d

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐỖ MẠNH TUẤN

ẢNH HƯỞNG CỦA TÍNH THANH KHOẢN ĐẾN

GIÁ TRỊ CỦA CÔNG TY: BẰNG CHỨNG THỰC

NGHIỆM TẠI CÁC NGÂN HÀNG VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐỖ MẠNH TUẤN

ẢNH HƯỞNG CỦA TÍNH THANH KHOẢN ĐẾN

GIÁ TRỊ CỦA CÔNG TY: BẰNG CHỨNG THỰC

NGHIỆM TẠI CÁC NGÂN HÀNG VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài Chính- Ngân Hàng

Mã Số: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. Lê Đạt Chí

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2017

LỜI CAM ĐOAN

Trong quá trình thực hiện Luận văn Thạc sỹ với đề tài “Ảnh hưởng của tính thanh

khoản đến giá trị của công ty: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Việt

Nam”, tôi đã vận dụng các kiến thực học tập của mình và với sự trao đổi, hướng

dẫn góp ý của Giáo viên hướng dẫn để thực hiện đề tài Luận văn Thạc sĩ này.

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi, các số liệu và kết quả trong

Luận văn Thạc sĩ này là hoàn toàn trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng.

Các kết quả của Luận văn chưa từng được công bố ở bất kỳ công trình nghiên cứu

nào. Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Đạt Chí.

TP.HCM, Ngày 10 Tháng 09 Năm 2017

Học viên thực hiện Luận văn

Đỗ Mạnh Tuấn

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... 1

TÓM TẮT .................................................................................................................. 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 2

1.1 Lý do thực hiện nghiên cứu ................................................................................ 2

1.2 Mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu ................................................................... 5

1.3 Kết cấu của đề tài ................................................................................................ 6

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ...................... 7

2.1 Tính chất đặc trưng của ngân hàng thương mại .............................................. 7

2.1.1 Ngân hàng thương mại khác gì so với doanh nghiệp thông thường ........ 7

2.1.2 Chức năng đặc trưng của Ngân hàng thương mại ................................... 8

2.1.3 Đo lường giá trị của Ngân hàng thương mại ........................................... 9

2.2 Lý thuyết về thanh khoản của tài sản, tài sản tài chính ................................ 10

2.2.1 Mô hình thị trường thanh khoản thấp .................................................... 10

2.2.2 Mô hình thị trường thanh khoản hoàn hảo ............................................. 12

2.3 Lý thuyết về thanh khoản trong thị trường chứng khoán. ........................... 13

2.4 Lý thuyết về thanh khoản ngân hàng .............................................................. 14

2.4.1 Thanh khoản tại Ngân hàng là gì? ......................................................... 15

2.4.2 Mô hình đo lường sự ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của

ngân hàng .......................................................................................................... 20

2.5 Những bằng chứng ảnh hưởng của trạng thái thanh khoản đến giá trị

doanh nghiệp hoặc ngân hàng ................................................................................ 22

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .......................... 29

3.1 Ảnh hưởng trạng thái thanh khoản đến giá trị ngân hàng ...................... 30

3.2 Đo lường sự sụt giảm giá trị thanh khoản của tài sản (Liquidity

Discount) .................................................................................................................. 32

3.3 Phương pháp phân tích hồi quy GLS và GLM ......................................... 33

3.3.1 Mô hình GLS (Generalized Least Square) ............................................. 33

3.3.2 Mô hình GLM (Generalized Linear Model) ........................................... 34

3.4 Phương pháp phân tích hồi quy FEM và REM ........................................ 35

3.4.1 Mô hình ảnh hưởng cố định FEM (Fixed Effects Model) ...................... 35

3.4.2 Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) ............ 36

3.4.3 Phương pháp để chọn FEM hay REM .................................................... 36

3.5 Phương pháp phân tích hồi quy PVAR ..................................................... 36

3.6 Phương pháp kiểm định dữ liệu trước khi phân tích hồi quy ................. 37

3.7 Dữ liệu nghiên cứu ....................................................................................... 39

3.8 Các biến chính được sử dụng trong phân tích .......................................... 41

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM .................................. 45

4.1 Kiểm định dữ liệu ......................................................................................... 45

4.2 Kiểm định tính dừng .................................................................................... 46

4.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi- kiểm định White. ............... 49

4.4 Trạng thái thanh khoản ròng của các ngân hàng theo thời gian ............ 49

4.4.1. Kết quả hoạt động của các ngân hàng theo thời gian ............................. 49

4.4.2. Trạng thái giảm thanh khoản thay đổi như thế nào theo thời gian? ....... 50

4.5 Kết quả ước lượng tổng quát mô hình GLS, GLM, FEM và REM ............ 56

4.5.1 Kết quả ước lượng tổng quát mô hình GLS, GLM, FEM và REM ........... 56

4.5.2 Kiểm định việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM .............................. 59

4.6 Thảo luận kết quả ước lượng FEM ................................................................. 60

4.7 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy PVAR .................................................... 66

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN ....................................................................................... 71

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ĐVT:

Đơn vị tính

NHNN: Ngân hàng nhà nước

NHTM: Ngân hàng thương mại

TCTD:

Tổ chức tín dụng

TMCP:

Thương mại cổ phần

VN:

Việt Nam

VND:

Việt Nam Đồng

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng Tên Bảng Trang

Danh sách các ngân hàng trong nghiên cứu Bảng 3.1 40

Tóm tắt các biến chính sử dụng trong bài Bảng 3.2 41-43

Thống kê mô tả các biến Bảng 3.3 44

Kiểm định đa cộng tuyến Bảng 4.1 46

Kết quả kiểm định tính dừng Levin–Lin–Chu, 2002 Bảng 4.2 47

Kết quả ước kiểm định phương sai thay đổi Bảng 4.4 49

Kết quả hoạt động của NHTM Việt Nam theo thời gian Bảng 4.5 50

Sự thay đổi mức giảm thanh khoản của các ngân hàng Bảng 4.6 52

Việt Nam từ năm 2010 đến năm 2016

Chỉ số đo lường khả năng hoạt động và trạng thái thanh Bảng 4.7 54-55

khoản giảm của các ngân hàng Việt Nam

Kết quả ước lượng mô hình GLS, GLM, FEM và REM Bảng 4.8 57-58

Kết quả kiểm định Hausan Bảng 4.9 60

Bảng 4.10 Kết quả ước lượng mô hình FEM 61

Bảng 4.11 Kết quả ước lượng VAR cho Cash và LD 63

Bảng 4.12 Kết quả ước lượng VAR cho tất cả các ngân hàng Việt 67

Nam

Bảng 4.13 Kết quả ước lượng VAR cho Safe Banks 67

Bảng 4.14 Kết quả ước lượng VAR cho Crisis- contagious Banks 68

Bảng 4.15 Kết quả ước lượng VAR cho Liquidity- vulnerable Banks 68

DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình vẽ Tên hình Trang

Đồ thị biểu diễn sự thay đổi theo thời gian của Hình 4.3 48

chuỗi dữ liệu

1

TÓM TẮT

Dựa theo bằng chứng thực nghiệm trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh

khoản lên giá trị công ty: Bằng chứng thực nghiệm tại các Ngân hàng Đài Loan”

của Shih-Kuo Yeh và các cộng sự (2016) với mẫu nghiên cứu gồm các ngân hàng

và công ty tại chính tại Đài Loan, bài nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu

phân tích sự ảnh hưởng của trạng thái thanh khoản đến giá trị của các tổ chức tài

chính, cụ thể là các ngân hàng tại Việt Nam. Tính thanh khoản được nghiên cứu

trong trường hợp thị trường đang ghi nhận sự sụt giảm, đó chính là tính giảm thanh

khoản (Liquidity Discount) và giá trị của công ty được đánh giá thông qua các chỉ

số đánh giá khả năng năng sinh lời, như là ROE, ROA... Nghiên cứu cũng phân các

ngân hàng Việt Nam thành ba nhóm: Safe Banks, Crisis- contagious Banks và

Liquidity- vulnerable Banks để phân tích chi tiết. Thông quan mô hình FEM và mô

hinh PVAR với dữ liệu bảng, có tần suất theo quý, từ năm 2010 đến năm 2016, bài

nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của công ty: Bằng chứng

thực nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”, đã đạt được những kết quả chính như

sau: Thứ nhất, những nhân tố nội tại (the bank’s inside factors) ảnh hưởng đến sự

sụt giảm tính thanh khoản của các ngân hàng Việt Nam bao gồm: Currentratio (Khả

năng thanh toán nợ ngắn hạn), Debtratio (Tỷ lệ nợ), Cash (Tỷ lệ tiền mặt trên vốn

cổ phần), Size (Quy mô giá trị tài sản của ngân hàng). Trong đó, Currentratio (Khả

năng thanh toán nợ ngắn hạn) và Cash (Tỷ lệ tiền mặt trên vốn cổ phần là ảnh

hưởng nhiều nhất đến sự thay đổi của trạng thái giảm tính thanh khoản. Thứ hai, khi

thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản thì sẽ ảnh hưởng chủ yếu đến khả

năng chi trả nghĩa vụ nợ của các ngân hàng, cũng như là giá trị của lượng tiền mặt

tại các ngân hàng. Ngoài ra, khả năng sinh lợi của các ngân hàng (được đại diện

bằng biến ROE) cũng giảm khi thanh khoản trên thị trường giảm. Nghiên cứu cũng

đã ghi nhận rằng mức giảm tính thanh khoản của các ngân hàng tại Việt Nam thì

khác nhau, tùy theo quy mô của các ngân hàng, và cũng thay đổi theo thời gian, với

chiều hướng được cải thiện hơn.

