Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của 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: Các yếu tố tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng thương mại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Kế thừa nền tảng lý thuyết cùng tổng quan các công trình nghiên cứu trước được trình bày ở Chương 2, Chương 3 tập trung vào việc thiết lập mô hình nghiên cứu và lựa chọn phương pháp phân tích để làm rõ các yếu tố chi phối Rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Mục tiêu chính của chương này là xây dựng một khuôn khổ nghiên cứu có tính hệ thống để đảm bảo độ tin cậy khoa học và phù hợp với thực tiễn hoạt động ngân hàng.

Trước tiên, mô hình nghiên cứu đề xuất được hình thành trên cơ sở các biến phản ánh Rủi ro thanh khoản, cùng với nhóm nhân tố nội tại của ngân hàng (chẳng hạn như quy mô hoạt động, tỷ lệ sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ vốn tự có (CAP), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (LOA), nợ xấu (NPL) và dự phòng RRTD (LLP) và các nhân tố kinh tế vĩ mô (bao gồm tăng trưởng GDP và lạm phát. Bên cạnh đó, biến tăng trưởng tín dụng cũng được xem là chỉ báo quan trọng thể hiện áp lực cân đối nguồn vốn và khả năng đáp ứng nhu cầu thanh khoản của ngân hàng.

Tiếp theo, chương dưới đây sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu một cách chi tiết, bao gồm quy trình xử lý dữ liệu, tiêu chí lựa chọn mẫu nghiên cứu, xác định thang đo của các biến, cùng với kỹ thuật phân tích định lượng được áp dụng để ước lượng và kiểm định mô hình. Toàn bộ quy trình phân tích được thực hiện nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, xác định hướng và mức độ tác động của từng biến, qua đó làm sáng tỏ mối quan hệ giữa các yếu tố nội tại – vĩ mô và Rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn khảo sát.

3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

• Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu đề tài

Quy trình nghiên cứu của đề tài được triển khai qua các bước như sau:

• Bước 1: Khảo lược cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm

Để tổng hợp các quan điểm khoa học, khái niệm, mô hình nghiên cứu và kết quả thực nghiệm, tác giả đã sử dụng khảo lược cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm từ các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến Rủi ro thanh khoản. Đây là cơ sở để hình thành nền tảng lý luận và định hướng xây dựng mô hình nghiên cứu phù hợp với bối cảnh của các Ngân hàng thương mại Việt Nam.

• Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết đã hệ thống hóa, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu, trong đó xác định biến phụ thuộc (RRTK), các biến độc lập (các yếu tố tác động) và giả thuyết nghiên cứu cần kiểm định.

• Bước 3: Xác định mẫu nghiên cứu, thu thập và xử lý dữ liệu

Tác giả xác định mẫu quan sát được lựa chọn là các Ngân hàng thương mại CP Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Dữ liệu được khai thác từ báo cáo tài chính, báo cáo thường niên và các nguồn thống kê chính thức. Quá trình xử lý dữ liệu được thực hiện nhằm đảm bảo tính đồng nhất, đầy đủ và phục vụ phân tích định lượng.

• Bước 4: Thực hiện hồi quy dữ liệu nghiên cứu

Tác giả sử dụng các phương pháp hồi quy thích hợp như Pooled OLS, FEM, REM hoặc FGLS. Các mô hình được kiểm định nhằm xác định mô hình tối ưu phản ánh mối quan hệ giữa các biến.

• Bước 5: Kiểm định và lựa chọn giữa các kết quả hồi quy

Để chọn mô hình phù hợp nhất với dữ liệu nghiên cứu, tác giả sử dụng các tiêu chí thống kê để kiểm tra và lựa chọn các kết quả hồi quy.

• Bước 6: Kiểm định khuyết tật của mô hình lựa chọn

Để đánh giá độ tin cậy và tính ổn định, mô hình được lựa chọn sẽ tiếp tục được kiểm tra khuyết tật. Điều này sẽ bao gồm kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan và phân phối chuẩn của sai số. Nếu mô hình phát hiện khuyết tật, quá trình sẽ được lặp lại từ bước hồi quy dữ liệu để điều chỉnh. Ngược lại, nếu mô hình đạt yêu cầu, nghiên cứu sẽ chuyển sang bước cuối cùng.

