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

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC 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.

Chương 4 mô tả kết quả từ quá trình thống kê mô tả, tương quan và ước lượng hồi quy dữ liệu bảng dựa trên các mô hình FEM, OLS và REM. Kiểm định các lỗi của mô hình và sau đó sử dụng phương pháp hồi quy phù hợp để khắc phục khuyết tật.

4.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1.1 Thu thập và xử lý dữ liệu

Sau khi thu thập, dữ liệu được làm sạch và xử lý trước khi đưa vào phân tích. Các bước xử lý bao gồm kiểm tra tính hợp lệ và nhất quán của các quan sát, loại bỏ những dữ liệu bị thiếu hoặc bất thường, và chuẩn hóa các chỉ số tài chính theo định dạng phù hợp. Tác giả tính toán các biến nghiên cứu như FGAP, SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, dữ liệu được định dạng theo cấu trúc dữ liệu bảng, bao gồm 25 ngân hàng và chuỗi thời gian từ năm 2014 đến năm 2024.

Sau khi bộ dữ liệu được hoàn thành, tác giả sử dụng phần mềm Stata để thực hiện các bước phân tích định lượng, bao gồm thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan và hồi quy dữ liệu bảng bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích tập hợp OLS, FEM, REM và FGLS.

4.1.2 Thống kê mô tả

Bảng thống kê mô tả cho thấy dữ liệu nghiên cứu đối với các Ngân hàng thương mại từ năm 2014 đến 2024, bao gồm 275 quan sát cho mỗi biến.

• Bảng 4.1. Thống kê mô tả dữ liệu

Biến phụ thuộc FGAP có trung bình là -0,0702, độ lệch chuẩn là 0,1182. Giá trị âm của trung bình cho thấy phần lớn các ngân hàng trong mẫu nghiên cứu đang gặp tình trạng thiếu hụt vốn tài trợ so với nhu cầu sử dụng vốn, phản ánh áp lực thanh khoản tồn tại phổ biến trong hệ thống. Sự khác biệt đáng kể về khả năng cân đối vốn giữa các ngân hàng được thể hiện bằng khoảng dao động của FGAP, từ -0,5159 đến 0,4019.

• Hình 4.1. FGAP qua các năm

Biến SIZE, đo bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, có giá trị trung bình là 32,98, với độ lệch chuẩn tương đối nhỏ (1,206), phản ánh sự ổn định về quy mô ngân hàng. Mức dao động từ 30,39 đến 35,55 cho thấy mức chênh lệch về quy mô là có, nhưng không quá lớn.

• Hình 4.2. SIZE qua các năm

ROE có giá trị trung bình là 0,1079, tức khoảng 10,8%, phản ánh mức sinh lời khá hợp lý. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn 0,0907 và giá trị tối thiểu -0,8418 cho thấy có sự biến động lớn giữa các ngân hàng, và một số ngân hàng đã ghi nhận lợi nhuận âm.

• Hình 4.3. ROE qua các năm

CAP trung bình đạt 8,46%, với độ lệch chuẩn khoảng 3,2%, dao động trong khoảng từ 4,06% đến 22,03%. Điều này cho thấy, theo chuẩn mực Basel, hầu hết các ngân hàng đều duy trì mức vốn chủ sở hữu ở ngưỡng an toàn. Tuy nhiên, về khả năng tự lực tài chính, các ngân hàng vẫn khác nhau. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

• Hình 4.4. CAP qua các năm

TLA có trung bình là 0,609, tức khoảng 60,9% tài sản được phân bổ cho hoạt động cho vay – hoạt động cốt lõi của các Ngân hàng thương mại. Tuy nhiên, giá trị thấp nhất chỉ là 22%, trong khi cao nhất lên tới 78,8%, cho thấy có sự khác biệt lớn giữa các ngân hàng trong chiến lược sử dụng tài sản.

• Hình 4.5. TLA qua các năm

NPL có trung bình là 2,23%, mức tương đối phù hợp với ngưỡng kiểm soát của Ngân hàng Nhà nước. Tuy nhiên, giá trị tối đa lên tới 30,35% là một cảnh báo đáng chú ý, cho thấy một số ngân hàng trong mẫu có tỷ lệ nợ xấu vượt xa ngưỡng an toàn, có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến thanh khoản và khả năng hoạt động ổn định.

• Hình 4.6. NPL qua các năm

LLR trung bình đạt 1,37%, với độ lệch chuẩn thấp (0,0046), phản ánh chính sách trích lập dự phòng ổn định giữa các ngân hàng, dù mức trích lập dao động từ 0,76% đến 3,12%.

• Hình 4.7. LLR qua các năm

Về các biến kinh tế vĩ mô, GDP (tăng trưởng kinh tế) có giá trị trung bình là 5,95%, với mức thấp nhất là 2,58% và cao nhất là 8,02%, cho thấy dữ liệu bao phủ các giai đoạn tăng trưởng khác nhau của nền kinh tế. INF (lạm phát) trung bình là 2,15%, phản ánh môi trường lạm phát thấp, phù hợp với xu hướng ổn định vĩ mô trong giai đoạn gần đây.

• Hình 4.8. GDP qua các năm

Biến INF (lạm phát) có giá trị trung bình là 2,15%, với mức thấp nhất là 0,67% và cao nhất là 4,99%, phản ánh rằng trong giai đoạn nghiên cứu, mức lạm phát tại Việt Nam duy trì ở ngưỡng thấp và ổn định. Điều này cho thấy chính sách điều hành tiền tệ và quản lý giá cả của Chính phủ Việt Nam đạt hiệu quả tích cực, góp phần giữ vững ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát trong mục tiêu dưới 4% mà Nhà nước đặt ra trong các năm gần đây. Độ lệch chuẩn của biến INF ở mức 0,0115, cho thấy sự biến động của lạm phát không quá lớn giữa các năm, qua đó tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động tín dụng và đầu tư của các ngân hàng thương mại. Môi trường lạm phát ổn định giúp duy trì lãi suất thực dương, giảm áp lực chi phí vốn và hạn chế rủi ro phát sinh trong danh mục cho vay. Tuy nhiên, khoảng dao động của lạm phát từ 0,67% đến 4,99% cũng phản ánh những thời điểm chịu tác động nhất định của các yếu tố bên ngoài như biến động giá năng lượng, lương thực hoặc tỷ giá, cho thấy tác động tiềm ẩn của yếu tố vĩ mô này đến chất lượng tín dụng trong hệ thống ngân hàng.

• Hình 4.9. INF qua các năm

Cuối cùng, CG (tăng trưởng tín dụng) có trung bình là 14,65%, với độ lệch chuẩn thấp (2,29%), dao động từ 10,74% đến 18,25%. Mức tăng trưởng tín dụng tương đối đồng đều giữa các năm, phản ánh chính sách điều hành tín dụng tương đối ổn định của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam trong thời gian qua.

4.1.3 Ma trận tương quan Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

• Hình 4.10. CG qua các năm

Hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là khe hở tài trợ (FGAP). Các biến độc lập bao gồm các yếu tố vi mô và vĩ mô. Phân tích ma trận này giúp xác định nguy cơ đa cộng tuyến trước khi tiến hành hồi quy và cho phép đánh giá sơ bộ mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.

• Bảng 4.2. Ma trận hệ số tương quan

Kết quả cho thấy FGAP có mối tương quan thuận chiều với ROE (0,3963), cho thấy ROE cao hơn thường đi kèm với mức độ chênh lệch lớn hơn giữa nhu cầu tín dụng và nguồn vốn tài trợ. Điều này có thể được lý giải bởi xu hướng mở rộng cho vay nhanh để tối đa hóa lợi nhuận, dẫn đến gia tăng áp lực lên cân đối tài chính. ROE cao thường là kết quả của tăng trưởng tín dụng mạnh, điều này có thể khiến ngân hàng phải huy động vốn nhiều hơn để đáp ứng nhu cầu giải ngân, từ đó làm gia tăng khe hở tài trợ.

Tương tự, FGAP có tương quan dương với SIZE (0,2491), cho thấy các ngân hàng có quy mô lớn hơn thường có mức độ tài trợ chưa cân đối cao hơn. Điều này có thể phản ánh thực tế rằng các ngân hàng lớn có xu hướng mở rộng danh mục tín dụng nhanh hơn khả năng huy động vốn trung hạn hoặc dài hạn, từ đó tạo ra áp lực tài trợ và Rủi ro thanh khoản tiềm ẩn. Mặt khác, quy mô lớn cũng đồng nghĩa với việc các ngân hàng có nhiều công cụ tài chính linh hoạt hơn, điều này có thể khiến mức FGAP dao động lớn hơn so với ngân hàng nhỏ.

Biến TLA – tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản – cũng cho thấy mối tương quan dương khá rõ với FGAP (0,3757). Điều này phù hợp với kỳ vọng lý thuyết, bởi khi một ngân hàng phân bổ tỷ trọng lớn tài sản vào hoạt động cho vay, đồng nghĩa với việc lượng vốn khả dụng (tài sản thanh khoản) sẽ giảm. Nếu không có sự đồng bộ trong nguồn vốn huy động, đặc biệt là huy động kỳ hạn dài, thì hoạt động mở rộng tín dụng sẽ dễ dẫn đến mất cân bằng giữa tiền gửi và tín dụng, và như vậy FGAP tăng lên là điều dễ hiểu.

Đối với biến CAP – tỷ lệ vốn chủ sở hữu – tương quan với FGAP là dương ở mức vừa phải (0,2351). Điều này gợi ý rằng các ngân hàng có nền tảng vốn tốt có thể chủ động hơn trong mở rộng tín dụng và chấp nhận mức tài trợ thiếu hụt cao hơn, do họ có khả năng chịu rủi ro tốt hơn và được cơ quan quản lý đánh giá là an toàn về vốn.

Ngược lại, FGAP có tương quan âm với NPL (-0,1765) và CG (-0,1933). Điều này có nghĩa là các ngân hàng có xu hướng điều chỉnh chính sách tín dụng thận trọng hơn để tránh Rủi ro thanh khoản khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên hoặc tốc độ tăng trưởng tín dụng của toàn nền kinh tế cao. Với NPL, mối tương quan âm phản ánh rằng ngân hàng có chất lượng tín dụng thấp thường không dám mở rộng tài trợ mạnh do lo ngại khả năng mất vốn, từ đó giúp cải thiện FGAP. Trong khi đó, tăng trưởng tín dụng của toàn hệ thống (CG) có thể làm giảm FGAP nếu tín dụng mở rộng dựa trên nguồn huy động ổn định, hoặc có thể phản ánh vai trò điều tiết của chính sách tiền tệ trong việc kiểm soát tín dụng. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Mối tương quan giữa FGAP và biến LLR là rất yếu (0,0543), cho thấy chính sách trích lập dự phòng không có tác động đáng kể đến mức độ mất cân đối tài trợ trong mô hình này. Điều này phù hợp với quan điểm rằng dự phòng là một hành động mang tính kế hoạch, ảnh hưởng gián tiếp đến khả năng tài trợ nhưng không phản ánh sự khác biệt giữa nhu cầu tín dụng và khả năng huy động vốn trực tiếp.

4.1.4. Lựa chọn phương pháp hồi quy

4.1.4.1 Lựa chọn mô hình hồi quy OLS, FEM, REM

Kết quả hồi quy từ ba mô hình (OLS, FEM và REM) cho thấy có sự khác biệt rõ rệt về ý nghĩa thống kê và mức độ tác động của các biến độc lập lên Rủi ro thanh khoản (được đo lường bằng khe hở tài trợ). Sau khi thực hiện các kiểm định lựa chọn mô hình, REM được đánh giá là phù hợp nhất để sử dụng trong nghiên cứu này. Điều này là do REM phản ánh được các đặc điểm khác biệt giữa các ngân hàng và đảm bảo tính chung cho toàn bộ mẫu.