Từ khóa chính: Liquitdity Discount, Tính thanh khoản giảm, FEM, REM, GLS, VAR

2

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 Lý do thực hiện nghiên cứu

Đã chín năm kể từ khi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu nổ ra, nhưng dư

âm của nó vẫn còn đó. Còn nhớ, vào tháng 9/2008, Lehman Brothers đã “chìm

xuồng” với khối tài sản 639 tỷ USD, mở ra thời kỳ leo thang của khủng hoảng tài

chính trên phạm vi toàn cầu. Trước hết, có thể kết luận Lehman là nạn nhân của

chính mình chứ không phải ai khác. Ngân hàng đầu tư là một định chế tài chính có

mức độ rủi ro rất cao và kiếm tiền thông qua quản trị rủi ro. Rủi ro cao đối với lĩnh

vực bất động sản trong bối cảnh một cuộc khủng hoảng tín dụng toàn diện và khốc

liệt trong lịch sử là nguyên nhân chính dẫn đến sự sụp đổ của một đế chế tài chính

già cỗi 158 năm tuổi- Lehman Brothers. Khủng hoảng tín dụng dưới chuẩn đã lan

sang tín dụng trên chuẩn và toàn bộ thị trường tín dụng nói chung. Lehman cũng

như các ngân hàng đầu tư khác sử dụng các phát minh tài chính mà cụ thể là nghiệp

vụ chứng khoán hóa (Securitisation) để biến các khoản cho vay mua bất động sản

thành các gói trái phiếu có gốc bất động sản (MBS, MBO, CDO) đầy rủi ro cung

cấp cho thị trường. Khi nền kinh tế đi xuống, người vay tiền mua nhà không trả

được các khoản vay mua nhà thì rủi ro tín dụng được chuyển sang các gói trái phiếu

có các danh mục tín dụng bất động sản làm tài sản đảm bảo. Khủng hoảng càng gia

tăng thì việc phát mại tài sản càng tăng làm giá bất động sản càng giảm. Điều này

có nghĩa giá trị tài sản đảm bảo của trái phiếu càng giảm và rủi ro tín dụng càng

tăng. Vòng xoáy khủng hoảng cứ tiếp tục như vậy làm cho giá chứng khoán sụt

giảm mạnh. Các ngân hàng đầu tư mặc dù không nắm giữ toàn bộ rủi ro nhưng cũng

trực tiếp hoặc gián tiếp duy trì một số danh mục chứng khoán liên quan đến bất

động sản. Hậu quả là hàng loạt ngân hàng đầu tư lần lượt báo cáo các khoản lỗ kinh

doanh.

Tại Việt Nam, không nằm ngoại lệ, hệ thống Ngân hàng thương mại Việt Nam chịu

ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng và suy thoái kinh tế trên là không tránh được.

Trong bối cảnh nền kinh tế đang dần phục hồi như hiện nay, hoạt động của Ngân

hàng là rất nhạy cảm với các yếu tố thay đổi của nền kinh tế vĩ mô và các chính

3

sách của Nhà nước. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của

các ngân hàng thương mại nói riêng mà còn tác động đến thị trường tiền tệ và hệ

thống tài chính nói chung. Năm 2012, Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt đề án số

254 về tái cấu trúc các tổ chức tín dụng (tổ chức tín dụng) mà trọng tâm là các ngân

hàng thương mại (NHTM). Sau gần 04 năm thực hiện, một số các NHTM yếu kém

đã được sáp nhập với nhau, hoặc sáp nhập vào các NHTM lớn; một số NHTM hoạt

động yếu kém, nợ khách hàng lớn hơn nhiều lần vốn chủ sở hữu, NHNN đã mua

với giá 0 VND và nhận nợ thay, chuyển sang mô hình Ngân hàng trách nhiệm hữu

hạn một thành viên, sau đó giao cho Vietcombank và Vietinbank quản lý, điều

hành. Ổn định để phát triển bền vững là mục tiêu mà hệ thống ngân hàng Việt Nam

đang hướng tới. Một hệ thống ngân hàng được xem là phát triển không chỉ thể hiện

ở quy mô, doanh số huy động và cho vay tăng lên, thị phần mở rộng; mà còn phải

thể hiện ở năng lực quản trị rủi ro, quản trị doanh nghiệp và tính chịu trách nhiệm

cao của Ban lãnh đạo các ngân hàng. Việc đẩy mạnh các biện pháp xử lý hậu tái cấu

trúc nhằm nâng cao năng lực tài chính, năng lực quản trị rủi ro, tạo thuận lợi cho

các doanh nghiệp tiếp cận được vốn và các dịch vụ ngân hàng với giá/phí hợp lý…

là những vấn đề trọng yếu của hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện nay. Hơn hai thập

kỷ qua, kể từ khi hệ thống ngân hàng Việt Nam thực hiện quá trình cải cách các

ngân hàng thương mại (NHTM) đã có bước phát triển mới cả về lượng và chất,

nhưng vấn đề rủi ro thanh khoản dường như chưa được quan tâm đúng mức. Một

trong những nhiệm vụ quan trọng mà các nhà quản lý ngân hàng cần thực hiện là

đảm bảo khả năng thanh khoản hợp lý cho ngân hàng. Ngân hàng có khả năng thanh

khoản tốt, hay nói cách khác là ngân hàng không gặp rủi ro thanh khoản khi luôn có

được nguồn vốn khả dụng với chi phí hợp lý vào đúng thời điểm mà ngân hàng cần.

Điều này có nghĩa nếu ngân hàng không có đủ nguồn vốn cần thiết để đáp ứng mọi

nhu cầu của thị trường sẽ có thể mất khả năng thanh toán, mất uy tín và dẫn đến sự

đổ vỡ của toàn hệ thống.

Nhưng, một điều quan trọng mà các NHTM Việt Nam cần lưu ý đó là không chỉ

đảm bảo khả năng thanh toán hay khả năng thanh khoản, mà phải tính đến cả trường

4

hợp thị trường ghi nhận sự sụt giảm thanh khoản, thì sẽ ảnh hưởng như thế nào đến

khả năng hoạt động. Trở lại với trường hợp của Lehman Brothers. Đây là một trong

những ví dụ điển hình cho trường hợp thị trường sụt giảm tính thanh khoản và công

ty đã phá sản: khi nền kinh tế đi xuống, thì giá trị của tài sản đảm bảo cho tài sản tài

chính đã giảm giá theo, kế đến là giá chứng khoán sụt giảm và cuối cùng là giá trị

công ty sụt giảm do nhà đầu tư mất niềm tin, và phá sản là điều có thể tiên liệu

được. Ngoài ra, theo Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) thì khi giá cả chứng

khoán hay giá cả của tài sản tài chính sụt giảm, khả năng chuyển đổi của các tài sản

tài chính đó thành tiền mặt sẽ giảm theo, đây chính là “sụt giảm tính thanh khoản

(Liquidity Discount)” của tài sản tài chính. Cũng từ bài học của Leman Brothes,

Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã tiến hành nghiên cứu sự ảnh hưởng của

tính thanh khoản đến giá trị của các ngân hàng tại Đài Loan. Trong nghiên cứu của

Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tính thanh khoản được phân tích chính là

Liquidity Discount, hay là tính thanh khoản đang ở trạng thái giảm. Vì vậy, việc

nghiên cứu sự ảnh hưởng của việc sụt giảm tính thanh khoản đến hoạt động của các

Ngân hàng thương mại Việt Nam là điều cần thiết.

Hiện nay, đã có rất nhiều nghiên cứu với đề tài quản trị thanh khoản tại các NHTM

Việt Nam, như là nghiên cứu của Đặng Thị Thu Hiền (2013), Đoàn Thị Vân Khanh

(2013), Trần Ngọc Trà Mi (2014), Lê Quốc Toản (2016). Hay cũng có đề tài phân

tích đề tìm ra nguyên nhân nào ảnh hưởng đến trạng thái thanh khoản của các

NHTM Việt Nam, như là: Trương Quang Thông (20130, Phạm Duy Hưng (2013),

Nguyễn Thị Băng Thanh (2013), hay Nguyễn Văn Phương (2015)

Tuy nhiên, các nghiên cứu này tập trung chủ yếu vào việc phân tích những nhân tố

ảnh hưởng đến trạng thái thanh khoản ròng của các NHTM Việt Nam, hoặc là

nghiên cứu sự thiếu hụt thanh khoản sẽ ảnh hưởng như thế nào đến hoạt động của

các NHTM Việt Nam. Theo nghiên cứu của tác giả, tác giả chưa tìm thấy được

nghiên cứu nào phân tích sự ảnh hưởng của việc sụt giảm tính thanh khoản sẽ ảnh

hưởng như thế nào đến giá trị của các NMTM Việt Nam. Cần phân biệt rõ là sụt

giảm tính thanh khoản khác với thiếu hụt thanh khoản. Thiếu hụt thanh khoản có thể

5

là do việc quản trị không tốt nguồn vốn và tài sản của ngân hàng, dẫn đến việc các

ngân hàng mất cân đối nguồn tiền và không đủ khả năng chi trả cho các nghĩa vụ nợ

đến hạn. Còn sụt giảm tính thanh khoản chính là khả năng chuyển đổi thành tiền

của tài sản giảm, thường xảy ra khi nền kinh tế có dấu hiệu đi xuống và lãi suất tang

cao, như Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã định nghĩa trong nghiên cứu tại

Đài Loan.

Vì vậy, cần thiết để nghiên cứu về vấn đề khi nền kinh tế có dấu hiệu đi xuống dẫn

đến sự sụt giảm tính thanh khoản, thì sẽ ảnh hưởng như thế nào đến giá trị của các

ngân hàng thương mại Việt Nam. Ngoài ra, cũng cần tìm hiểu những nhân tố nào có

khả năng làm gia tăng trạng thái giảm tính thanh khoản của các ngân hàng.

Xuất phát từ những lý do bên trên, tác giả đã chọn nghiên cứu và phân tích đề tài:

“Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của công ty: Bằng chứng thực

nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”.

1.2 Mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu chính của tác giả là phân tích ảnh hưởng của sụt giảm thanh

khoản đến giá trị của công ty, công ty cụ thể ở đây là các ngân hàng Việt Nam. Tuy

nhiên do giới hạn trong cách trình bày nên đề tài của tác giả được mô tả ngắn gọn

như sau: “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của công ty: Bằng chứng

thực nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”.

Bằng kết quả phân tích thực nghiệm thông qua mô hình FEM và PVAR với dữ liệu

bảng, tác giả sẽ làm sáng tỏ mục tiêu nghiên cứu thông qua việc giải đáp các vấn đề

sau. Thứ nhất, các nhân tố nào gây ra sự sụt giảm tính thanh khoản tại các ngân

hàng Việt Nam. Thứ hai, khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản thì

ảnh hưởng như thế nào đến khả năng hoạt động của các ngân hàng.

Như vậy, đối tượng nghiên cứu của đề tài chính là sự sụt giảm tính thanh khoản

trong điều kiện giả định là thị trường thanh khoản thấp. Phạm vi nghiên cứu bao

gồm 09 ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2016.

6

1.3 Kết cấu của đề tài

Ngoài phần Phụ lục, danh mục bảng, danh mục các chữ viết tắt, tài liệu tham khảo,

Nghiên cứu được tổ chức theo cấu trúc như sau:

Chương 1: Giới thiệu. Trong chương này, tác giả giới thiệu chung về nghiên cứu

trình bày lý do, mục tiêu và các câu hỏi nghiên cứu.

Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây. Trong chương này, tác giả thảo

luận các lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu thực nghiệm về sự ảnh hưởng của

tính thanh khoản đến giá trị của công ty.

Chương 3: Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu. Trong chương này, tác giả thảo luận

phương pháp nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu, mô tả cụ thể nguồn thu thập số liệu

cũng như mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Phân tích thực nghiệm. Trong chương này, tác giả trình bày và thảo luận

kết quả nghiên cứu chính đã đạt được, so sánh kết quả với các nghiên cứu trước đó

để rút ra kết luận.

Chương 5: Kết luận. Trong chương này, tác giả trình bày những kết luận chính và

một số hạn chế của nghiên cứu.

7

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Trong chương 2, tác giả tập trung thảo luận các lý thuyết nền tảng cho thấy có tồn

tại mối quan hệ giữa sự thay đổi tính thanh khoản và gía trị của công ty (Firm

Values). Chương này cũng điểm lại một số nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả

khác từ trước đến nay.

2.1 Tính chất đặc trưng của ngân hàng thương mại

Vì nghiên cứu tập trung vào việc phân tích sự ảnh hưởng của tính thanh khoản đến

giá trị của ngân hàng, mà ngân hàng lại là một loại hình công ty có những đặc thù

riêng. Nên, cần thiết để tóm lược một cách cơ bản về tính chất đặc trưng của ngân

hàng cũng như hiểu rõ trạng thái thanh khoản ngân hàng đóng vai trò như thế nào.

2.1.1 Ngân hàng thương mại khác gì so với doanh nghiệp thông thường

Sự phát triển hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) đã có tác động rất lớn và

quan trọng đến quá trình phát triển của nền kinh tế hàng hoá, và ngược lại, kinh tế

hàng hoá phát triển mạnh mẽ thì NHTM cũng ngày càng được hoàn thiện và trở

thành những định chế tài chính không thể thiếu được. Thông qua hoạt động tín dụng

thì ngân hàng thương mại tạo lợi ích cho người gửi tiền, người vay tiền và cho cả

ngân hàng thông qua chênh lệch lãi suất mà tạo ra lợi nhuận cho ngân hàng(Trương

Quang Thông, 2010. Quản trị ngân hàng thương mại). Dù có lịch sử ra đời và phát

triển song hành với sự phát triển của xã hội loài người, cho đến thời điểm hiện nay,

cách hiểu về NHTM vẫn chưa thực sự đồng nhất:

Theo Peter S.Rose (2001),“Ngân hàng là loại hình thức tổ chức tài chính

cung cấp một dịch vụ tài chính đa dạng nhất đặc biệt là tín dụng, tiết kiệm và dịch

vụ thanh toán và cũng thể hiện nhiều chức năng nhất do với bất ỳ tổ chức kinh

doanh nào trong nền kinh tế”.

Theo quy định tại Việt Nam, định nghĩa Ngân hàng thương mại đã được

nêu rõ trong Luật tổ chức tín dụng năm 2010. Theo đó, Ngân hàng thương mại

là loại hình ngân hàng được thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt

8

động kinh doanh khác theo quy định của Luật nhằm mục tiêu lợi nhuận (trích

Khoản 3, Điều 4, Chương 1); từ đó có thể hiểu ngân hàng thương mại như những tổ

chức kinh doanh tiền tệ mà hoạt động chủ yếu và thường xuyên là nhận tiền kí gửi

từ khách hàng với trách nhiệm hoàn trả và sử dụng số tiền đó để cho vay, thực hiện

nghiệp vụ chiết khấu và làm phương tiện thanh toán.

Từ những nhận định trên có thể thấy NHTM là một trong những định chế tài

chính, mà đặc trưng là cung cấp đa dạng các dịch vụ tài chính với nghiệp vụ cơ bản

là nhận tiền gửi, cho vay và cung ứng các dịch vụ thanh toán.Ngoài ra, NHTM còn

cung cấp nhiều dịch vụ khác nhằm thoả mãn tối đa nhu cầu về sản phẩm dịch vụ

của xã hội.

2.1.2 Chức năng đặc trưng của Ngân hàng thương mại

Chức năng trung gian tín dụng:

Chức năng trung gian tín dụng được xem là chức năng quan trọng nhất của

ngân hàng thương mại. Khi thực hiện chức năng trung gian tín dụng, NHTM đóng

vai trò là cầu nối giữa người thừa vốn và người có nhu cầu về vốn. Với chức năng

này, ngân hàng thương mại vừa đóng vai trò là người đi vay, vừa đóng vai trò là

người cho vay và hưởng lợi nhuận là khoản chênh lệch giữa lãi suất nhận gửi và lãi

suất cho vay và góp phần tạo lợi ích cho tất cả các bên tham gia: người gửi tiền và

người đi vay...

Chức năng trung gian thanh toán:

Ở đây NHTM đóng vai trò là thủ quỹ cho các doanh nghiệp và cá nhân,

thực hiện các thanh toán theo yêu cầu của khách hàng như trích tiền từ tài khoản

tiền gửi của họ để thanh toán tiền hàng hóa, dịch vụ hoặc nhập vào tài khoản tiền

gửi của khách hàng tiền thu bán hàng và các khoản thu khác theo lệnh của họ.

Các NHTM cung cấp cho khách hàng nhiều phương tiện thanh toán tiện lợi

như séc, ủy nhiệm chi, ủy nhiệm thu, thẻ rút tiền, thẻ thanh toán, thẻ tín dụng… Tùy

theo nhu cầu, khách hàng có thể chọn cho mình phương thức thanh toán phù hợp.

Nhờ đó mà các chủ thể kinh tế không phải giữ tiền trong túi, mang theo tiền để gặp

9

chủ nợ, gặp người phải thanh toán dù ở gần hay xa mà họ có thể sử dụng một

phương thức nào đó để thực hiện các khoản thanh toán. Do vậy các chủ thể kinh tế

sẽ tiết kiệm được rất nhiều chi phí, thời gian, lại đảm bảo thanh toán an toàn. Chức

năng này vô hình chung đã thúc đẩy lưu thông hàng hóa, đẩy nhanh tốc độ thanh

toán, tốc độ lưu chuyển vốn, từ đó góp phần phát triển kinh tế.

Chức năng tạo tiền:

Tạo tiền là một chức năng quan trọng, phản ánh rõ bản chất của NHTM.

Với mục tiêu là tìm kiếm lợi nhuận như là một yêu cầu chính cho sự tồn tại và phát

triển của mình, các NHTM với nghiệp vụ kinh doanh mang tính đặc thù của mình

đã vô hình chung thực hiện chức năng tạo tiền cho nền kinh tế.

Chức năng tạo tiền được thực thi trên cơ sở hai chức năng khác của NHTM

là chức năng tín dụng và chức năng thanh toán. Thông qua chức năng trung gian tín

dụng, ngân hàng sử dụng số vốn huy động được để cho vay, số tiền cho vay ra lại

được khách hàng sử dụng để mua hàng hóa, thanh toán dịch vụ trong khi số dư trên

tài khoản tiền gửi thanh toán của khách hàng vẫn được coi là một bộ phận của tiền

giao dịch, được họ sử dụng để mua hàng hóa, thanh toán dịch vụ… Với chức năng

này, hệ thống NHTM đã làm tăng tổng phương tiện thanh toán trong nền kinh tế,

đáp ứng nhu cầu thanh toán, chi trả của xã hội. Ngân hàng thương mại tạo tiền phụ

thuộc vào tỉ lệ dự trữ bắt buộc của ngân hàng trung ương đã áp dụng đối với

NHTM. Do vậy, ngân hàng trung ương có thể tăng tỉ lệ này khi lượng cung tiền vào

nền kinh tế lớn.

2.1.3 Đo lường giá trị của Ngân hàng thương mại

Giống như những doanh nghiệp thông thường, giá trị của Ngân hàng Thương

Mại cũng được đo lường qua những chỉ tiêu cơ bản như là Tobin’Q (Q) hay ROE.

Các chỉ số này này đóng một vai trò quan trọng trong nhiều nhiều nghiên cứu về

năng lực tài chính, hiệu quả hoạt động và giá trị của doanh nghiệp (Chung & Pruitt,

1994). Tobin Q được định nghĩa là tỷ lệ giá trị thị trường với chi phí thay thế tài sản

của một công ty. Giá trị công ty trên thị trường chứng khoán lớn hơn so với chi phí

10

nếu chọn để thay thế toàn bộ tài sản? Nếu con số này nằm giữa 0 và 1 có nghĩa là

chi phí để thay thế toàn bộ tài sản cao hơn giá trị thị trường. Điều này có nghĩa rằng

các cổ phiếu bị định giá thấp. Nếu nó là lớn hơn 1, nó cho thấy rằng cổ phiếu được

định giá quá cao. Tuy nhiên, rất khó để được chính xác trong chi phí thay thế các tài

sản vô hình, do đó nó không có nghĩa là cổ phiếu được định giá quá cao cho khi

mới gia nhập thị trường. Ví dụ, các công ty công nghệ sẽ có chi phí thay thế tương

đối thấp đối với tài sản của họ so với giá trị thị trường so với công ty đó sản xuất

máy móc công nghiệp. Trong khi đo ROE lại phản ánh hiệu quả sử dụng vốn của

doanh nghiệp trong đó vốn chủ sở hữu, chỉ số này thông thường lớn hơn ROA gấp

nhiều lần. Các nhà đầu tư thường so sánh ROE với các cổ phiếu cùng ngành trên thị

trường. Từ đó quyết định và lựa chọn mua cổ phiếu công ty có triển vọng. Tỷ số

ngày càng cao có nghĩa doanh nghiệp sử dụng vốn của cổ đông càng hiệu quả.

Trong nghiên cứu này Tobin Q được tính như sau:

𝑇𝑜𝑏𝑖𝑛′𝑄 = 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑉𝐶𝑆𝐻 + 𝑔𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑛ợ 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑉𝐶𝑆𝐻 + 𝑔𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑛ợ

≈ (1) 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑡ℎị 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑉𝐶𝑆𝐻 𝐺𝑖á 𝑡𝑟ị 𝑠ổ 𝑠á𝑐ℎ 𝑐ủ𝑎 𝑉𝐶𝑆𝐻

𝑅𝑂𝐸 = (2) 𝐿ợ𝑖 𝑛ℎ𝑢ậ𝑛 𝑠𝑎𝑢 𝑡ℎ𝑢ế 𝑉ố𝑛 𝑐ℎủ 𝑠ở ℎữ𝑢 𝑏ì𝑛ℎ 𝑞𝑢â𝑛

Trong đó giá trị sổ sách được tính toán dựa trên bảng cân đối kế toán và đó là

sự khác biệt giữa tổng tài sản và nợ phải trả của công ty (Giá trị sổ sách của VCSH

= (Vốn chủ sở hữu – tài sản vô hình)/Tổng số lượng cổ phiếu đang lưu hành)). Giá

trị thị trường của VCSH là giá giao dịch của chính cổ phiếu đó trên thị trường.

2.2 Lý thuyết về thanh khoản của tài sản, tài sản tài chính

2.2.1 Mô hình thị trường thanh khoản thấp

Như Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã định nghĩa thanh khoản của một tài

sản (cụ thể là tài sản tài chính) chính là khả năng mà tài sản đó có thể chuyển đổi

thành tiền mặt thông qua quá trình mua bán lại tài sản đó trên thị trường. Khả năng

chuyển đổi thành tiền mặt phụ thuộc vào cung và cầu của trên thị trường đối với tài

11

sản đó. Khi thị trường ghi nhận sự sụt giảm trong gía trị của tài sản tài chính, khả

năng chuyển đổi thành tiền của tài sản đó sẽ sụt giảm theo. Điều này đồng nghĩa

tính thanh khoản của tài sản cũng sẽ thay đổi theo chiều hướng giảm. Việc thay đổi

tính khoản của tài sản tài chính theo chiều hướng giảm chính là Liquidity discount

(LD). Theo Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015), LD sẽ được tính theo công thức

tổng quát như sau:

∗ 𝑽𝑻 − 𝑽𝑻 𝑽𝑻

∗ gọi là tài sản không có tính thanh

(𝟑) 𝑳𝑫𝒊𝒕 =

Trong dó 𝑉𝑇 được gọi là tài sản thanh khoản, 𝑉𝑇

khoản hoặc thanh khoản thấp.

Như vậy, theo Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015):

Thứ nhất, giá trị của tài sản có tính thanh khoản:

𝑉𝑇 = max {𝑌𝑇 − 𝐾, 0} (4)

Với,

YT: được biết đến như giá trị trung bình của tài sản theo thị trường, được quyết định

2

bởi các yếu tố kinh tế cơ bản của thị trường. YT là một hàm thay đổi theo thời gian

với giá trị trung bình là µT và phương sai αY

K: chính là mức giá thực hiện (strike price) đối với quyền chọn mua tài sản, được

quy định cố đinh trong các hợp đồng quyền chọn. Khi K= 0, có nghĩa trên thị

trường tài sản không có tính thanh khoản.

Thứ hai, lúc giá trị tới hạn khi K = 0, thanh khoản không ảnh hưởng đến giá trị tài

sản. Dựa trên Chen (2012) của lý luận, khi thị trường thanh khoản thấp vô cùng, có

là không có giao dịch cho phép cho các tài sản. Sau đó giá của tài sản không thanh

∗ =

khoản (𝑉T∗) có thể được tính bằng phương trình sau

(𝑬[𝑽𝑻] − 𝜷${𝑬[𝑽𝑻] − 𝑹(𝒕, 𝑻)𝒀𝑻})(𝟓) 𝑉𝑇 𝟏 𝑹(𝒕, 𝑻)

𝑪𝒐𝒗[𝑽𝑻,𝒀𝑻] 𝑽𝒂𝒓[𝒀𝑻]

Với, 𝑹(𝒕, 𝑻) = 𝒆𝒓(𝑻−𝒕) là lãi suất phi rủi ro. 𝜷$ = hệ số Beta Dollar, hay

chính là hệ số đo lường rủi ro hệ thống của tài sản tài chính. Vậy, theo Shih –Kuo

12

Yeh và các cộng sự (2015), gía trị tài sản không có thanh khoản có thể ước tính theo

(03) với điều kiện là tài sản đó không còn được đo lường trên thị trường.

2.2.2 Mô hình thị trường thanh khoản hoàn hảo

Theo đề xuất của Chen (2012), khi nền kinh tế là “bình thường” và thị trường

là thanh khoản hoàn hảo, thì phải là trường hợp giá trị mặc định chỉ có thể xảy ra do

các nguyên nhân kinh tế. Kết quả là, chúng ta có thể áp dụng các cấu trúc Geske

(1977) lựa chọn mô hình hỗn hợp để đánh giá giá trị tài sản khi nền kinh tế không

có bất kỳ căng thẳng thanh khoản. Giả sử giá trị tài sản của công ty mà không có bất

kỳ giảm tính thanh khoản (𝑉) theo mô hình Black-Scholes:

= μ𝑣𝑑𝑡 + 𝜎𝑣𝑑𝑤 (6) 𝑑𝑣 𝑣

Trong đó w là chuyển động Brown, μ𝑣 và 𝜎𝑣 là các khuếch tán tương ứng.

Để đơn giản, chúng tôi giả định rằng công ty có hai khoản nợ (được mở rộng để

nhiều nợ coupon), cả hai zero coupon với các giá trị 𝐹1 và 𝐹2 và kỳ hạn 𝑇1 và 𝑇2

tương ứng.

−) −

+; √

Giá trị vốn chủ sở hữu được tính bằng:

+, 𝑑2

𝑇1−𝑡 𝑇2−𝑡

𝐸𝑡 = 𝐴𝑡𝑁2 (𝑑1 ) − 𝑒−𝑟(𝑇1−𝑡)𝐹1𝑁1(𝑑1

−; ; √

−, 𝑑2

𝑇1−𝑡 𝑇2−𝑡

) (7) 𝑒−𝑟(𝑇2−𝑡)𝐹2𝑁1 (𝑑1

Trong đó 𝐸𝑡 được ký hiệu là giá trị vốn cổ phần và 𝑁2 (𝑧1, 𝑧2; ρ) là hàm xác

suất bình thường bi variate với giới hạn 𝑧1 và 𝑧2 và tương quan ρ;

(8)

𝑋1 = 𝑉̅𝑇1 Trong đó là tổng giá trị nợ (Geske) và 𝑋2 = 𝐹2 Khi nền kinh tế chịu áp lực thanh khoản thì giá trị tài sản sẽ bị ảnh hưởng do thiếu thanh khoản. Kết quả mặc định về kinh tế 𝑉𝑇1 < 𝑉̅𝑇1và mặc định thanh khoản ∗ < 𝐹1. 𝑉𝑇1

13

Để thực hiện thực nghiệm các mô hình giảm tính thanh khoản, thời giá của

dòng tiền ra năm đầu tiên được mặc định là 𝐹1. Đối với 𝐹2, tổng hợp các luồng tiền

mặt năm thứ hai và một nửa trong số tiền mặt còn lại. Thời gian đáo hạn 𝑇1 và 𝑇2

được cố định một đến hai năm, tương ứng. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng thông

tin thị trường để hiệu chỉnh giá trị tài sản thanh khoản 𝑉𝑡 và giá trị tài sản thanh

khoản 𝑉𝑡 *.

2.3 Lý thuyết về thanh khoản trong thị trường chứng khoán.

Trong thị trường chứng khoán, thanh khoản được hiểu là một khái niệm trừu tượng

với rất nhiều định nghĩa khác nhau. Hiểu một cách đơn giản nhất thanh khoản là

mức độ dễ dàng của việc giao dịch một chứng khoán nào đó. Hiểu một cách thực tế

hơn thị trường được coi là thanh khoản khi mà các chi phí giao dịch tương ứng

được tối thiểu hóa các thành phần cấu thành nên tính thanh khoản bao gồm: chi phí

tìm kiếm đối tác giao dịch, chi phí rủi ro tồn đọng do trì hoãn giao dịch, rủi ro lựa

chọn đối nghịch và các rủi ro do bất hoàn hảo thị trường (Kyle, 1985).

Dự trên lý luận này nhiều tác giả đã phát triển rủi ro thanh khoản khác nhau

và mỗi thước đo tập trung khai thác một khía cạnh trong định nghĩa về thanh khoản.

Tiêu biểu như Amihud (2002) đo lường thanh khoản bằng độ nhạy cảm của giá,

Lesmond và cộng sự (1999) đo lường thanh khoản bằng tần suất giao dịch có tỉ suất

sinh lời bằng 0 hay Roll (1984) đo lường thanh khoản dựa trên chênh lệch hỏi mua

chào bán.

Thước đo chênh lệch giữa giá mua và giá bán lại không có sẵn trong các thị

trường mới nổi. Do đó, để ước lượng về thanh khoản trong thị trường này, nhiều

học giả đã đưa ra những cách đo lường khác nhau. Trong đó phương pháp phổ biến

là sử dụng tỷ số khối lượng giao dịch (Trading Volume) và coi yếu tố này là 01 chỉ

báo cho tính thanh khoản của thị trường cổ phiếu (Lesmond, 2005). Ngoài ra,

Amihud (2002) cho rằng khối lượng giao dịch trong quá khứ có thể cung cấp thông

tin quan trọng về chứng khoán. Chứng khoán có tỷ số khối lượng giao dịch càng lớn

thì tính thanh khoản càng cao đồng thời chúng cũng có chênh lệch giữa giá hỏi mua

(9)

14

và giá chào bán thấp hơn. Theo Francisco Muñoz (2012) tính thanh khoản được ước

𝑄 𝑡=1

lượng như sau:

𝑙𝑖𝑞𝑢𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑑𝑒𝑠ℎ𝑎𝑟𝑒𝑡 𝐷𝑄 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒 𝑜𝑢𝑡𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔

Trong đó DQ là số ngày giao dịch trong quý, Trade sharet là số lượng cổ

phiếu giao dịch trong thời gian t, Share outstanding là chứng khoán đang được lưu

hành của công ty.

Một thước đo thanh khoản khác của Amihud (2002) là ILQ –tỷ lệ hằng ngày

của giá trị tuyệt đối tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên khối lượng giao dịch của nó

lấy trung bình trong một khoảng thời gian, nó thể hiện đo lường thô của tác động

giá cả.

𝐷𝑦𝑖 𝑇=1

(10) 𝐼𝐿𝑄𝑖𝑦 = ∑ |𝑅𝑖𝑑𝑦| 𝐷𝑦𝑖 ∗ 𝑉𝐾𝑖𝑑𝑦

Trong đó Ridy là tỷ suất sinh lời của chứng khoán i vào ngày d năm y,

VKidy là khối lượng giao dịch hằng ngày, Diy là số ngày trong đó dữ liệu sẵn có

cho chứng khoán i trong năm y.

Theo Amihud và các cộng sự (1997), tỷ lệ thanh khoản liên quan đến sự thay

đổi đơn vị trong giá chứng khoán, tỷ lệ thanh khoản cao ngụ ý thanh khoản thị

trường lớn hơn.

𝑁𝑡 𝑛=1

𝑦

𝑦

𝑦

𝑝𝑖(𝑑−1)

𝑝𝑛𝑣𝑛 𝐿𝑅 = ∑ 𝑉𝐾𝑖𝑑/ ∑ |𝑅𝑖𝑑| = (11) ∑ ∑ |( 𝑝𝑖𝑑 − 1) ∗ 100|

Trong đó VKid là khối lượng giao dịch hằng ngày, Rid là tỷ suất sinh lợi của

chứng khoán i vào ngày d. ước lượng khối lượng giao dịch khi có 1% thay đổi trong

giá chứng khoán hoặc so sánh khối lượng giao dịch với những thay đổi tuyệt đối

trong giá chứng khoán tại một thời điểm nào đó.

2.4 Lý thuyết về thanh khoản ngân hàng

Trong phần 2.3, tác giả đã thảo luận về tính thanh khoản trong thị trường chứng

khoán. Hay chính là những lý thuyết thảo luận về tính thanh khoản cũng như

15

phương pháp đo lường tính thanh khoản của các tài sản tài chính (cổ phiếu, trái

phiếu…). Như vậy, tính thanh khoản của ngân hàng có phải cũng được đánh giá dựa

trên sự thay đổi về giá của chứng khoán đại diện cho giá trị ngân hàng hay không?

Vấn đề này sẽ được thảo luận trong những phần tiếp theo sau của luận văn này.

2.4.1 Thanh khoản tại Ngân hàng là gì?

Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng cho rằng: “Thanh khoản là một thuật

ngữ chuyên ngành nói về khả năng đáp ứng các nhu cầu về sử dụng vốn khả dụng

phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại mọi thời điểm như chi trả tiền gửi, cho vay,

thanh toán, giao dịch vốn …” Theo Duttweiler (2009), có hai khía cạnh khác nhau

về thanh khoản cần phải đặc biệt quan tâm, đó là thanh khoản tự nhiên và thanh

khoản nhân tạo. Trong đó, thanh khoản tự nhiên nghĩa là các dòng lưu chuyển xuất

phát từ tài sản hoặc nợ nhưng có thời gian đáo hạn theo luật định. Trong lĩnh vực

ngân hàng, khi một giao dịch với khách hàng thường được tái tục, có thể với cùng

số tiền hoặc với số tiền nhỏ hơn/lớn hơn thì nhìn chung nhóm khách hàng này

thường hành động gần như theo cách có thể dự đoán được. Điều này không chỉ

đúng với các tài sản mà còn đúng với các khoản nợ. Còn thanh khoản nhân tạo lại

được tạo ra thông qua khả năng chuyển tài sản thành tiền mặt trước ngày đáo hạn. Ở

đây có thể thấy hầu như lúc nào cũng có thể dễ dàng chuyển một chứng khoán cụ

thể thành tiền mặt, đặc biệt nếu vẫn còn công ty nào muốn chuyển chứng khoán

thành tiền mặt thì thị trường vẫn còn khả năng chấp nhận các giao dịch. Từ trước

đến nay đã có nhiều khái niệm khác nhau về rủi ro thanh khoản. Nhưng, rủi ro thanh

khoản có thể được hiểu là rủi ro khi NHTM không có khả năng thanh toán tại một

thời điểm nào đó, hoặc phải huy động các nguồn vốn với chi phí cao để đáp ứng

nhu cầu thanh toán; hoặc do các nguyên nhân chủ quan khác làm mất khả năng

thanh toán của NHTM, theo đó nó sẽ kéo theo những hậu quả không mong muốn.

(Duttweiler, 2009). Như vậy, ở đây đã xác định trạng thái thanh khoản của một

ngân hàng là gì, đó là khả năng thanh toán các nghĩa vụ nợ của NHTM.

Nguyên nhân gây ra rủi ro thanh khoản tại Ngân hàng:

16

Nhiều nghiên cứu đã tương đối thống nhất khi chỉ ra rằng, rủi ro thanh khoản có thể

đến từ bên tài sản nợ hoặc tài sản có, hoặc từ hoạt động ngoại bảng của bảng cân

đối tài sản của ngân hàng thương mại. Bên cạnh đó, theo Nguyễn Văn Tiến (2010),

có ba nguyên nhân tiền đề khiến cho ngân hàng phải đối mặt với rủi ro thanh khoản

thường xuyên là: “Thứ nhất, ngân hàng huy động và đi vay vốn thời gian ngắn, sau

đó cứ tuần hoàn chúng để cho vay thời gian dài hơn. Do đó nhiều ngân hàng phải

đối mặt với sự không trùng khớp về kỳ hạn đến hạn giữa tài sản có và tài sản nợ.”

“Thứ hai, sự nhạy cảm của tài sản tài chính với thay đổi lãi suất. Khi lãi suất tăng,

nhiều người gửi tiền sẽ rút tiền ra tìm kiếm nơi gửi khác có mức lãi suất cao hơn.

Những người có nhu cầu tín dụng sẽ hoãn lại, hoặc rút hết số dư hạn mức tín dụng

với lãi suất thấp đã thỏa thuận. Như vậy, thay đổi lãi suất ảnh hưởng đồng thời đến

luồng tiền gửi cũng như luồng tiền vay, và cuối cùng là đến thanh khoản của ngân

hàng”. “Thứ ba, ngân hàng luôn phải đáp ứng nhu cầu thanh khoản một cách hoàn

hảo. Những trục trặc về thanh khoản sẽ làm xói mòn niềm tin của dân chúng vào

ngân hàng.”

Ở nguyên nhân thứ hai, sự sụt giảm tính thanh khoản của ngân hàng đến từ sụt giảm

giá trị của các tài sản mà ngân hàng đang nắm giữ. Dẫn đến khó khăn trong việc

chuyển đổi tài sản thành tiền mặt để thanh toán các khoản nợ đến hạn.

Lý thuyết về đo lường thanh khoản và các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản

của các NHTM

Trước đây, người ta thường sử dụng các tỷ lệ thanh khoản để đưa ra các biện

pháp quản lý rủi ro thanh khoản tốt hơn. Tỷ lệ mà các nghiên cứu trước đây sử dụng

bao gồm: tỷ lệ tài sản thanh khoản/tổng tài sản (ví dụ như Aspachs và ctg. (2005),

Rychtárik (2009), Praet và Herzberg (2008). Tỷ lệ tài sản thanh khoản/tiền gửi

khách hàng và vay ngắn hạn (Aspachs và ctg. năm 2005; Rychtárik năm 2009; Praet

and Herzberg năm 2008), Tỷ lệ tài sản thanh khoản/Tổng huy động ngắn hạn

(Indriani, 2012). Nếu các tỷ lệ thanh khoản này cao chứng tỏ ngân hàng hoạt động

có hiệu quả và ít rủi ro hơn. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu sử dụng tỷ lệ vốn

vay/tổng tài sản (ví dụ như Athanasoglou và ctg., 2006.), tỷ lệ cho vay ròng với

17

khách hàng/tài trợ ngắn hạn (ví dụ như Pasiouras và Kosmidou, 2007) để đánh giá

rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Nếu các tỷ số này cao có thể dẫn đến rủi ro thanh

khoản của các ngân hàng.

Nghiên cứu về tính thanh khoản rất quan trọng đối với thị trường tài chính và

các ngân hàng, đặc biệt là từ sau khủng hoảng kinh tế 2008. Theo Aspachs (2005)

và Nikolau (2009), tính thanh khoản không đơn giản phụ thuộc vào các yếu tố

khách quan bên ngoài (chẳng hạn như thị trường hiệu quả, cơ sở hạ tầng, chi phí

giao dịch thấp, số lượng lớn người mua và người bán, đặc tính minh bạch của tài

sản giao dịch) mà điều quan trọng là nó ảnh hưởng bởi yếu tố bên trong, đặc biệt là

các phản ứng của người tham gia thị trường khi đối mặt với sự không chắc chắn và

thay đổi giá trị tài sản.

Bằng kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả, như Aspachs và ctg.

(2005), Rychtárik (2009), Praet và Herzberg (2008), thì có 04 chỉ số cở bản có thể

dùng để đo lường trạng thái thanh khoản của ngân hàng:

L1: Tài sản thanh khoản/ Tổng tài sản (Liquid assets/Total assets)

Tỷ số này cung cấp một thông tin chung về khả năng thanh khoản của ngân

hàng. Tức là trong tổng tài sản của ngân hàng tỷ trọng tài sản thanh khoản là bao

nhiêu. Trong đó, tài sản thanh khoản bao gồm các mục I (tiền mặt, vàng bạc, đá

quý), II (tiền gửi tại ngân hàng nhà nước), III (tiền gửi và cho vay tại các tổ chức tín

dụng khác), IV (Chứng khoán kinh doanh). Tỷ số này cao tức là khả năng thanh

khoản của ngân hàng rất tốt. Tuy nhiên, nếu tỷ lệ này quá lớn cũng không có lợi.

L2: Tài sản thanh khoản/Tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn (Liquid

assets/Deposits+ Short term borrowing)

Tỷ lệ này cho biết khả năng đáp ứng nghĩa vụ đến hạn của ngân hàng. L2 tập

trung vào mức độ nhạy cảm của ngân hàng đối với nguồn vốn huy động được.

Trong đó, tài sản thanh khoản bao gồm các mục I (tiền mặt, vàng bạc, đá quý), II

(tiền gửi tại ngân hàng nhà nước), III (tiền gửi và cho vay tại các tổ chức tín dụng

khác), IV (Chứng khoán kinh doanh). Tiền gửi khách hàng và vay ngắn hạn bao

18

gồm mục: I (các khoản nợ của chính phủ và ngân hàng nhà nước), II (Tiền gửi và

vay từ các tổ chức tính dụng khác), III (tiền gửi của khách hàng).

Tỷ số thanh khoản L2 sử dụng tài sản thanh khoản để đo lường khả năng

thanh khoản là rất tốt. Tuy nhiên, tỷ lệ này là tập trung vào mức độ nhạy cảm của

ngân hàng khi lựa chọn các loại kinh phí (bao gồm tiền gửi của các hộ gia đình,

doanh nghiệp và các tổ chức tài chính khác). Tỷ số này cũng giống L1, tức là tỷ số

này cao cũng thể hiện thanh khoản của ngân hàng là tốt.

L3: Cho vay/ Tổng tài sản (Loans/ Total assets)

Tỷ số này cho biết có bao nhiêu phần trăm khoản cho vay trên tổng tài sản

ngân hàng. Do đó tỷ lệ này cao tức là khả năng thanh khoản của ngân hàng càng

kém vì, ngân hàng cho vay càng nhiều thì tài sản thanh khoản kém sẽ tăng cao và tài

sản thanh khoản của ngân hàng cũng giảm theo.

L4: Cho vay/ Tiền gửi khách hàng + các khoản tài trợ ngắn hạn

(Loans/Deposits + Short term financing)

Tỷ số cũng giống L3, tức là nếu cao thì khả năng thanh khoản của ngân hàng

yếu. Các tỷ số này tương ứng với nhiều nghiên cứu khác nhau sẽ sử dụng làm biến

phụ thuộc để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân

hàng thương mại.

Ngoài ra, cũng quan trọng để một ngân hàng duy trì Dự trữ thanh khoản

Theo Duttweiler (2009), với mục đích là duy trì khả năng thanh toán, và Ngân hàng

thương mại cũng phải đảm bảo toàn bộ giá trị tài sản có phải lớn hơn các khoản nợ

ở mọi thời điểm. Nếu trong kinh doanh vốn cho vay không có khả năng thu hồi và

lỗ trong nghiệp vụ chứng khoán sẽ làm cho giá trị tài sản có xuống thấp hơn tài sản

nợ và như vậy sẽ dẫn đến ngân hàng mất khả năng thanh toán, có thể phải đóng cửa

hoặc phải bán tài sản cho ngân hàng khác. Trong các nguồn dự trữ để đảm bảo khả

năng thanh khoản cho các ngân hàng có hai nguồn quan trọng mà các nhà quản lý

trong ngân hàng phải đặc biệt quan tâm, đó là: Nguồn dự trữ sơ cấp và nguồn dự trữ

thứ cấp. (Duttweiler, 2009) Dự trữ sơ cấp là các khoản mục về ngân quỹ tiền mặt,

tiền gửi ở Ngân hàng Trung ương, tiền gửi các ngân hàng khác. Các khoản dự trữ

19

này được sử dụng để dự trữ theo quy định của Ngân hàng Trung ương và đáp ứng

nhu cầu bất thường về tiền mặt cho khách hàng hoặc để thực hiện các khoản thanh

toán cho ngân hàng khác trong việc thanh toán giữa các ngân hàng. Dự trữ thứ cấp

bao gồm các loại chứng khoán có khả năng chuyển thành tiền dễ dàng như: trái

phiếu kho bạc, giấy chấp nhận trả tiền của ngân hàng... Dự trữ thứ cấp được dùng

để hỗ trợ cho dự trữ sơ cấp về các nhu cầu rút tiền, thanh toán giữa các ngân hàng

và vay mượn của khách hàng đã được dự kiến trước.

Theo Amihud và các cộng sự (1997), tỷ lệ thanh khoản liên quan đến sự thay

đổi đơn vị trong giá chứng khoán, tỷ lệ thanh khoản cao ngụ ý thanh khoản thị

trường lớn hơn.

𝑁𝑡 𝑛=1

𝑦

𝑦

𝑦

𝑝𝑖(𝑑−1)

(12) 𝑝𝑛𝑣𝑛 𝐿𝑅 = ∑ 𝑉𝐾𝑖𝑑/ ∑ |𝑅𝑖𝑑| = ∑ ∑ |( 𝑝𝑖𝑑 − 1) ∗ 100|

Trong đó VKid là khối lượng giao dịch hằng ngày, Rid là tỷ suất sinh lợi của

chứng khoán i vào ngày d. ước lượng khối lượng giao dịch khi có 1% thay đổi trong

giá chứng khoán hoặc so sánh khối lượng giao dịch với những thay đổi tuyệt đối

trong giá chứng khoán tại một thời điểm nào đó.

Một thước đo thanh khoản khác của Amihud (2002) là ILQ –tỷ lệ hằng ngày

của giá trị tuyệt đối tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên khối lượng giao dịch của nó

lấy trung bình trong một khoảng thời gian, nó thể hiện đo lường thô của tác động

𝐷𝑦𝑖 𝑇=1

giá cả.

(13) 𝐼𝐿𝑄𝑖𝑦 = ∑ |𝑅𝑖𝑑𝑦| 𝐷𝑦𝑖 ∗ 𝑉𝐾𝑖𝑑𝑦

Trong đó Ridy là tỷ suất sinh lời của chứng khoán i vào ngày d năm y,

VKidy là khối lượng giao dịch hằng ngày, Diy là số ngày trong đó dữ liệu sẵn có

cho chứng khoán i trong năm y.

Từ lúc thanh khoản trở thành vấn đề đáng được quan tâm của các ngân hàng

thương mại thì đã có rất nhiều lý luận, nhiều tác giả đề cập đến những yếu tố có thể

ảnh hưởng đến khả năng thanh khoản. Tuy nhiên, những nghiên cứu cho kết quả

đáng tin cậy nhất đa số tập trung vào các nghiên cứu về ngân hàng ở Châu Âu và

20

Bắc Mỹ. Những nghiên cứu trên tập trung vào hai nhóm yếu tố chính có thể ảnh

hưởng đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng thương mại: Nhóm thứ nhất là

những yếu tố nội tại của chính bản thân các ngân hàng đó như: lợi nhuận, vốn chủ

sở hữu, tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ cho vay trên huy động, quy mô ngân hàng, tỷ lệ dự phòng

rủi ro tín dụng … Nhóm thứ hai đề cập đến các yếu tố vĩ mô như: tỷ lệ tăng trưởng

kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát, lãi suất cho vay, lãi suất cơ bản của

NHTW, lãi suất bình quân liên ngân hàng … Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập

trung vào các yếu tố nội tại, chưa đi sâu vào phân tích ảnh hưởng của các yếu tố vĩ

mô đến khả năng thanh khoản của các ngân hàng.

2.4.2 Mô hình đo lường sự ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị

của ngân hàng

Bên cạnh những chỉ số (L1, L2, L3 và L4) đã được trình bày trong phần 2.3, được

dùng để đo lường cho tính thanh khoản của ngân hàng, thì cũng có những tác giả đã

xây dựng một mô hình để ước lượng tính thanh khoản của ngân hàng.

Trong nghiên cứu của Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015), các tác giả đã nhắc

lại rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến hoạt

động của các tổ chức tài chính. Dựa trên nhận định đó, Shin – Kuo Yeh và các cộng

sự (2015) đã xây dựng một mô hình đo lường sự ảnh hưởng của trạng thái thanh

khoản đến giá trị của ngân hàng, dựa trên mô hình giảm tính thanh khoản của Chen

(2012) và một mô hình cơ cấu vốn bởi Geske (1979). Để kết hợp cả hai mô hình,

chúng ta thực hiện các giả định giống như cả hai mô hình đo lường thanh khoản tài

sản như trình bày ở phần 2.2.

Theo Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015), có hai nguyên nhân dẫn đến sự sụt

giảm giá trị của một công ty (Firm Values), cũng như là dẫn đến nguy cơ một công

ty mất khả năng chi trả:

Thứ nhất, do hoạt động không hiệu quả dẫn đến việc công ty mất khả năng thanh

toán các khoản nợ đến hạn, gồm có: chi phí vận hành, chi phí quản lý hàng tồn

kho và nghĩa vụ nợ ngắn hạn. Đây chính là rủi ro hoạt động.

21

Thứ hai, sự sụt giảm giá trị thanh khoản của các tài sản tài chính mà công ty sở

hữu do yếu tố thị trường. Việc này sẽ dẫn đến công ty khó khăn trong việc

chuyển đổi tài sản tài chính thành tiền mặt, để thanh toán các nghĩa vụ tài chính.

Khi đó, các tài sản tài chính đối diện hai rủi ro chính: giảm thanh khoản và giảm

thị giá. Đây chính là rủi ro thanh khoản.

Rủi ro hoạt động có thể xảy ra trước rủi ro thanh khoản, trong trường hợp một công

ty có thể chuyển đổi tài sản tài chính thành tiền mặt dễ dàng, nhưng vẫn không đủ

nguồn lực tài chính để thanh toán các nghĩa vụ nợ, từ đây giá trị công ty cũng sụt

giảm theo.

Trái lại, rủi ro thanh khoản có thể xảy ra trước rủi ro hoạt động, trong trường hợp

thị trường bắt đầu bước vào thời kỳ suy thoái. Khi đó, việc sụt giảm giá trị thanh

khoản của các tài sản tài chính có thể ảnh hưởng đến gía trị của công ty.

Đối với công ty là các tổ chức tài chính hay ngân hàng, trạng thái thanh khoản ròng

được hiểu là sự chênh lệch giữa tổng các nguồn tạo thành thanh khoản và tổng nhu

cầu sử dụng thanh khoản. Khi tổng giá trị tài sản của ngân hàng sụt giảm thì trạng

thái thanh khoản ròng cũng giảm theo.

Trong Nnghiên cứu của Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tập trung vào việc

phân tích cho trường hợp thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản. Do đó,

theo Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015), mô hình đo lường sự ảnh hưởng của

tính thanh khoản đến giá trị của ngân hàng sẽ bao gồm hai phân tích:

Đầu tiên là phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố cụ thể gây ra sự sụt giảm

tổng giá trị tài sản ngân hàng, từ đó cũng ảnh hưởng đến trạng thái thanh

khoản ròng của ngân hàng. Đây cũng chính là phân tích sự sụt giảm tính

thanh khoản của ngân hàng bắt nguồn từ đâu.

Thứ hai, là phân tích sự ảnh hưởng ngược lại của trạng thái sụt giảm thanh

khoản đến tổng giá trị tài sản của ngân hàng.

Trong nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị công ty: Bằng

chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”, tác giả cũng thực hiện cả hai

phân tích như Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015), để xác định sự ảnh hưởng của

22

trạng thái thanh khoản đến giá trị ngân hàng, cũng như là xác định các nhân tố nào

gây ra sự sụt giảm trạng thái thanh khoản ròng của ngân hàng.

2.5 Những bằng chứng ảnh hưởng của trạng thái thanh khoản đến giá trị

doanh nghiệp hoặc ngân hàng

Có rất nhiều yếu tố nguy cơ ảnh hưởng đến giá trị tài sản và tính thanh khoản

đóng vai trò quan trọng trong việc xác định giá trị tài sản tài chính. Trong khi có rất

nhiều khái niệm về thanh khoản, thanh khoản liên quan đến định giá tài sản đại diện

cho mức độ mà tài sản có thể được chuyển đổi sang tiền mặt phụ thuộc vào nhu cầu

và nguồn cung các tài sản. Nếu tính thanh khoản của một tài sản giảm trên thị

trường, các nhà đầu tư sẽ muốn bán tài sản, sau đó họ có thể hạ thấp giá của nó để

thực hiện việc buôn bán được gọi là giảm tính thanh khoản.

Hiện nay có nhiều tài liệu nghiên cứu về khả năng thanh khoản. Tuy nhiên,

tập trung chủ yếu vào nghiên cứu cấp độ vi mô chẳng hạn như khối lượng giao dịch,

bid-ask, hoặc tần số giao dịch phản ánh tính thanh khoản trong vi thị trường.

Amihud (2002) đã sử dụng dữ liệu hàng ngày khối lượng giao dịch cổ phiếu để đo

lường cổ phiếu thanh khoản. Tuy nhiên, lưu ý rằng mặc dù các dữ liệu cần thiết

trong tính toán của Amihud (2002) có sẵn tại các thị trường phát triển, nhưng không

đầy đủ trong các thị trường mới nổi như Đài Loan. Để khắc phục những vấn đề của

mẫu chuỗi thời gian ngắn, Bekaert et al. (2007) đã sử dụng tỷ lệ quan sát lợi nhuận

trung bình hàng ngày so với tháng để đo tính thanh khoản cho 19 thị trường chứng

khoán mới nổi.

Pastor và stambaugh (2003) đo lường thanh khoản bằng hệ số đảo ngược giá,

do tác động giá tạm thời của khối lượng giao dịch. Biện pháp này được dựa trên

quan điểm rằng thanh khoản thấp nghĩa là có sự đảo chiều về tỷ suất sinh lời của

khối lượng giao dịch cao hơn. Các biện pháp của Roll (1984) đề nghị xem xét phát

sinh từ thực tế giá sự phục hồi của giá và áp lực lên giá bid và ask. Do đó, sự thay

đổi biên động hiệp phương sai của giá cả là một biện pháp đo lường thanh khoản.

Bao, Pan, và Wang (2011) đưa ra biện pháp thanh khoản tổng hợp từ trái phiếu đầu

23

tư sử dụng các biện pháp Roll và xem xét những tác động tính thanh khoản thấp của

giá.

Al-Tamimi và Obeidat (2013) xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng

đến an toàn vốn của các ngân hàng thương mại của Jordan tại sở giao dịch chứng

khoán Amman cho giai đoạn từ 2000 –2008. Nghiên cứu cho thấy rằng có mối

tương quan tích cực ý nghĩa thống kê giữa mức độ đầy đủ vốn tại ngân hàng thương

mại và các yếu tố rủi ro thanh khoản, và lợi nhuận trên tài sản, và một mối quan hệ

nghịch đảo không có ý nghĩa thống kê giữa tỷ lệ an toàn vốn tại ngân hàng thương

mại và các yếu tố rủi ro vốn, rủi ro tín dụng và doanh thu.

Lartey et al. (2013) đã tìm cách để tìm hiểu mối quan hệ giữa tỷ lệ thanh

khoản và lợi nhuận của các ngân hàng niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán

Ghana. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng trong giai đoạn 2005-2010, cả hai tính

thanh khoản và lợi nhuận của các ngân hàng niêm yết đã giảm. Một lần nữa, nó

cũng được tìm thấy rằng đã có mối quan hệ tích cực rất yếu giữa tính thanh khoản

và lợi nhuận của các ngân hàng được liệt kê ở Ghana.

Các nghiên cứu hiện nay không thể phản ánh tác động của rủi ro thanh khoản

đối với giá trị tài sản của tổ chức tài chính với mô hình định giá toàn diện. Hơn nữa,

rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản đã được coi là hai mối quan tâm lớn cho các tổ

chức tài chính. Ericsson và Renault (2006) cho rằng cả hai rủi ro có tương quan cao,

nó sẽ thích hợp hơn để sử dụng một mô hình có thể cung cấp sự tương tác giữa rủi

ro thanh khoản và tín dụng. Mô hình của Chen (2012) đề xuất mô hình cân bằng đó

là phù hợp với mô hình Merton sử dụng rộng rãi trong mô hình đo lường rủi ro tín

dụng. Do đó, có thể lấp khoảng trống này bằng việc đo lường thanh khoản truyền

thống và áp dụng các mô hình giảm tính thanh khoản thấp trong Chen (2012) để

đánh giá giá trị của các tổ chức tài chính.

Chen, Yang và Yeh (2014), đã tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm kiểm

tra những yếu tố ảnh hưởng đến giảm thanh khoản công ty, cụ thể là các tổ chức tài

chính. Chen, Yang và Yeh (2014), xem xét liệu có sự thay đổi đáng kể trong giảm

giá thanh khoản trước và sau cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008. Mỗi ngân hàng

24

cũng có thể áp dụng một mô hình để hiểu rủi ro thanh khoản riêng của mình và

thông qua các bước cần thiết để tăng cường thanh khoản của họ. Có hai nguồn khác

nhau đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp: (1) doanh thu (2) thanh khoản mặc định

là do thiếu đủ tiền mặt để thanh toán các nghĩa vụ nợ hiện có. Dựa nghiên cứu của

Chen et al. (2012), mô tả cấu trúc vốn của một công ty và giá trị mặc định kinh tế và

tính thanh khoản của các mô hình Geske (1979), là một phần mở rộng thời gian của

mô hình Merton (1974). Chen và các cộng sự (2014) cũng thông qua Geske (1977)

lựa chọn mô hình phù hợp nhất để kiểm tra kết quả nghiên cứu của Lehman

Brothers ở giữa khủng hoảng tài chính năm 2008. Để ước tính giá trị tài sản của tổ

chức tài chính, nghiên cứu kết hợp các mô hình thanh khoản của Chen (2012) với

mô hình Geske. Các mẫu được sử dụng trong nghiên cứu của Chen (2012) bao gồm

22 tổ chức tài chính: 10 ngân hàng và 12 công ty tài chính, trong đó bao gồm toàn

bộ ngành công nghiệp tài chính tại Đài Loan với đầy đủ dữ liệu. Nghiên cứu của

Chen (2012) áp dụng phân tích hồi quy để điều tra đặc trưng doanh nghiệp ảnh

hưởng đến việc giảm thanh khoản. Mô hình thanh khoản của các ngân hàng thương

mại bao gồm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (𝑅𝑂𝐸), thanh khoản ngắn hạn- khả

năng thanh toán nợ ngắn hạn (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜),

tỷ lệ tiền mặt trên tài sản (𝐶𝑎𝑠ℎ) và quy mô doanh nghiệp (𝑆𝑖𝑧𝑒). Kết quả nghiên

cứu cho thấy bằng chứng tác động của thanh khoản đến giá trị của các tổ chức tài

chính, chỉ tiêu này có khuynh hướng tích cực kể từ sau suy thoái kinh tế thế giới

2008.

Shin- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) nghiên cứu sự ảnh hưởng của tính

thanh khoản đến giá trị của công ty: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Đài

Loan. Shin- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã xây dựng mô hình đo lường dựa

theo nghiên cứu của Chen (2012) với các biến bao gồm: Mức sụt giảm tính thanh

khoản, Liquitdity Discount (LD), tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (𝑅𝑂𝐸), thanh

khoản ngắn hạn- khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên

tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ tiền mặt trên tài sản (𝐶𝑎𝑠ℎ) và quy mô doanh nghiệp

(𝑆𝑖𝑧𝑒). Shin- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã chia các ngân hàng tại Đài Loan

25

thành ba nhóm chính. Thứ nhất, ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh

hưởng khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Safe banks). Thứ hai, ngân hàng hoạt

động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt giảm thanh khoản

(Crisis- contagious banks). Cuối cùng, là những ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề

nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Liquidity- vulnerable banks). Shin- Kuo

Yeh và các cộng sự (2015) bằng phân tích thực nghiệm đã phát hiện ra những kết

quả thú vị. Đầu tiên, mức sụt giảm tính thanh khoản (LD) của các ngân hàng tại Đài

Loan thay đổi khá mạnh trong suốt năm 2008, nhưng sau khoảng hai năm rưỡi đã có

dấu hiệu phục hồi khả quan và ít biến động hơn. Thứ hai, trước khủng hoảng năm

2008 thì trạng thái thanh khoản của các ngân hàng Đài Loan đã có dấu hiệu xấu.

Đây cũng là tín hiệu để những nhà đầu tư nhận biết khủng hoảng tài chính có khả

năng xảy ra. Thứ ba, Shin- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) phát hiện ra rằng có sự

tương quan mạnh giữa ROE và mức sụt giảm tính thanh khoản của ngân hàng. Khi

ROE sụt giảm thì mức sụt giảm tính thanh khoản của ngân hàng cũng tăng lên.

Ngoài ra, cũng có rất nhiều nghiên cứu về đề tài thanh khoản ngân hàng

được thực hiện cho trường hợp Việt Nam.

Trong nghiên cứu “ Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của hệ

thống các Ngân hàng thương mại Việt Nam”, của Trương Quang Thông (2013) đã

lập luận rằng, rủi ro thanh khoản ngân hàng không những phụ thuộc vào các yếu tố

bên trong hệ thống ngân hàng như là: quy mô tổng tài sản, dự trữ thanh khoản, vay

liên ngân hàng và tỷ lệ vốn tự có so với tổng nguồn vốn, mà còn chịu sự tác động

của các biến kinh tế vĩ mô, tức là những yếu tố bên ngoài hệ thống ngân hàng như

tăng trưởng kinh tế, lạm phát, đặc biệt thể hiện qua độ trễ chính sách.