• Bước 7: Thảo luận kết quả mô hình

Tác giả thảo luận kết quả mô hình, phân tích, so sánh và đối chiếu kết quả nghiên cứu với các công trình trước đây, từ đó rút ra các kết luận, hàm ý chính sách và khuyến nghị quản trị phù hợp.

3.2 MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

3.2.1 Mô hình nghiên cứu

Lý do lựa chọn nghiên cứu này là vì nó sử dụng các biến độc lập nội tại của ngân hàng và biến kinh tế vĩ mô phù hợp với bối cảnh của hệ thống Ngân hàng thương mại cũng như tình hình kinh tế xã hội tại Việt Nam. Các nghiên cứu của El-Massah và cộng sự (2019), Nguyễn Thị Hương và Đặng Thị Hải Yến (2024), Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) được tham khảo để đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:

FGAPi,t = b + β1SIZEit + β2ROEit + β3CAPit + β4TLAit + β5NPLit + β6LLRit + β7GDPt + β8INFt + β9CGt + εit

Trong đó:

• FGAPi,t: Khe hở tài trợ
• SIZEit: Quy mô ngân hàng thứ i tại thời điểm t
• ROEit: Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thứ i tại thời điểm t CAPit: Tỷ lệ VCSH thứ i tại thời điểm t
• TLAit: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản thứ i tại thời điểm t NPLit: Tỷ lệ nợ xấu thứ i tại thời điểm t
• LLRit: Tỷ lệ dự phòng RRTD thứ i tại thời điểm t GDPt: tăng trưởng GDP trong năm thứ t
• INFt: Tỷ lệ lạm phát trong năm thứ t
• CGt: Tăng trưởng tín dụng trong năm thứ t β1: hệ số chặn
• βi: hệ số hồi quy
• i: đại diện cho các Ngân hàng thương mại thứ i
• t: đại diện cho thời gian từ năm 2014 – 2024

3.2.2 Giả thuyết nghiên cứu Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Mục tiêu chính của luận văn là xác định mức độ các yếu tố tác động đến Rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam qua số liệu hàng năm. Khe hở tài trợ bao gồm 09 biến, kèm theo các biến phụ để đánh giá chi tiết hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến Rủi ro thanh khoản.

3.2.3 Xác định và giải thích các biến

Tác giả sử dụng biến phụ thuộc FGAP đại diện cho Rủi ro thanh khoản của ngân hàng trong mô hình nghiên cứu. Trong đó gồm 06 biến độc lập SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR đại diện cho các yếu tố nội tại của ngân hàng và 03 biến INF, GDP, CG đại diện cho các yếu tố liên quan đến kinh tế vĩ mô cụ thể như bảng dưới đây:

Bảng 3.1. Các biến trong mô hình

• Biến phụ thuộc

Khe hở tài trợ (FGAP): là một phương pháp được sử dụng rộng rãi để đánh giá Rủi ro thanh khoản. Chỉ số này phản ánh sự chênh lệch giữa tài sản và nguồn vốn của ngân hàng tại một thời điểm nhất định, đồng thời thể hiện mức độ mất cân đối có thể xảy ra trong tương lai. Trong bài nghiên cứu của Đặng Văn Dần (2015) FGAP cũng được dùng làm thước đo cho Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

• Biến độc lập

Quy mô ngân hàng (SIZE): Võ Xuân Vinh và Mai Xuân Đức (2017), Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021), Zhang và Zhao (2021), Ahamed (2021), Sopan & Dutta (2018), Singh & Sharma (2016) cho kết quả nghiên cứu rằng biến quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng vì ngân hàng quy mô lớn thường mở rộng tín dụng nhanh, gia tăng Rủi ro thanh khoản. Nhưng nghiên cứu El-Massah và cộng sự (2019), Vodová (2013) đưa ra ý kiến khác rằng quy mô ngân hàng có tác động ngược lại đến Rủi ro thanh khoản vì các ngân hàng lớn có khả năng quản trị và huy động vốn tốt hơn. Tuy nhiên, tác giả đưa ra giả thuyết quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng do số lượng kết quả nghiên cứu cho thấy tác động cùng chiều nhiều hơn và phù hợp hơn đối với phạm vi là các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Giả thuyết H1: Quy mô ngân hàng (SIZE) có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): Phần lớn các nghiên cứu cho rằng ROE có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản, nghĩa là khi lợi nhuận tăng, ngân hàng có xu hướng mở rộng tín dụng hoặc giảm tỷ lệ dự trữ thanh khoản nhằm tối đa hóa lợi nhuận, từ đó làm gia tăng Rủi ro thanh khoản. Cụ thể, Vodová (2013) khi nghiên cứu các ngân hàng tại Séc, Slovakia và Hungary; Singh và Sharma (2016) tại Ấn Độ; cùng với Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) tại Việt Nam đều khẳng định rằng ROE cao thường đi kèm với mức Rủi ro thanh khoản lớn hơn. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu lại cho rằng ROE có tác động ngược chiều với Rủi ro thanh khoản. Theo El-Massah và cộng sự (2019) tại Trung Đông, cũng như Ahamed (2021) tại khu vực châu Á, các ngân hàng có khả năng sinh lời cao thường tích lũy được nguồn vốn tự có lớn hơn, cải thiện khả năng thanh toán và giảm thiểu Rủi ro thanh khoản. Từ các kết quả nghiên cứu trên, có thể rút ra rằng mối quan hệ giữa ROE và Rủi ro thanh khoản mang tính hai chiều và phụ thuộc vào chiến lược lợi nhuận của ngân hàng. Trong bối cảnh Việt Nam, tác giả ROE được kỳ vọng có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản.

Giả thuyết H2: Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP): Các nghiên cứu trước đây, chẳng hạn như Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021), cho rằng CAP và Rủi ro thanh khoản có tác động cùng chiều. Tuy nhiên, nghiên cứu được thực hiện bởi Singh và Sharma (2016) cho thấy CAP có tác động ngược lại với Rủi ro thanh khoản. Nói cách khác, khi vốn chủ sở hữu tăng, ngân hàng có khả năng giảm thiểu rủi ro và chống đỡ tốt hơn trước các sự cố thanh khoản.

Giả thuyết H3: Quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA): Theo nghiên cứu Akbar và cộng sự (2025), Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021) đều chỉ ra rằng TLA có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản. Nghĩa là, khi tỷ lệ cho vay trong tổng tài sản tăng, khả năng ngân hàng đối mặt với thiếu hụt thanh khoản cũng tăng theo, do tài sản cho vay khó chuyển đổi nhanh thành tiền mặt. Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác El-Massah và cộng sự (2019), Ahamed (2021) cho rằng mối quan hệ này có thể không đáng kể hoặc ngược chiều trong các hệ thống ngân hàng có cơ cấu tài sản đa dạng và khả năng huy động vốn linh hoạt. Từ các kết quả trên, trong bối cảnh các Ngân hàng thương mại Việt Nam đang mở rộng tín dụng để gia tăng lợi nhuận, tác giả kỳ vọng giả thuyết đặt ra TLA có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản.