Các biến SIZE, ROE, CAP và TLA trong mô hình REM đều có tác động dương và có ý nghĩa thống kê cao. Điều này cho thấy rằng khi khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu, quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản tăng lên, thì khe hở tài trợ cũng tăng lên, đồng thời tăng lên Rủi ro thanh khoản. Đây là kết quả phù hợp với lý thuyết rằng áp lực cân đối vốn tăng theo quy mô và hoạt động cho vay của ngân hàng.

Biến tăng trưởng tín dụng (CG) có hệ số âm và ý nghĩa thống kê, cho thấy tăng trưởng tín dụng cao tăng thanh khoản bằng cách giảm khe hở tài trợ. Ngược lại, NPL (tỷ lệ nợ xấu), LLR (dự phòng rủi ro), GDP và INF không có ý nghĩa và không có tác động rõ ràng đến Rủi ro thanh khoản trong mô hình REM. Điều này thể hiện ảnh hưởng của chúng đến Rủi ro thanh khoản chưa đủ mạnh hoặc chưa ổn định trong giai đoạn.

• Bảng 4.3. Mô hình OLS, FEM, REM

Tác giả dựa trên giá trị p-value của hai kiểm định F-test, Hausman và Breusch and Pagan Lagrangian để lựa chọn mô hình phù hợp. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

• Bảng 4.4. Các kiểm định

Để đánh giá sự phù hợp giữa mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình gộp OLS, kiểm định F được thực hiện. Kết quả cho thấy giá trị p-value là 0,0000, nhỏ hơn các mức ý nghĩa thông thường là 1%, 5% và 10%. Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết H0. Điều này cho thấy trong phân tích dữ liệu, mô hình tác động cố định (FEM) là lựa chọn tốt hơn so với mô hình tập hợp OLS.

Tiếp theo, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) được chọn bằng kiểm định Hausman. Giá trị p-value là 0,1619, cũng lớn so với các mức ý nghĩa, như được chứng minh bởi kết quả. Do đó, giả thuyết không bị bác bỏ, và mô hình REM được coi là phù hợp hơn so với FEM.

Cuối cùng, kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier sử dụng để so sánh giữa REM và Pooled OLS. Với p-value bằng 0,0000, rõ ràng là có đủ bằng chứng thống kê để khẳng định rằng REM tốt hơn so với mô hình Pooled OLS. Nói cách khác, mô hình REM vẫn là lựa chọn phù hợp trong trường hợp này.

4.1.4.2 Kiểm tra đa cộng tuyến

Bảng sau đây trình bày kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF). VIF là công cụ phổ biến để đánh giá mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong mô hình hồi quy. Theo lý thuyết, khi VIF > 10, có thể xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng; trong khi giá trị VIF từ 5–10 được coi là mức cảnh báo trung bình. Kết quả cho thấy toàn bộ các biến đều có giá trị VIF nhỏ hơn 10 – ngưỡng thường được sử dụng để cảnh báo hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình hồi quy. Cụ thể, biến có giá trị VIF cao nhất là SIZE với mức 2,79, tiếp theo là GDP và INF cùng đạt 2,14, trong khi biến còn lại có VIF dao động trong khoảng 1,22-2,07. Giá trị VIF trung bình của toàn bộ mô hình là 1,81, cho thấy mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập là thấp và không gây ảnh hưởng tiêu cực đến ước lượng hồi quy.

• Bảng 4.5. Kiểm định VIF

4.1.4.3 Kiểm tra tự tương quan và phương sai sai số thay đổi

Kết quả kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian Multiplier (LM test) cho thấy giá trị thống kê chibar2 = 192,02 với p-value = 0,0000, cho phép bác bỏ giả thuyết rỗng (H0: không có hiệu ứng ngẫu nhiên) ở mức ý nghĩa 1%. Điều này chứng minh rằng mô hình dữ liệu bảng được sử dụng trong nghiên cứu có hiệu ứng ngẫu nhiên; cụ thể, sai số thành phần giữa các đơn vị quan sát, còn được gọi là ngân hàng, có phương sai khác với 0. Do đó, mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên, còn được gọi là mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên, là lựa chọn tốt hơn so với hồi quy tập hợp OLS thuần túy.

Ngoài ra, có thể bác bỏ giả thuyết H0 về không có tự tương quan trong sai số bằng cách kiểm tra Wooldridge cho tự tương quan bậc nhất trong dữ liệu bảng, cho kết quả F = 42,485 và p-value = 0,0000. Nói cách khác, hiện tượng tự tương quan bậc nhất tồn tại trong phần dư của mô hình. Điều này có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng và độ tin cậy của kiểm định giả thuyết. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Do đó, áp dụng các phương pháp hồi quy điều chỉnh như GLS (Generalized Least Squares) hoặc sai số chuẩn vững (robust standard errors) để khắc phục ảnh hưởng của phương sai sai số không đồng nhất và tự tương quan để đảm bảo độ tin cậy của mô hình hồi quy.

• Bảng 4.6. Kiểm định LM và Wooldridge

4.1.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY FGLS

Sau khi thực hiện kiểm định các giả định, kết quả cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong chuỗi số liệu bảng, điều này có thể làm sai lệch các ước lượng từ các mô hình hồi quy truyền thống như Pooled OLS, FEM, REM. Nghiên cứu tiếp tục sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FGLS). Phương pháp này là một phương pháp ước lượng hiệu quả trong trường hợp sai số có phương sai không đồng nhất và có tự tương quan, và nó được sử dụng để giải quyết các vấn đề trên.

• Bảng 4.7. Kết quả FGLS

Kết quả ước lượng hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao, với giá trị thống kê Wald chi2 = 146,22 và giá trị p = 0,000. Kết quả này cho thấy rằng sự biến động của biến phụ thuộc FGAP, đại diện cho khe hở tài trợ của các Ngân hàng thương mại, có thể được giải thích bằng sự biến động của biến phụ thuộc FGAP – đại diện cho khe hở tài trợ của các Ngân hàng thương mại.

