xã tín dụng và tổ chức tài chính phi NH; (2) Thiếu dữ liệu vi mô cấp giao dịch (transaction-level) khiến việc đo lường TK vẫn phải dựa trên các chỉ số tài chính kế toán, chưa phản ánh đầy đủ rủi ro TK thực tế trong ngắn hạn; (3) Một số yếu tố hành vi và tâm lý thị trường (bank run, tin đồn, tâm lý đầu tư) chưa được đưa vào mô hình do tính chất định lượng khó đo lường.

5.4 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Dựa trên những hạn chế nêu trên, các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể được mở rộng nhằm nâng cao tính bao quát, tính thực tiễn và khả năng so sánh quốc tế của kết quả nghiên cứu. Cụ thể:

Mở rộng phân tích sang nhóm NH nước ngoài hoặc NH số tại Việt Nam, nhằm kiểm tra sự khác biệt về Khả năng thanh khoản giữa các mô hình hoạt động khác nhau.

Kết hợp dữ liệu định tính như phỏng vấn cán bộ NH, khảo sát người gửi tiền hoặc doanh nghiệp vay vốn, nhằm hiểu rõ hơn về hành vi TK trong thực tế.

Đưa vào các chỉ số TK quốc tế như LCR, NSFR nếu dữ liệu đầy đủ, giúp so sánh khả năng chống chịu TK của NH Việt Nam so với tiêu chuẩn toàn cầu. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 tổng kết kết quả nghiên cứu, đưa ra khuyến nghị thực tiễn cho ngân hàng thương mại và Ngân hàng Nhà nước, đồng thời chỉ ra những hạn chế và định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo. Kết quả từ mô hình FGLS xác nhận rằng TK của các ngân hàng thương mại Việt Nam chịu ảnh hưởng đồng thời từ các yếu tố nội tại (nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên huy động, hiệu quả sinh lời, quy mô NH) và các yếu tố vĩ mô (tỷ giá hối đoái, cung tiền,…). Mối quan hệ tương tác giữa NPL – LLP và SIZE – GDP cung cấp bằng chứng về sự liên kết hai chiều giữa chất lượng tín dụng – dự phòng rủi ro và tăng trưởng kinh tế – quy mô NH, khẳng định TK là kết quả tổng hợp của nhiều yếu tố động trong hệ thống tài chính.

Các hàm ý chính sách nhấn mạnh việc kiểm soát nợ xấu, quản trị cấu trúc tài sản hợp lý, đánh giá tỷ lệ LDR và áp dụng chuẩn mực TK quốc tế để nâng cao năng lực ứng phó rủi ro. Ngân hàng Nhà nước cần tăng cường giám sát TK và điều hành chính sách tiền tệ linh hoạt hơn trong bối cảnh biến động toàn cầu.

Mặc dù nghiên cứu cung cấp nhiều thông tin quan trọng, vẫn có hạn chế về phạm vi dữ liệu và phương pháp mô hình hóa. Các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng mẫu dữ liệu, bổ sung biến vĩ mô và áp dụng các mô hình động tiên tiến để có cái nhìn toàn diện hơn về TK trong Hệ thống ngân hàng Việt Nam. Luận văn: KQNC Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của NH.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các NH

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng