Yếu tố ảnh hưởng . . .<br />
<br />
YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN CỦA<br />
NGÂN HÀNG: NGHIÊN CỨU TẠI<br />
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM<br />
Trần Văn Biên*, Vũ Đức Bình**<br />
<br />
TÓM TẮT<br />
<br />
Quản trị rủi ro thanh khoản là công việc quan trọng để đảm bảo an toàn hoạt động trong<br />
mỗi ngân hàng thương mại (NHTM) nói riêng và toàn hệ thống ngân hàng nói chung. Với thị trường<br />
tài chính ngày càng phát triển mạnh mẽ, quản trị rủi ro thanh khoản của các NHTM gặp nhiều khó<br />
khăn và thách thức trong thời gian tới. Bài viết sử dụng phân tích hồi quy cho dữ liệu bảng bao<br />
gồm mô hình FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model), với dữ liệu nghiên cứu<br />
là các chỉ số tài chính thu thập từ báo cáo tài chính của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn<br />
2007-2015. Nghiên cứu đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM,<br />
qua đó nhóm tác giả đưa ra gợi ý một số chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi<br />
ro thanh khoản đối với các NHTM, góp phần đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.<br />
Từ khóa: rủi ro thanh khoản, khe hở thanh khoản, khe hở tài trợ.<br />
<br />
FACTORS AFFECT THE LIQUIDITY RISK OF COMMERCIAL BANKS:<br />
THE CASE OF VIETNAM COMMERCIAL BANKS<br />
ABSTRACT<br />
Liquidity risk management is an essential activity to secure operation of each commercial<br />
bank in particular and of entire banking system in general. Under financial market which has been<br />
developing strongly, commercial banks have coped with lots of difficulties as well as challenges in<br />
this management in the coming years. To analyze factors affecting the liquidity risk management of<br />
commercial banks, authors used regression analysis for panel data including FEM (Fixed Effects<br />
Model) and REM (Random Effects Model) and research data are financial ratios from financial<br />
statements of commercial banks in Vietnam in the period 2007-2015. This research has shown the<br />
factors affecting the liquidity risk at Vietnam commercial banks whereby recommends policies of<br />
improving effectively the liquid risk management for commercial banks that contributes to security<br />
of the entire banking system.<br />
Keywords: liquidity risk, liquidity gap.<br />
<br />
*<br />
<br />
ThS. Giảng viên Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương.<br />
ThS. Giảng viên Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương.<br />
<br />
**<br />
<br />
67<br />
<br />
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật<br />
<br />
1. GIỚI THIỆU<br />
Việt Nam đang trong thời kỳ hội nhập kinh<br />
tế quốc tế ngày càng sâu rộng, nền kinh tế Việt<br />
Nam nói chung và các NHTM nói riêng gặp<br />
nhiều khó khăn và thách thức. Đặc biệt, cùng<br />
với sự phát triển của thị trường tài chính, hệ<br />
thống ngân hàng phát triển cả về quy mô và<br />
số lượng, cơ hội và rủi ro trong quản trị thanh<br />
khoản của các NHTM cũng tăng lên. Mặc dù<br />
chỉ một NHTM xảy ra rủi ro thanh khoản, tùy<br />
theo mức độ lan truyền, có thể gây ra bất ổn<br />
trong toàn hệ thống ngân hàng như giảm năng<br />
lực tài chính, giảm uy tín ngân hàng, mất khả<br />
năng thanh toán có thể dẫn đến ngân hàng bị<br />
phá sản. Điều này cho thấy tầm quan trọng<br />
của công tác quản trị rủi ro thanh khoản cũng<br />
như nghiên cứu các yếu tố chính ảnh hưởng<br />
đến rủi ro thanh khoản của các NHTM tại Việt<br />
Nam, từ đó có cơ sở đưa ra các giải pháp nâng<br />
cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro thanh<br />
khoản đối với các NHTM tại Việt Nam.<br />
2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT<br />
2.1. Khái niệm thanh khoản ngân hàng,<br />
rủi ro thanh khoản và khe hở tài trợ<br />
Theo ủy ban Basel [1] định nghĩa thanh<br />
khoản ngân hàng là: “Thanh khoản của ngân<br />
hàng là khả năng của ngân hàng đó để tăng<br />
thêm tài sản và đáp ứng các nghĩa vụ nợ khi<br />
đến hạn mà không bị thiệt hại quá mức”. Như<br />
vậy, thanh khoản của ngân hàng liên quan đến<br />
khả năng thanh toán của ngân hàng tại một thời<br />
điểm. Từ định nghĩa thanh khoản của ngân<br />
hàng, cho đến nay có một số định nghĩa khác<br />
nhau về rủi ro thanh khoản như: theo Nguyễn<br />
Đăng Dờn [3]: “Rủi ro thanh khoản là loại rủi<br />
ro xuất hiện trong trường hợp ngân hàng thiếu<br />
khả năng chi trả, không chuyển đổi kịp các<br />
loại tài sản ra tiền hoặc không có khả năng<br />
vay mượn để đáp ứng yêu cầu của các hợp<br />
đồng thanh toán”. Theo Nguyễn Văn Tiến [4]:<br />
<br />
“Rủi ro thanh khoản là khả năng ngân hàng<br />
không đáp ứng được các nghĩa vụ tài chính<br />
một cách tức thời hoặc phải huy động vốn bổ<br />
sung với chi phí cao hoặc phải bán tài sản với<br />
giá trị thấp”. Mặc dù có nhiều định nghĩa khác<br />
nhau về rủi ro thanh khoản nhưng đều có điểm<br />
cơ bản chung đó là: rủi ro thanh khoản xảy ra<br />
khi ngân hàng gặp vấn đề về khả năng thanh<br />
toán nợ hoặc không đáp ứng được nhu cầu<br />
vay vốn của khách hàng. Rủi ro thanh khoản<br />
được đo lường bằng nhiều phương pháp khác<br />
nhau, trong đó phương pháp khe hở tài trợ là<br />
phương pháp được tác giả lựa chọn cho bài<br />
nghiên cứu, đồng thời tác giả sử dụng khe hở<br />
tài trợ là biến phụ thuộc trong mô hình nghiên<br />
cứu. Khe hở tài trợ là chênh lệnh giữa số dư<br />
bình quân của các khoản cho vay và số dư<br />
bình quân vốn huy động. Khe hở tài trợ được<br />
tính bởi công thức như sau:<br />
Khe hở tài trợ = Tổng dư nợ tín dụng trung<br />
bình - Tổng nguồn vốn huy động trung bình.<br />
Khe hở tài trợ thể hiện dấu hiệu cảnh báo<br />
về rủi ro thanh khoản trong tương lai của ngân<br />
hàng. Nếu khe hở tài trợ là dương và ngân<br />
hàng có khe hở tài trợ lớn, khi đó sẽ buộc<br />
ngân hàng phải giảm tiền mặt dự trữ và giảm<br />
các tài sản thanh khoản hoặc đi vay bổ sung<br />
trên thị trường tiền tệ, dẫn đến rủi ro thanh<br />
khoản của ngân hàng sẽ tăng lên cao. Ngược<br />
lại, nếu khe hở tài trợ là âm thì ngân hàng có<br />
trạng thái thặng dư thanh khoản, rủi ro thanh<br />
khoản của ngân hàng thấp.<br />
2.2. Tổng quan các nghiên cứu trước<br />
về các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh<br />
khoản của ngân hàng thương mại<br />
Đã có nhiều công trình nghiên cứu khác<br />
nhau liên quan đến rủi ro thanh khoản của<br />
NHTM, trong đó tác giả chịu ảnh hưởng<br />
chính bởi các nghiên cứu của: Valla và SacsEscorbiac (2006) thực hiện nghiên cứu các<br />
68<br />
<br />
Yếu tố ảnh hưởng . . .<br />
<br />
nhân tố vi mô và vĩ mô tác động đến thanh<br />
khoản của các NHTM tại Anh, hai tác giả<br />
đã cho rằng thanh khoản của ngân hàng phụ<br />
thuộc vào các yếu tố: lợi nhuận ngân hàng,<br />
tăng trưởng tín dụng, quy mô ngân hàng, tăng<br />
trưởng kinh tế. Nghiên cứu của Shen (2009)<br />
đã sử dụng mô hình định lượng cho 12 nước<br />
trong giai đoạn 1994-2006 để tìm những<br />
nguyên nhân gây ra rủi ro thanh khoản, kết<br />
quả nghiên cứu chỉ ra các nguyên nhân chính<br />
bao gồm các yếu tố riêng của từng ngân hàng,<br />
các yếu tố liên quan đến hoạt động giám sát<br />
của ngân hàng và các yếu tố chính sách vĩ mô.<br />
Ngoài ra, trong bài nghiên cứu: “Những nhân<br />
tố tác động đến thanh khoản của các Ngân<br />
hàng thương mại Slovakia” của Pavla Vodova<br />
(2011), bằng p h ư ơ n g p h á p h ồ i q u y d ữ<br />
l i ệ u b ả n g với dữ liệu của các ngân hàng<br />
thương mại Slovakia cùng và dữ liệu kinh<br />
tế vĩ mô trong giai đoạn 2001-2010, tác giả<br />
đã kết luận rằng thanh khoản của ngân hàng<br />
giảm chủ yếu do nguyên nhân khủng khoảng<br />
tài chính, bên cạnh đó các biến về lãi suất như<br />
lãi suất cho vay, lãi suất liên ngân hàng, lãi<br />
suất của chính sách tiền tệ không có tác động<br />
đáng kể đến tính thanh khoản của các NHTM<br />
tại Slovakia. Trương Quang Thông (2013) với<br />
bài nghiên cứu: “Các nhân tố tác động đến<br />
rủi ro thanh khoản của hệ thống ngân hàng<br />
thương mại Việt Nam” đã kết luận rằng rủi<br />
ro thanh khoản ngân hàng không những phụ<br />
thuộc vào các yếu tố bên trong ngân hàng như<br />
quy mô tổng tài sản, dự trữ thanh khoản, tỷ lệ<br />
vốn tự có trên nguồn vốn mà còn phụ thuộc<br />
vào các yếu tố kinh tế vĩ mô như tăng trưởng<br />
kinh tế và lạm phát.<br />
2.3. Xây dựng mô hình nghiên cứu<br />
Kế thừa từ những nghiên cứu trước đây<br />
của Valla và Sacs-Escorbiac (2006), Shen<br />
(2009), Pavla Vodova(2011), Trương Quang<br />
<br />
Thông (2013) và áp dụng phương pháp khe<br />
hở tài trợ, nhóm tác giả đã xây dựng mô hình<br />
hồi quy cho nghiên cứu như sau:<br />
FGAPit = ci + λ1SIZEit + λ2ETAit + λ3TLAit +<br />
λ4ROEit + λ5GDPt + λ6INFt + εit<br />
Trong đó: FGAPit là khe hở thanh khoản<br />
(khe hở tài trợ); it là đại diện cho số liệu ngân<br />
hàng i tại thời điểm t, được lượng hóa bằng<br />
trung bình dư nợ tín dụng trừ đi trung bình<br />
nguồn vốn huy động; SIZEit là quy mô tổng<br />
tài sản ngân hàng thương mại; ETAit là tỷ lệ<br />
vốn tự có trên tổng nguồn vốn; TLAit là tỷ lệ<br />
cho vay trên tổng tài sản; ROEit là tỷ suất lợi<br />
nhuận trên vốn chủ sở hữu; GDPt là tốc độ<br />
tăng GDP tại thời điểm t so với cùng kỳ năm<br />
trước; INFt là lạm phát tại thời điểm t, được<br />
lượng hóa bằng tốc độ tăng CPI tại thời điểm t<br />
so với cùng kỳ năm trước; εit là sai số của ngân<br />
hàng i tại thời điểm t.<br />
3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP<br />
NGHIÊN CỨU<br />
Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập từ<br />
Tổng cục Thống kê Việt Nam và báo cáo tài<br />
chính của các NHTM tại Việt Nam. Dữ liệu<br />
được dùng là dữ liệu thời gian theo năm trong<br />
giai đoạn 2007-2015 của 6 NHTM được lựa<br />
chọn để đại diện cho các NHTM tại Việt Nam.<br />
Nhóm tác giả thu thập dữ liệu từ báo cáo tài<br />
chính của các ngân hàng Vietcombank, BIDV,<br />
Vietinbank, ACB, Sacombank, Eximbank.<br />
Đây là các ngân hàng có báo cáo tài chính có<br />
kiểm toán và có dữ liệu tài chính đầy đủ nhất,<br />
đồng thời các ngân hàng này chiếm thị phần<br />
rất lớn trong hệ thống NHTM tại Việt Nam,<br />
do đó nhóm tác giả lựa chọn 6 ngân hàng này<br />
đại diện cho các NHTM tại Việt Nam để phân<br />
tích trong bài nghiên cứu. Do dữ liệu trong<br />
nghiên cứu vừa theo thời gian và vừa theo<br />
69<br />
<br />
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật<br />
<br />
không gian nên phương pháp hồi quy với dữ<br />
liệu bảng được sử dụng trong nghiên cứu. Để<br />
phân tích ảnh hưởng của các yếu tố bên trong<br />
và bên ngoài ngân hàng tác động đến khe<br />
hở thanh khoản, nhóm tác giả tiến hành ước<br />
lượng lần lượt với 2 mô hình: mô hình FEM<br />
<br />
và mô hình REM, sau đó tiếp tục sử dụng kiểm<br />
định Hausman để xác định lựa chọn mô hình<br />
FEM hay mô hình REM là phù hợp để nghiên<br />
cứu, cuối cùng sẽ thực hiện kiểm tra các hiện<br />
tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và<br />
đa cộng tuyến của mô hình hồi quy.<br />
<br />
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br />
4.1. Thống kê mô tả<br />
Bảng 1. Mô tả đặc tính thống kê của các biến trong nghiên cứu.<br />
Bảng 1: Thống kê mô tả các biến<br />
Biến<br />
<br />
Giá trị trung bình<br />
<br />
Giá trị lớn nhất<br />
<br />
Giá trị nhỏ nhất<br />
<br />
Độ lệch chuẩn<br />
<br />
FGAP<br />
<br />
-0,0029<br />
<br />
0,3862<br />
<br />
-0,4515<br />
<br />
0,1388<br />
<br />
SIZE<br />
<br />
7,2E+07<br />
<br />
6,4E+08<br />
<br />
2,2E+06<br />
<br />
1,7E+08<br />
<br />
ETA<br />
<br />
0,0885<br />
<br />
0,3564<br />
<br />
0,0400<br />
<br />
0,00588<br />
<br />
TLA<br />
<br />
0,5544<br />
<br />
0,9374<br />
<br />
0,1910<br />
<br />
0,1500<br />
<br />
ROE<br />
<br />
0,1055<br />
<br />
0,2847<br />
<br />
0,0095<br />
<br />
0,0602<br />
<br />
GDP<br />
<br />
0,0589<br />
<br />
0,0850<br />
<br />
0,0503<br />
<br />
0,0110<br />
<br />
INF<br />
<br />
0,0935<br />
<br />
0,1989<br />
<br />
0,0060<br />
<br />
0,0520<br />
<br />
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview<br />
<br />
Thông qua bảng mô tả dữ liệu thống kê<br />
của các biến trong mô hình thực nghiệm,<br />
tác giả nhận thấy khe hở thanh khoản của 6<br />
ngân hàng có giá trị trung bình là -0,0029,<br />
giá trị lớn nhất là 0,3862 và giá trị nhỏ nhất<br />
là -0,4515.<br />
<br />
4.2.Phân tích tương quan<br />
Hệ số tương quan giữa các biến được mô tả<br />
ở Bảng 2. Kết quả ở bảng này thể hiện các hệ<br />
số tương quan giữa các biến nghiên cứu không<br />
có cặp nào lớn hơn 0,6. Do vậy, khi sử dụng mô<br />
hình hồi quy sẽ ít có khả năng gặp hiện tượng<br />
tự tương quan giữa các biến (multicolinearity).<br />
<br />
Bảng 2: Ma trận tương quan giữa các biến<br />
Biến<br />
FGAP<br />
SIZE<br />
ETA<br />
TLA<br />
ROE<br />
GDP<br />
INF<br />
<br />
FGAP<br />
1<br />
-0,482<br />
-0,226<br />
0,026<br />
0,083<br />
0,048<br />
0,027<br />
<br />
SIZE<br />
<br />
ETA<br />
<br />
TLA<br />
<br />
ROE<br />
<br />
GDP<br />
<br />
INF<br />
<br />
1<br />
0,586<br />
0,129<br />
0,442<br />
0,038<br />
0,031<br />
<br />
1<br />
0,017<br />
0,112<br />
0,022<br />
0,056<br />
<br />
1<br />
0,437<br />
0,184<br />
-0,138<br />
<br />
1<br />
0,366<br />
-0,104<br />
<br />
1<br />
-0,025<br />
<br />
1<br />
<br />
Nguồn:Tính toán từ phần mềm Eview<br />
70<br />
<br />
Yếu tố ảnh hưởng . . .<br />
<br />
4.3.Kết quả ước lượng<br />
Bảng 3: Kết quả ước lượng với mô hình FEM, REM<br />
Biến<br />
ETA<br />
SIZE<br />
TLA<br />
ROE<br />
GDP<br />
INF<br />
C<br />
R2<br />
R2 điều chỉnh<br />
F- thống kê<br />
Prob (F – statistic)<br />
Hausman test<br />
<br />
Hệ số<br />
-0,6475<br />
-0,0612<br />
0,6542<br />
0,1655<br />
0,8545<br />
0,4246<br />
0,6352<br />
<br />
FEM<br />
<br />
Giá trị P<br />
0,0918<br />
0,0456<br />
0,0000<br />
0,5056<br />
0,4726<br />
0,0621<br />
0,3052<br />
0,6105<br />
0,5152<br />
6,4585<br />
0,0000<br />
2<br />
Chi = 91,3518<br />
<br />
Hệ số<br />
-0,3056<br />
-0,0402<br />
0,6537<br />
0,1187<br />
1,0151<br />
0,4145<br />
0,2448<br />
<br />
REM<br />
<br />
Giá trị P<br />
0,4395<br />
0,0082<br />
0,0000<br />
0,5502<br />
0,2020<br />
0,0556<br />
0,4592<br />
0,3958<br />
0,3528<br />
9,4725<br />
0,0000<br />
Giá trị P = 0,1490<br />
<br />
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview<br />
<br />
4.4. Lựa chọn mô hình hồi quy<br />
Bài báo sử dụng kiểm định Hausman Test<br />
để lựa chọn phương pháp ước lượng FEM hay<br />
REM với các giả thuyết sau:<br />
H0: không có tương quan giữa các biến<br />
giải thích và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình<br />
REM là phù hợp).<br />
H1: có tương quan giữa các biến giải thích<br />
và thành phần ngẫu nhiên (Mô hình FEM là<br />
phù hợp).<br />
Dựa vào kết quả kiểm định Hausman ở<br />
Bảng 3 cho thấy xác suất của thống kê Chi<br />
bình phương bằng 0,1490 lớn hơn 5% nên<br />
cho phép chấp nhận giả thuyết H0 và bác bỏ<br />
giả thuyết H1, tức là mô hình REM là mô hình<br />
phù hợp để nghiên cứu.<br />
<br />
4.5. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan,<br />
phương sai thay đổi và đa cộng tuyến<br />
Bảng 4: Kiểm định LM Test và White test<br />
Kiểm định<br />
<br />
Chi2<br />
<br />
Giá trị P<br />
<br />
LM test<br />
<br />
0,4842<br />
<br />
0,8542<br />
<br />
White test<br />
<br />
18,6254<br />
<br />
0,0756<br />
<br />
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview<br />
<br />
Nghiên cứu kiểm tra hiện tượng tự tương<br />
quan bằng phương pháp Breusch-Godfrey (LM<br />
test) và kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi<br />
bằng kiểm định White (White test). Kết quả ở<br />
bảng 4 cho thấy mô hình không có hiện tượng tự<br />
tương quan vì trong kiểm định LM test có giá trị<br />
P = 0,8542 > 5%. Mô hình cũng không có hiện<br />
tượng phương sai thay đổi vì kiểm định White<br />
test có giá trị P = 0,0756 > 5%.<br />
<br />
Bảng 5: Hệ số VIF của các biến độc lập trong mô hình<br />
VIF<br />
<br />
ETA<br />
1,6842<br />
<br />
SIZE<br />
1,5331<br />
<br />
TLA<br />
1,0453<br />
<br />
71<br />
<br />
ROE<br />
GDP<br />
INF<br />
1,1685<br />
1,4822<br />
1,0526<br />
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Eview<br />
<br />