4.2. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Thông qua việc xử lý dữ liệu trên STATA 17, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR), tốc độ tăng trưởng (GDP) có sự chi phối đến khe hở tài trợ của các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác động này được làm rõ thông qua mô hình nghiên cứu được trình bày sau đây:

FGAPi,t = -1,211 + 0,0238SIZEi,t + 0,2111ROEi,t + 0,7303CAPi,t + 0,4068TLAi,t – 0,049NPLi,t – 18,864LLRi,t + 0,7448GDPi,t – 0,4519INFi,t + 0,0529CGi,t + εi,t

Kết quả thực nghiệm cho thấy dấu tác động của biến NPL, INF, GDP, CG khác với kỳ vọng ban đầu, phản ánh những đặc điểm riêng trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu, cụ thể:

• Bảng 4.8. So sánh dấu kỳ vọng giữa giả thuyết và kết quả thực nghiệm

Sáu biến trong số các biến độc lập được đưa vào mô hình nghiên cứu có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, chứng tỏ rằng chúng có ảnh hưởng đáng kể và giữ vai trò quan trọng trong việc giải thích mức độ mất cân đối tài trợ tại các ngân hàng. Nói cách khác, các biến này không chỉ có mối liên hệ chặt chẽ với sự mất cân đối giữa sử dụng vốn và nguồn vốn, mà còn góp phần làm rõ cách hình thành và mức độ nghiêm trọng của rủi ro tài trợ trong hoạt động ngân hàng:

Kết quả hồi quy FGLS cho thấy có sáu biến độc lập có tác động có ý nghĩa thống kê đến Rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam, bao gồm: quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), quy mô vốn chủ sở hữu (CAP) và tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA), tỷ lệ dự phòng RRTD (LLR), tốc độ tăng trưởng (GDP). Các biến còn lại như tỷ lệ nợ xấu (NPL), lạm phát (INF) và tốc độ tăng trưởng tín dụng (CG) không có ý nghĩa thống kê ở mức thông thường, cho thấy ảnh hưởng của các yếu tố này đến Rủi ro thanh khoản chưa thật sự rõ ràng trong giai đoạn nghiên cứu.

Trước hết, biến SIZE (quy mô ngân hàng) có hệ số dương (0,0238) và có ý nghĩa thống kê rất cao (p < 0,01). Điều này cho thấy các ngân hàng có quy mô càng lớn thì rủi ro thanh khoản càng cao. Cụ thể, khi tăng lên một đơn vị quy mô ngân hàng (SIZE) thì FGAP tăng lên 2,38%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu và tương đồng với các nghiên cứu của Phạm Thị Ánh Tuyết và Nguyễn Thị Bích Thuận (2021), Zhang và Zhao (2021), Trương Quang Thông (2013), Doan Thanh Ha và cộng sự (2022), Sopan và Dutta (2018), cũng như Vodová (2013). Các nghiên cứu này đều chỉ ra rằng quy mô lớn thường đi kèm với sự mở rộng hoạt động tín dụng và đầu tư, khiến ngân hàng phải đối mặt với nhu cầu thanh khoản cao hơn để đáp ứng nghĩa vụ chi trả. Ngoài ra, các ngân hàng lớn cũng có xu hướng chấp nhận mức độ rủi ro cao hơn khi họ tin tưởng vào khả năng chống chịu tài chính, từ đó làm gia tăng rủi ro thanh khoản trong ngắn hạn.

Tiếp theo, biến ROE (tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu) có hệ số dương (0,2111) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0,001), phản ánh rằng khi khả năng sinh lời tăng thì rủi ro thanh khoản cũng có xu hướng gia tăng. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Thị Hương và Đặng Thị Hải Yến (2024), cho rằng các ngân hàng đạt lợi nhuận cao thường khuynh hướng mở rộng hoạt động cho vay hoặc đầu tư vào các tài sản có rủi ro cao hơn nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Việc tập trung vào lợi nhuận ngắn hạn có thể khiến ngân hàng giảm bớt dự trữ thanh khoản, từ đó làm tăng nguy cơ mất cân đối thanh khoản khi thị trường có biến động bất lợi. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Đối với biến CAP (quy mô vốn chủ sở hữu), hệ số dương 0,7303 và có ý nghĩa thống kê (p = 0,001) cho thấy quy mô vốn chủ sở hữu càng lớn thì rủi ro thanh khoản càng tăng. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Singh và Sharma (2016), Bunda và Desquilbet (2008) và Vodová (2013). Theo các tác giả này, vốn chủ sở hữu lớn giúp ngân hàng có nền tảng tài chính vững chắc hơn, nhưng đồng thời cũng khuyến khích họ mở rộng quy mô hoạt động, đẩy mạnh cho vay và đầu tư, dẫn đến việc sử dụng thanh khoản nhiều hơn. Bên cạnh đó, các ngân hàng có vốn chủ sở hữu lớn có xu hướng tự tin hơn trong việc chịu đựng rủi ro, từ đó làm tăng xác suất xảy ra rủi ro thanh khoản nếu các khoản đầu tư gặp khó khăn trong ngắn hạn.

Biến TLA (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) cũng cho kết quả dương (0,4068) và có ý nghĩa thống kê rất cao (p < 0,01). Điều này hàm ý rằng khi tỷ lệ cho vay tăng lên, ngân hàng có nguy cơ rủi ro thanh khoản cao hơn. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và phù hợp với các nghiên cứu của Trương Quang Thông (2013) và Vodová (2013). Khi các ngân hàng gia tăng tỷ lệ cho vay, lượng tài sản thanh khoản giảm do phần lớn tài sản được chuyển hóa thành các khoản tín dụng dài hạn, khó chuyển đổi thành tiền mặt. Do đó, nếu xảy ra biến động bất lợi trên thị trường hoặc dòng tiền bị gián đoạn, ngân hàng dễ rơi vào trạng thái thiếu hụt thanh khoản.

Đáng chú ý, biến LLR (tỷ lệ dự phòng RRTD) có hệ số âm (-18,864) và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (p = 0,071), thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa trích lập dự phòng và rủi ro thanh khoản. Kết quả này tương đồng với kết luận của Vodová (2013), khi tác giả cho rằng việc tăng trích lập dự phòng giúp ngân hàng giảm thiểu tác động tiêu cực từ các khoản nợ không sinh lời, tăng khả năng chống chịu và duy trì tính thanh khoản ổn định. Mặc dù tác động này chưa thật sự mạnh, song nó phản ánh xu hướng tích cực trong quản trị rủi ro của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Đối với biến tốc độ tăng trưởng (GDP) có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản (FGAP) nhưng lại trái với kỳ vọng ban đầu của nghiên cứu. Về mặt lý thuyết, khi nền kinh tế tăng trưởng tích cực, môi trường kinh doanh thuận lợi sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện dòng tiền, chất lượng tín dụng được nâng cao và khả năng huy động vốn của ngân hàng trở nên ổn định hơn; do đó, rủi ro thanh khoản được kỳ vọng giảm xuống. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm lại cho thấy khi GDP tăng, mức độ mất cân đối tài trợ của ngân hàng có xu hướng gia tăng. Hiện tượng này có thể được lý giải từ góc độ hành vi mở rộng tín dụng trong giai đoạn tăng trưởng kinh tế. Khi nền kinh tế tăng trưởng mạnh, nhu cầu vốn của khu vực doanh nghiệp và hộ gia đình gia tăng đáng kể, thúc đẩy các ngân hàng đẩy mạnh hoạt động cho vay nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Theo Singh và Sharma (2016) nghiên cứu các ngân hàng thương mại Ấn Độ và chỉ ra rằng trong giai đoạn nền kinh tế tăng trưởng mạnh, các ngân hàng có xu hướng mở rộng tín dụng quá mức, làm gia tăng chênh lệch giữa tín dụng và huy động vốn, từ đó làm tăng rủi ro thanh khoản trong ngắn hạn. Những kết quả này phù hợp với việc tăng trưởng GDP có thể đi kèm với rủi ro thanh khoản cao hơn nếu không kiểm soát cân đối tài sản – nguồn vốn hiệu quả. Vì vậy, trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt, ngân hàng có thể mở rộng tín dụng với tốc độ cao hơn tốc độ tăng trưởng huy động vốn, làm gia tăng chênh lệch giữa dư nợ cho vay và nguồn vốn tiền gửi. Điều này dẫn đến việc chỉ số FGAP tăng lên, phản ánh mức độ phụ thuộc lớn hơn vào các nguồn tài trợ bổ sung và do đó làm gia tăng rủi ro thanh khoản.

Ngược lại, các biến như NPL (tỷ lệ nợ xấu), INF (tỷ lệ lạm phát) và CG (tốc độ tăng trưởng tín dụng) đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản của các ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu chưa bị ảnh hưởng đáng kể bởi các yếu tố vĩ mô. Một nguyên nhân có thể là do hệ thống ngân hàng Việt Nam chịu sự giám sát chặt chẽ của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, với các công cụ điều hành linh hoạt như quy định tỷ lệ dự trữ bắt buộc, hạn mức tín dụng và các chính sách hỗ trợ thanh khoản. Nhờ vậy, tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô đến rủi ro thanh khoản có thể đã được trung hòa ở mức độ nhất định. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Rủi ro thanh khoản được đo lường thông qua chỉ số FGAP (Funding Gap) – phản ánh chênh lệch giữa dư nợ cho vay và nguồn vốn huy động của ngân hàng. Về mặt lý thuyết, FGAP chủ yếu thể hiện cấu trúc kỳ hạn và mức độ phụ thuộc vào nguồn vốn bên ngoài, do đó chịu ảnh hưởng từ các quyết định quản trị tài sản – nguồn vốn mang tính chiến lược của ngân hàng. Xét về khả năng phát sinh nội sinh, mối quan hệ giữa FGAP và các biến giải thích trong mô hình không mang tính hai chiều rõ rệt trong ngắn hạn. Thứ nhất, các biến như quy mô ngân hàng (SIZE), tỷ lệ vốn chủ sở hữu (CAP), tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA) hay khả năng sinh lời (ROE) được xác định chủ yếu dựa trên chiến lược kinh doanh và năng lực tài chính tích lũy trong quá khứ. Trong khi đó, FGAP phản ánh trạng thái mất cân đối thanh khoản tại một thời điểm nhất định. Về bản chất, FGAP là kết quả của các quyết định phân bổ tài sản và cấu trúc nguồn vốn trước đó, hơn là yếu tố quyết định ngược trở lại ngay lập tức các chỉ tiêu như vốn chủ sở hữu hay quy mô ngân hàng. Do vậy, khả năng tồn tại quan hệ nhân quả hai chiều mạnh giữa FGAP và các biến này là không cao. Thứ hai, nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định (Fixed Effects Model) nhằm kiểm soát các đặc điểm riêng không quan sát được của từng ngân hàng, như chất lượng quản trị, khẩu vị rủi ro hay mô hình kinh doanh đặc thù. Việc áp dụng FEM giúp hạn chế sai lệch do biến bị bỏ sót không thay đổi theo thời gian, qua đó làm giảm nguy cơ nội sinh phát sinh từ yếu tố đặc thù cố hữu của từng ngân hàng. Thứ ba, trong mô hình không đưa biến phụ thuộc trễ của FGAP vào phương trình ước lượng, do đó không phát sinh vấn đề sai lệch do tính động của dữ liệu bảng vốn là lý do chính cần sử dụng GMM trong nhiều nghiên cứu ngân hàng. Khi biến phụ thuộc không mang tính động và mối quan hệ nhân quả hai chiều không rõ ràng về mặt lý thuyết, việc sử dụng System GMM có thể làm gia tăng số lượng công cụ không cần thiết và dẫn đến hiện tượng “instrument proliferation”, làm suy giảm độ tin cậy của kiểm định Hansen. Từ các lập luận trên, nghiên cứu cho rằng mức độ nội sinh giữa FGAP và các biến giải thích trong mô hình là không đáng kể và đã được kiểm soát tương đối thông qua cấu trúc mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định. Do đó, việc sử dụng FEM/REM kết hợp kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp được xem là đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả của ước lượng mà không nhất thiết phải triển khai thêm phương pháp GMM.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4 Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Chương 4 trình bày kết quả phân tích dữ liệu và thảo luận phát hiện nghiên cứu. Dữ liệu gồm 25 ngân hàng thương mại Việt Nam giai đoạn 2014–2024 với 275 quan sát, được xử lý và phân tích bằng Stata 17. Biến phụ thuộc là FGAP (khe hở tài trợ), cùng các biến vi mô (SIZE, ROE, CAP, TLA, NPL, LLR) và vĩ mô (GDP, INF, CG).

Thống kê mô tả cho thấy FGAP có giá trị trung bình âm (-0,0702), phản ánh tình trạng thiếu hụt vốn phổ biến. TLA trung bình đạt 60,9%, trong khi ROE trung bình 10,8% nhưng biến động lớn. NPL ở mức 2,23%, phù hợp ngưỡng kiểm soát nhưng có ngân hàng rất cao (30,35%). Các biến vĩ mô cho thấy nền kinh tế tăng trưởng ổn định và lạm phát thấp.

Phân tích tương quan chỉ ra FGAP tương quan dương với SIZE, ROE, TLA, và âm với NPL, CG, cho thấy các ngân hàng lớn, sinh lời cao, tập trung cho vay dễ gặp mất cân đối tài trợ hơn.

Mô hình REM là lựa chọn phù hợp nhất để kiểm tra; tuy nhiên, kết quả cho thấy tự tương quan và phương sai sai số thay đổi nên nghiên cứu sử dụng hồi quy FGLS. Kết quả của FGLS cho thấy LLR có tác động âm nhẹ; tuy nhiên, SIZE, ROE, CAP, TLA và GDP đều có tác động dương và ý nghĩa thống kê đến FGAP. CG, NPL và INF không có giá trị thống kê.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Tác giả sẽ đưa ra các khuyến nghị chính sách cá nhân để giảm Rủi ro thanh khoản đến các Ngân hàng thương mại tại Việt Nam bằng cách sử dụng các kết quả thu thập trong Chương 4. Cuối cùng, tác giả thảo luận về những hạn chế của nghiên cứu, từ đó đưa ra những đề xuất cho những nỗ lực tiếp theo.

5.1 KẾT LUẬN

Thanh khoản luôn là một trong những yếu tố cốt lõi đảm bảo sự an toàn, ổn định và phát triển bền vững của các Ngân hàng thương mại. Khả năng đảm bảo thanh khoản không chỉ phản ánh năng lực quản trị nội tại của từng ngân hàng, mà còn thể hiện tính lành mạnh và ổn định chung của toàn bộ hệ thống tài chính. Trong bối cảnh nền kinh tế Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu rộng vào kinh tế khu vực và toàn cầu, cùng với sự gia tăng cạnh tranh trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, vấn đề Rủi ro thanh khoản ngày càng trở nên đáng quan tâm, đặc biệt khi đối mặt với các cú sốc kinh tế như đại dịch COVID-19, biến động lãi suất toàn cầu và sự bất định trong dòng vốn quốc tế.

Bắt nguồn từ thực tiễn đó, nghiên cứu này đã được thực hiện để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến Rủi ro thanh khoản tại 25 Ngân hàng thương mại ở Việt Nam từ năm 2014 đến năm 2024. Chỉ số khe hở tài trợ (FGAP), là sự chênh lệch giữa nhu cầu vốn cho hoạt động tín dụng và nguồn vốn huy động được, được sử dụng để xác định Rủi ro thanh khoản. Chỉ số này không chỉ cho thấy khả năng dùng và cân đối vốn mà còn là tín hiệu cảnh báo về Rủi ro thanh khoản trong trường hợp ngân hàng mất kiểm soát trong việc mở rộng cho vay hoặc thiếu huy động. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Dữ liệu bảng (panel data) được sử dụng để phản ánh đặc điểm biến động theo thời gian và giữa các ngân hàng. Để đảm bảo tính hiệu lực và tính chính xác của ước lượng, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp hồi quy FGLS (Feasible Generalized Least Squares). Trong phương pháp này, nghiên cứu đã giả định rằng có một phương sai sai số thay đổi giữa các ngân hàng và hiện tượng tự tương Mô hình cho thấy độ phù hợp cao với dữ liệu, với kiểm định thống kê Wald chi² có ý nghĩa ở mức 1%. Điều này cho thấy rằng các biến giải thích và biến phụ thuộc có mối liên hệ chặt chẽ.

Kết quả định lượng đã làm sáng tỏ vai trò của từng nhóm yếu tố tác động đến Rủi ro thanh khoản. Các biến đại diện cho đặc điểm nội tại của ngân hàng như SIZE (quy mô), ROE (tỷ suất sinh lời), CAP (tỷ lệ vốn chủ sở hữu), TLA (tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản) đều có ảnh hưởng dương và có ý nghĩa thống kê đến FGAP. Điều này cho thấy rằng khi ngân hàng mở rộng quy mô hoạt động, đạt được lợi nhuận cao hoặc có nền tảng vốn mạnh, thì đồng thời cũng đi kèm với xu hướng đẩy mạnh tín dụng. Nếu không kiểm soát tốt tốc độ tăng trưởng tín dụng so với khả năng huy động vốn, điều đó sẽ dẫn đến mất cân đối tài trợ, và từ đó làm gia tăng Rủi ro thanh khoản.

Đặc biệt, biến TLA có hệ số lớn nhất trong mô hình, cho thấy mức độ ảnh hưởng mạnh mẽ của việc phân bổ tài sản cho hoạt động cho vay đến Rủi ro thanh khoản. Trong khi đó, biến CAP, mặc dù là một chỉ số phản ánh mức độ an toàn vốn, lại có tác động dương đến FGAP. Kết quả này cho thấy vốn chủ sở hữu cao có thể làm tăng khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng, nhất là trong môi trường cạnh tranh cao, từ đó thúc đẩy hoạt động cho vay một cách mạnh mẽ hơn.

Biến GDP (tăng trưởng kinh tế) cũng có tác động dương đến FGAP, hàm ý rằng khi kinh tế phát triển dẫn đến nhu cầu tín dụng tăng mạnh, khiến hệ thống ngân hàng có xu hướng mở rộng lĩnh vực hoạt động tín dụng. Tuy nhiên, nếu nguồn vốn huy động không tăng tương xứng thì điều này dễ dẫn đến mất cân đối vốn và làm tăng Rủi ro thanh khoản.