Giả thuyết H4: Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Phần lớn các nghiên cứu quốc tế và trong nước đều thống nhất rằng NPL có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản. Cụ thể Vodová (2013) khi nghiên cứu các ngân hàng tại Séc, Slovakia và Hungary cho thấy nợ xấu tăng làm giảm khả năng thanh khoản. Singh & Sharma (2016) cũng kết luận NPL cao làm suy yếu dòng tiền và tăng áp lực thanh khoản. Tại Việt Nam, Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) tìm thấy mối quan hệ dương có ý nghĩa thống kê giữa NPL và Rủi ro thanh khoản, cho thấy khi nợ xấu gia tăng, ngân hàng phải đối mặt với áp lực huy động vốn cao hơn để đáp ứng nghĩa vụ thanh toán. Tuy nhiên, một số nghiên cứu như của El-Massah và cộng sự (2019) cho rằng trong trường hợp ngân hàng có dự phòng RRTD đầy đủ, tác động của NPL đến Rủi ro thanh khoản có thể không đáng kể. Từ đó, theo đặc điểm của hệ thống ngân hàng Việt Nam, tác giả kỳ vọng NPL có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản, tức là khi tỷ lệ nợ xấu tăng, Rủi ro thanh khoản cũng gia tăng do khả năng thu hồi vốn và luân chuyển dòng tiền bị hạn chế.

Giả thuyết H5: Tỷ lệ nợ xấu (NPL) có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR): Các nghiên cứu Vodová (2013), Singh và Sharma (2016), Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) cho rằng LLR có tác động ngược chiều với Rủi ro thanh khoản, phản ánh vai trò tích cực của chính sách dự phòng đối với ổn định tài chính ngân hàng. Bên cạnh đó, El-Massah và cộng sự (2019) và Ahamed (2021) cho rằng tác động của LLR có thể không đáng kể hoặc không ổn định theo thời gian, do sự khác biệt trong chuẩn mực kế toán và quy định dự phòng của từng quốc gia. Tác giả đặt ra giả thuyết LLR có tác động ngược chiều với Rủi ro thanh khoản. Nghĩa là, khi tỷ lệ dự phòng RRTD tăng, khả năng chống chịu của ngân hàng trước tổn thất tín dụng tốt hơn, qua đó giảm thiểu Rủi ro thanh khoản.

Giả thuyết H6: Tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR) có tác động ngược chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tỷ lệ lạm phát (INF): Singh & Sharma (2016), Vodová (2013), Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) cho rằng tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều đến RRTK nhưng nghiên cứu của El-Massah và cộng sự (2019) lại cho rằng lạm phát tác động ngược chiều hoặc không đáng kể đến Rủi ro thanh khoản. Có nhiều sự tranh cãi quanh sự ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát lên Rủi ro thanh khoản nhưng tác giả cho rằng lạm phát tăng sẽ gây nên áp lực đối với khách hàng vay cũng như ảnh hưởng đến khả năng hoàn trả nợ của khách hàng cho ngân hàng. Từ đó, tác giả lựa chọn đặt ra giả thuyết là tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Giả thuyết H7: Tỷ lệ lạm phát (INF) tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng (GDP): Nhiều nghiên cứu đã khẳng định GDP có tác động ngược chiều với Rủi ro thanh khoản như Nguyễn Thị Bích Thuận và Phạm Ánh Tuyết (2021) Singh và Sharma (2016), Võ Xuân Vinh và Mai Xuân Đức (2017) nghĩa là khi nền kinh tế tăng trưởng, khả năng huy động vốn và thu hồi nợ của ngân hàng được cải thiện, giúp giảm Rủi ro thanh khoản. Bên cạnh đó, Ahamed (2021) lại cho thấy tác động của GDP có thể không có ý nghĩa thống kê. Dựa trên các nghiên cứu trước và thực tiễn hoạt động của hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam, GDP được tác giả kỳ vọng có tác động ngược chiều với Rủi ro thanh khoản. Nghĩa là, khi nền kinh tế tăng trưởng tốt, các ngân hàng có khả năng duy trì nguồn vốn ổn định hơn và ít gặp khó khăn trong thanh khoản.

Giả thuyết H8: Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CG): Singh & Sharma (2016), Nguyễn Thị Bích Thuận & Phạm Ánh Tuyết (2021) đều cho rằng CG có tác động cùng chiều với Rủi ro thanh khoản. Tác giả hiểu rằng khi tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng gân hàng có xu hướng đối mặt với áp lực thanh khoản cao hơn do sự mất cân đối giữa cho vay và huy động vốn. Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết cho biến này là tốc độ tăng trưởng tín dụng tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Giả thuyết H9: Tốc độ tăng trưởng tín dụng (CG) có tác động cùng chiều đến Rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

3.3 MẪU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

3.3.1 Mẫu nghiên cứu

Tác giả đã thực hiện thu thập và xử lý dữ liệu từ ba nguồn chính: FiinX, Vietstock và Tổng cục Thống kê (GSO) từ 2014 đến 2024 của 25 Ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Giai đoạn này đã bao gồm được thời gian nền kinh tế chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 và quá trình phục hồi kinh tế sau đại dịch. Tác giả lựa chọn 25 Ngân hàng thương mại vì đây là nhóm ngân hàng có dữ liệu đầy đủ, liên tục trong toàn bộ giai đoạn nghiên cứu và có tính đại diện cao cho hệ thống ngân hàng Việt Nam. Việc lựa chọn này đảm bảo sự cân bằng giữa tính đại diện, độ tin cậy dữ liệu cao. Tổng hợp số liệu, lọc dữ liệu thô và xử lý dữ liệu sau cùng là tính toán các biến dựa trên dữ liệu đã thu thập bao gồm 275 quan sát.

3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu tài chính của các Ngân hàng thương mại CP Việt Nam trong giai đoạn 2014–2024 được lấy từ các báo cáo thường niên, báo cáo tài chính hợp nhất và bảng cân đối kế toán được công bố trên trang web của Vietstock và FiinX. Để đảm bảo tính đầy đủ và chính xác, dữ liệu vĩ mô như tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát (INF) và tăng trưởng tín dụng toàn nền kinh tế được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO).

3.3.3 Công cụ nghiên cứu

Nghiên cứu về các yếu tố tác động đến Rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam dựa trên phần mềm phân tích dữ liệu STATA 17.0 và phần mềm Eview 8.

3.4 NGUỒN DỮ LIỆU VÀ DẤU KỲ VỌNG CHO NGHIÊN CỨU

Để phục vụ cho việc nghiên cứu, tác giả đã sử dụng dữ liệu được thu thập từ các nguồn và được trình bày tại bảng dưới đây.

• Bảng 3.2. Dấu kỳ vọng của các biến

3.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.5.1 Phương pháp định tính

Trong việc nghiên cứu phương pháp định tính để thực hiện khảo lược và thảo luận các nghiên cứu có liên quan trong nước và nước ngoài. Các tác giả cũng sử dụng phương pháp định tính để xây dựng mô hình nghiên cứu, bao gồm các giả thuyết và biến, kết luận và khuyến nghị liên quan đến đề tài nghiên cứu và định hướng phát triển.

3.5.2 Phương pháp định lượng

• Thống kê mô tả Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Dùng để mô tả những đặc tính cơ bản, một cách nhìn tổng quát và được sử dụng để tìm ra mối quan hệ giữa các biến. Để nghiên cứu thực tế về cơ cấu của quản lý vốn luân chuyển của bài luận về giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung bình và độ lệch chuẩn.

• Phân tích tương quan

Được sử dụng trong bài luận để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến kiểm soát đến biến phụ thuộc. Đây là bước đầu có thể đánh giá được sơ bộ về mức độ tác động của các biến. Ngoài ra, thông qua quá trình phân tích tương quan có thể nhận biết được trường trường hợp đa cộng tuyến của cặp biến với nhau qua mức độ hệ số tương quan, để kịp thời thực hiện bước khắc phục mô hình đa cộng tuyến để tăng tính thuyết phục của kết quả trong mô hình. Có ba cách để xử lý đa cộng tuyến: (1) Loại bỏ các biến có mức độ tương quan cao với các biến khác, (2) Sử dụng phân tích các thành phần chính và không làm gì cả; (3) Phương pháp thứ hai đặc biệt hữu ích khi xử lý các mô hình có nhiều biến độc lập.

• Phân tích hồi quy

Tiến hành hồi quy các mô hình Pooled OLS, FEM và REM, sau đó lựa chọn mô hình phù hợp nhất thông qua các giai đoạn loại bỏ dần những khiếm khuyết của từng mô hình không tối ưu. Các hệ số được cho là có ý nghĩa thống kê thường được sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay độ tin cậy tương ứng là 99%, 95% hoặc 90%) để xác định mức độ ảnh hưởng của biến đến biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng ý nghĩa thống kê ở mức thấp hơn 10%, tương ứng với giá trị P-value thấp hơn 0,1, điều này cho thấy rằng mức độ tin cậy của các biến sẽ luôn lớn hơn 90 phần trăm.

• Các phương pháp kiểm định

Kiểm định F-Test: Đây là phép thử để lựa chọn mô hình OLS và FEM, dựa trên giả thuyết rằng không có sự khác biệt giữa tung độ gốc theo đơn vị không gian và có tồn tại tác động đặc trưng của từng đơn vị chéo hay không để quyết định lựa chọn mô hình nào tối ưu hơn. Với giả thuyết sau:

• H0: Mô hình OLS phù hợp
• H1: Mô hình FEM phù hợp

Nếu thu được là P-value < α (= 5%) thì bác bỏ H0, tương ứng lựa chọn mô hình FEM phù hợp hơn OLS và ngược lại nếu giá trị P-value > α thì bác bỏ H1 và chấp nhận H0.

Kiểm định Hausman: Đây là công cụ để kiểm định để đánh giá mức độ tối ưu giữa mô hình REM và FEM dựa trên giả định không có sự tương quan và sai số ngẫy nhiên giữa biến độc lập.

Với giả thuyết sau:

• H0: Lựa chọn mô hình REM
• H1: Lựa chọn mô hình FEM

Nếu P-value nhỏ < α thì bác bỏ H0, tương ứng mô hình FEM phù hợp hơn mô hình REM và ngược lại, nếu giá trị P-value > α thì chấp nhận H0, bác bỏ H1. Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Kiểm định White: Nếu phương sai không phải là một hằng số thì sẽ được xem là có hiện tượng phương sai khả biến; lúc này việc ước lượng bằng phương pháp OLS là không đáng tin cậy.

Với giả thuyết kiểm định:

• H0: Phương sai là hằng số
• H1: Phương sai không là một hằng số

Nếu thu được giá trị P-value < α (5%,10%) thì bác bỏ H0 và ngược lại, nếu giá trị này > α, chấp nhận H0. Phương pháp hồi quy GLS sẽ khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định tự tương quan: Đây là công cụ giúp xác định các biến trong mô hình có tự tương quan hay không điều này ảnh hưởng đến ý nghĩa giải thích của mô hình nghiên cứu.

Với giả thuyết kiểm định:

• H0: Không có hiện tượng tự tương quan
• H1: Có hiện tượng tự tương quan

Nếu kết quả Prob < α (=5%) thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 mô hình xuất hiện tự tương quan và trái lại giá trị này > α thì chấp nhận H0, bác bỏ H1 thì mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Hơn nữa, phương pháp hồi quy mô hình GLS sẽ khắc phục hiện tượng.

Kiểm định hệ số VIF: Kiểm định này sẽ xác định xem mô hình có mối quan hệ tuyến tính chính xác hay không. Trường hợp đa cộng tuyến khiến mô hình trở nên vô nghĩa hoặc nặng hơn là không thể ước lượng được. Các nghiên cứu thường sử dụng hệ số VIF <10, điều này có nghĩa là biến sẽ không vi phạm giả thuyết này và tác giả cũng sử dụng hệ số VIF <10, điều này có nghĩa là không có hiện tượng đa cộng tuyến.

• TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Quy trình nghiên cứu các yếu tố tác động đến Rủi ro thanh khoản tại các Ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2014–2024 được giới thiệu trong Chương 3. Tác giả giải thích và xác định các biến phụ thuộc và biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu. Sau đó, họ trình bày các phương pháp nghiên cứu, cũng như các mô hình hồi quy OLS, FEM, REM và GLS, cũng như các phương pháp kiểm định giả thuyết được sử dụng trong nghiên cứu để kiểm định lại mô hình. Luận văn: PPNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com