Ngược lại, các biến như NPL (tỷ lệ nợ xấu), INF (lạm phát) và CG (tốc độ tăng trưởng tín dụng) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Điều này cho thấy rằng trong giai đoạn nghiên cứu, các yếu tố này không đủ mạnh để ảnh hưởng đáng kể đến mức độ Rủi ro thanh khoản theo cách đo lường của nghiên cứu, hoặc mối quan hệ của chúng mang tính gián tiếp và cần thời gian để phản ánh vào FGAP.

Tổng thể, nghiên cứu đã góp phần khẳng định rằng Rủi ro thanh khoản là kết quả của tương tác đa chiều giữa các yếu tố nội tại ngân hàng và điều kiện kinh tế vĩ mô. Việc kiểm soát rủi ro này không chỉ đòi hỏi năng lực quản trị tài chính hiệu quả tại từng ngân hàng, mà còn phụ thuộc vào hệ thống cảnh báo sớm, năng lực phân tích thị trường và điều hành chính sách vĩ mô kịp thời từ phía cơ quan quản lý nhà nước.

5.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Nghiên cứu định lượng và thực tiễn ngân hàng tại Việt Nam đã đưa ra một số khuyến nghị chính sách quan trọng để giúp các Ngân hàng thương mại nâng cao hiệu quả quản trị Rủi ro thanh khoản trong thời gian tới:

Thứ nhất, các ngân hàng phải thiết lập một chiến lược quản trị thanh khoản linh hoạt và thích ứng với các thay đổi xảy ra. Các ngân hàng cần nâng cao năng lực dự báo dòng tiền đồng thời áp dụng các chỉ tiêu cảnh báo sớm để nhận diện Rủi ro thanh khoản ngay từ giai đoạn đầu trong bối cảnh tăng trưởng tín dụng mạnh mẽ và nhu cầu vốn tăng theo chu kỳ kinh tế. Việc kiểm soát chặt chẽ tỷ lệ TLA cần được ưu tiên, cùng với việc giám sát kỹ lưỡng các dòng vốn ngắn hạn và trung dài hạn.

Thứ hai, việc tăng cường năng lực vốn tự có cần đi kèm với kỷ luật tín dụng. Mặc dù vốn chủ sở hữu cao là điểm mạnh về mặt an toàn tài chính, nhưng nếu thiếu kiểm soát, nó có thể khiến ngân hàng chủ quan trong hoạt động cho vay. Do đó, khả năng quản lý rủi ro nội tại cũng như tốc độ tăng trưởng tín dụng cần được điều tiết hợp lý. Đồng thời, các ngân hàng cần suy nghĩ về việc phân bổ một phần vốn tự có cho các quỹ dự phòng và quỹ thanh khoản nội bộ để đảm bảo khả năng ứng phó với các cú sốc tài chính.

Thứ ba, trong quá trình theo đuổi mục tiêu lợi nhuận, các ngân hàng cần đồng thời duy trì tính an toàn thanh khoản. Kết quả nghiên cứu cho thấy ROE cao thường đi kèm với Rủi ro thanh khoản cao hơn. Điều này đặt ra yêu cầu bắt buộc cho các ngân hàng trong việc cân đối giữa mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận và đảm bảo khả năng thanh toán. Việc áp dụng các chỉ tiêu quản lý lợi nhuận gắn liền với giới hạn rủi ro (risk-adjusted return) nên được quan tâm và phổ biến trong toàn hệ thống.

Thứ tư, đối với quy mô ngân hàng (SIZE) tác động cùng chiều đến FGAP, điều này cho thấy các ngân hàng quy mô lớn có thể chấp nhận mức độ rủi ro thanh khoản cao hơn do kỳ vọng vào lợi thế “quá lớn để phá sản”. Từ đó đặt ra là cơ quan quản lý cần áp dụng cơ chế giám sát chặt chẽ hơn đối với các ngân hàng có quy mô lớn, yêu cầu duy trì mức thanh khoản dự phòng cao hơn và tăng cường minh bạch thông tin để giảm thiểu rủi ro hệ thống.

Thứ năm, đối với tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR) các ngân hàng cần tiếp tục thực hiện chính sách trích lập dự phòng đầy đủ, minh bạch và phù hợp với mức độ rủi ro của danh mục tín dụng, thay vì trì hoãn ghi nhận tổn thất nhằm mục tiêu lợi nhuận ngắn hạn. Đồng thời, cơ quan quản lý cần tăng cường giám sát chất lượng tài sản và yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt các chuẩn mực kế toán và an toàn vốn, nhằm đảm bảo dự phòng thực sự đóng vai trò là lớp bảo vệ cho hệ thống trước các cú sốc thanh khoản. NHNN phải tiếp tục tuân thủ các quy định quản trị Rủi ro thanh khoản theo tiêu chuẩn quốc tế. Điều quan trọng là phải thực hiện toàn bộ Basel II và tiến tới Basel III, đặc biệt lưu ý đến các chỉ tiêu như LCR (Liquidity Coverage Ratio) và NSFR (Net Stable Funding Ratio). Ngoài ra, hệ thống giám sát sớm (early warning system) phải được thiết lập nhanh chóng để xác định những ngân hàng có chỉ số FGAP vượt ngưỡng nguy hiểm liên tục trong thời gian dài. Những ngân hàng như vậy sẽ bị thanh tra và giám sát phù hợp. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Thứ sáu, để giảm bớt sự lệ thuộc của hệ thống ngân hàng vào nguồn vốn huy động ngắn hạn, cần thúc đẩy sự phát triển của thị trường vốn trung và dài hạn. Điều này không chỉ giúp cân đối sử dụng vốn và kỳ hạn nguồn mà còn hỗ trợ kiểm soát Rủi ro thanh khoản hiệu quả trong dài hạn.

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Đề tài vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định, dù đã trả lời được các câu hỏi nghiên cứu đặt ra. Thứ nhất, phạm vi mẫu nghiên cứu chỉ tập trung vào dữ liệu của một số Ngân hàng thương mại trong giai đoạn 2014–2024 nên chưa phản ánh đầy đủ bức tranh toàn diện của toàn bộ hệ thống ngân hàng. Thứ hai, dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu chủ yếu là dữ liệu thứ cấp được thu thập từ báo cáo tài chính và các nguồn công khai, do đó có thể tồn tại độ trễ hoặc sai lệch nhất định so với thực tiễn hoạt động. Thứ ba, mô hình định lượng chủ yếu dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính (OLS, FEM, REM, FGLS), mặc dù cho phép lượng hóa mức độ ảnh hưởng nhưng chưa xem xét được các mối quan hệ phi tuyến, tác động trễ hay những yếu tố khó đo lường như quản trị nội bộ hoặc niềm tin thị trường. Ngoài ra, biến kinh tế vĩ mô trong nghiên cứu còn tương đối hạn chế, mới chỉ dừng lại ở một số chỉ tiêu như GDP và lạm phát, chưa bao quát được các yếu tố bên ngoài khác như biến động lãi suất quốc tế, chính sách tiền tệ toàn cầu hay các cú sốc bất định như đại dịch Covid-19.

Bên cạnh những kết quả đạt được, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế. Thứ nhất, mô hình nghiên cứu có khả năng đối mặt với hiện tượng nội sinh giữa rủi ro thanh khoản và các biến nội tại của ngân hàng như ROE, NPL, CAP hay TLA do tồn tại quan hệ hai chiều trong thực tế. Mặc dù mô hình dữ liệu bảng với hiệu ứng cố định và FGLS đã giúp kiểm soát một số vấn đề kinh tế lượng cơ bản, nhưng chưa xử lý hoàn toàn nội sinh do quan hệ nhân quả ngược. Thứ hai, nghiên cứu chưa sử dụng các phương pháp ước lượng động như System GMM để khắc phục triệt để sai lệch tiềm ẩn này. Do đó, các kết luận chủ yếu phản ánh mối quan hệ tương quan có điều kiện, và cần được kiểm định thêm trong các nghiên cứu tiếp theo với phương pháp kinh tế lượng nâng cao hơn.

5.4 ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

Các nghiên cứu trong tương lai có thể sử dụng những hạn chế này để cải thiện và nâng cao tính thực tiễn. Thứ nhất, nên mở rộng mẫu nghiên cứu bằng cách bổ sung thêm dữ liệu từ nhiều ngân hàng hơn, bao gồm cả ngân hàng nhỏ, ngân hàng có vốn nước ngoài tại Việt Nam, hoặc kéo dài khoảng thời gian quan sát để tăng tính khái quát. Thứ hai, ngoài dữ liệu tài chính thứ cấp, các nghiên cứu tiếp theo có thể kết hợp khảo sát ý kiến của các nhà quản trị ngân hàng và chuyên gia trong lĩnh vực tài chính nhằm bổ sung bằng chứng định tính về công tác quản trị Rủi ro thanh khoản. Thứ ba, việc ứng dụng các phương pháp phân tích hiện đại như mô hình phi tuyến, mô hình động (GMM, VAR, VECM) hoặc các kỹ thuật dự báo bằng trí tuệ nhân tạo, machine learning sẽ giúp phát hiện mối quan hệ phức tạp hơn giữa các biến. Thứ tư, cần mở rộng thêm các yếu tố vĩ mô như biến động thị trường tài chính quốc tế, chỉ số chứng khoán, khủng hoảng toàn cầu để phân tích ảnh hưởng sâu rộng đến Rủi ro thanh khoản ngân hàng. Cuối cùng, có thể làm một nghiên cứu so sánh hệ thống Ngân hàng thương mại của Việt Nam với các nước trong khu vực ASEAN. Điều này có thể giúp tìm ra những điểm tương đồng và khác biệt và rút ra các bài học cho Việt Nam.

TÓM TẮT CHƯƠNG 5

Chương 5 của luận văn trình bày kết luận bằng việc trả lời các câu hỏi nghiên cứu mà đề tài đã đặt ra, cụ thể là xác định được những yếu tố tác động đến Rủi ro thanh khoản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam và làm rõ mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố. Kết quả nghiên cứu cho thấy Rủi ro thanh khoản bị ảnh hưởng đáng kể bởi các yếu tố nội tại như quy mô ngân hàng, tỷ lệ vốn chủ sở hữu, tỷ lệ nợ xấu và khả năng sinh lời. Ngoài ra, các yếu tố vĩ mô như lạm phát, tín dụng và tăng trưởng kinh tế đều có tác động đến Rủi ro thanh khoản. Trên cơ sở các phát hiện này, luận văn đã khuyến nghị một số chính sách quản trị và điều hành như nâng cao năng lực quản trị vốn, kiểm soát chặt chẽ chất lượng tín dụng, tăng cường dự phòng rủi ro và đồng thời cải thiện khung khổ chính sách vĩ mô nhằm giảm thiểu nguy cơ thiếu hụt thanh khoản và nâng cao sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

Ngoài ra, chương này cũng thẳng thắn chỉ ra một số hạn chế của đề tài như phạm vi mẫu nghiên cứu chưa đủ bao quát, dữ liệu chủ yếu là dữ liệu thứ cấp có thể còn sai lệch, mô hình định lượng chưa phản ánh hết được các mối quan hệ phi tuyến cũng như các yếu tố khó đo lường liên quan đến quản trị nội bộ và niềm tin thị trường. Từ những hạn chế đó, tác giả đã đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo, bao gồm việc mở rộng mẫu nghiên cứu cả về không gian và thời gian, kết hợp dữ liệu sơ cấp từ khảo sát chuyên gia, ứng dụng các phương pháp phân tích hiện đại hơn và thực hiện nghiên cứu so sánh quốc tế nhằm hoàn thiện hơn kết quả và gia tăng tính ứng dụng thực tiễn. Nhìn chung, chương 5 đã khẳng định những đóng góp khoa học và thực tiễn quan trọng của đề tài, đồng thời định hướng rõ ràng cho các công trình nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực quản trị rủi ro ngân hàng. Luận văn: KQNC tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: Yếu tố 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