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Băng Thanh (2013), với mục tiêu là đo lường

các yếu tố tác động đến thanh khoản hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam.

Nguyễn Thị Băng Thanh (2013) đã xây dựng mô hình hồi quy đo lường các yếu tố

tác động đến thanh khoản hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam dựa trên

nghiên cứu của Pavla Vodová (2011). Chỉ số đại diện cho trạng thái thanh khoản

của các ngân hàng Việt Nam chính là các chỉ số L1, L2, L3 và L4. Những kết quả

26

chính đạt được trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Băng Thanh (2013) như sau: Thứ

nhất, các biến lãi suất ngân hàng, lãi suất cho vay, tỷ lệ thất nghiệp không có tác

động đến thanh khoản của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Thứ hai, các chỉ số

như Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản, quy mô ngân hàng, tăng trưởng kinh tế, lạm phát,

lãi suất thị trường tiền tệ, chênh lệch lãi suất, chính sách tiền tệ, đều có tác động đến

các chỉ tiêu đo lường thanh khoản của các NHTM Việt Nam. Kết luận của Nguyễn

Thị Băng Thanh (2013) cho thấy, thanh khoản của các NHTM Việt Nam bị ảnh

hưởng nhiều bởi các yếu tố vĩ mô hơn là các nhân tố nội tại bên trong của NHTM

Việt Nam.

Trong nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản của các

NHTM Việt Nam”của Phạm Duy Hưng (2013), tác giả đã tiến hành phân tích để

tìm ra những nhân tố chính ảnh hưởng tới tính thanh khoản của các NHTM Việt

Nam. Cũng giống như Nguyễn Thị Băng Thanh (2013), Phạm Duy Hưng (2013) đã

sử dụng biến LIQUITDITY (một trong bốn chỉ số L1, L2, L3 và L4) đại diên cho

tính thanh khoản của ngân hàng thương mại. Bằng việc phân tích dữ liệu bảng cho

mẫu dữ liệu gồm 30 ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam, thông qua mô

hình hồi quy OLS, Phạm Duy Hưng (2013), đã phát hiện ra ba nhân tố chính ảnh

hưởng đến tính thanh khoản của các NHTM Việt Nam, đó là: Tỷ lệ tổng dư nợ cho

vay/tổng tiền gửi khách hàng, Tỷ lệ giữa vốn chủ sở hữu ngân hàng/Tổng tài sản có

ngân hàng và quy mô ngân hàng.

Trên cơ sở vận dụng tổng hợp các phương pháp nghiên cứu, Đặng Thị Thu

Hiền (2013) tập trung vào việc phân tích cơ bản về quản trị rủi ro thanh khoản

trong kinh doanh ngân hàng, cũng như là đánh giá tính thanh khoản và quản trị

thanh khoản. Nghiên cứu “Nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro thanh khoản tại các

ngân hàng thương mại Việt Nam” của Đặng Thị Thu Hiền (2013) đã tìm ra những

ưu điểm, hạn chế, nguyên nhân của những hạn chế và một số gợi ý cho hoạt động

quản trị thanh khoản cho các ngân hàng Việt Nam, trong giai đoạn 2013 – 2015.

Trong nghiên cứu “Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân

hàng thương mại Việt Nam”, của Nguyễn Văn Phương (2015), tác giả đã tiến hành

27

phân tích để tìm ra các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng

thương mại Việt Nam. Dựa trên cơ sở mô hình nghiên cứu của Vodová (2011,

2013a và 2013b) và Trương Quang Thông (2013), nghiên cứu của Nguyễn Văn

Phương (2015) đã được những kết quả chính như sau: thứ nhất, quy mô tài sản ngân

hàng và vốn chủ sở hữu đều có ảnh hưởng ngược chiều đến rủi ro thanh khoản. Thứ

hai, tăng trưởng tín dụng tạo ra ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro thanh khoản. Vì,

khi ngân hàng tăng cường cho vay thì khối lượng tài sản thanh khoản kém mà ngân

hàng nắm giữ sẽ tăng lên, còn tài sản có tính thanh khoản cao sẽ giảm đi. Từ đó, khả

năng thanh khoản của ngân hàng cũng giảm. Thứ ba, các nguồn tài trợ bên ngoài

như là thị trường liên ngân hàng có thể là giải pháp giúp các ngân hàng xử lý việc

thiếu hụt thanh khoản trong ngắn hạn. Khi gia tăng các nguồn tài trợ thì rủi ro thanh

khoản của ngân hàng cũng giảm theo. Thứ tư, tăng trưởng kinh tế sẽ tác động ngược

chiều đến rủi ro thanh khoản. Thứ năm, lạm phát không ảnh hưởng đến rủi ro thanh

khoản của các ngân hàng tại Việt Nam.

Gần đây nhất, nghiên cứu “Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro thanh khoản của

các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt

Nam”, của Lê Quốc Toản (2016), tác giả đã sử dụng mô hình kiểm tra sức chịu

đựng rủi ro thanh khoản của các ngân hàng dựa trên mô hình của Martin Cihak

(2007), một trong hai mô hình nghiên cứu của IMF. Ngoài ra, Lê Quốc Toản (2016)

dùng mô hình để kiểm tra sức chịu đựng của các ngân hàng trước các cú sốc thanh

khoản giả định. Trong mô hình, các cú sốc thanh khoản được thể hiện dưới dạng tỷ

lệ rút tiền tăng đột biến. Để đáp ứng nhu cầu chi trả tăng đột biến, các ngân hàng

phải bán tài sản của mình và mô hình này không tính đến sự trợ giúp của ngân hàng

nhà nước và thị trường liên ngân hàng. Tài sản của ngân hàng bao gồm: tài sản có

tính thanh khoản cao, với khả năng chuyển đổi thành tiền cao và tài sản có tính

thanh khoản thấp, với khả năng chuyển đổi thành tiền thấp. Kết luận chính trong

nghiên cứu của Lê Quốc Toản (2016) cho thấy, trong giai đoạn đến năm 2016 tình

hình thanh khoản của các ngân hàng thương mại niêm yết của Việt Nam vẫn chưa

thật sự khoẻ mạnh, dễ dàng mất khả năng thanh khoản khi có cú sốc xảy ra mà

28

không có sự giúp đỡ từ bên ngoài. Không chỉ có những ngân hàng có quy mô nhỏ

và vừa, mà một số ngân hàng có quy mô lớn cũng mất khả năng chi trả.

Nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị công ty: Bằng

chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”, của tác giả được dựa sự tiếp thu

các kết quả nghiên cứu của các tác giả khác trong và ngoài Việt Nam, và nền tảng

phương pháp dựa trên nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của

công ty: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Đài Loan” của Shin- Kuo Yeh

và các cộng sự (2015).

29

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

Phần này sẽ trình bày phương pháp và dữ liệu nghiên cứu để có thể đạt được những

mục tiêu mà tác giả đã trình bày ở phần 1.2. Đó là, phân tích ảnh hưởng tính thanh

khoản đến giá trị công ty (Firm Values), các công ty chính là các ngân hàng thương

mại Việt Nam

Dựa theo nghiên cứu của Shin- Kuo- Yeh và các cộng sự (2015), mô hình phân tích

ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị của các ngân hàng thương mại Đài

Loan, bao gồm những biến chính: Mức giảm thanh khoản (LD), tỷ suất sinh lời trên

vốn chủ sở hữu (𝑅𝑂𝐸), thanh khoản ngắn hạn- khả năng thanh toán nợ ngắn hạn

(𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ tiền mặt trên tài sản

(𝐶𝑎𝑠ℎ) và quy mô doanh nghiệp (𝑆𝑖𝑧𝑒). Trong nghiên cứu của Shin- Kuo- Yeh và

các cộng sự (2015), tác giả đã dùng các mô hình như là mô hình tuyến tính GLS

(Generalized Least Square), mô hình các ảnh hưởng cố định FEM (Fixed Effects

Model) và mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM (Random Effects Model) để phân

tích.

Vì vậy, trong nghiên cứu này tác giả cũng sẽ sử dụng những mô hình tương tự với

Shin- Kuo- Yeh và các cộng sự (2015), để phân tích sự ảnh hưởng của tính thanh

khoản đến giá trị của các ngân hàng thương mại Việt Nam. Bên cạnh đó, tác giả sự

dụng thêm hai mô hình, bao gồm mô hình tuyến tính tổng quát hóa GLM

(Generalized Liner Model) và mô hình vector tự hồi quy cho dữ liệu bảng PVAR.

Tác giả sử dụng nhiều mô hình là để đạt được kết quả ước lượng tối ưu, cũng như là

để tìm được kết quả ước lượng phù hợp nhất với mục tiêu nghiên cứu. Những mô

hình trong bài được ước lượng thông qua phần mềm Stata 12 và Eviews 8.

Lý do tác giả sử dụng nhiều mô hình là vì: dữ liệu trong bài là dữ liệu bảng và thay

đổi theo thời gian nên mô hình nghiên cứu thích hợp là FEM và REM. Tuy nhiên 02

mô hình này được thực hiện dựa trên nền tảng cơ bản là cơ bản là mô hình GLS. Do

đó GLS được thực hiện trước tiên, kế đến dựa trên kết quả GLS tác giả phân tích

tiếp 02 mô hình FEM và REM. Ngoài ra mô hình GLM là một mô hình tương đồng

30

với GLS, nhưng lại thiếu kỹ thuật ước lượng FEM và REM. Vì vậy, mục đích sử

dụng GLM chính là để đảm bảo kết quả GLS có ý nghĩa thống kê, tức là kết quả

ước lượng GLM dùng để kiểm tra lại mô hình GLS. Từ đó khi kết quả ước lượng

GLS đạt mức thống kê như kỳ vọng thì tác giả mới có cơ sở thực hiện tiếp kỹ thuật

phân tích FEM và REM.

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày chi tiết các mô hình phân tích và cách đo

lường biến.

3.1 Ảnh hưởng trạng thái thanh khoản đến giá trị ngân hàng

Dựa trên nghiên cứu của Chen và các cộng sự (2012) và nghiên cứu của Shih- Kuo

Yeh và các cộng sự (2015) thì trạng thái thanh khoản của mỗi ngân hàng sẽ rất khác

nhau. Nguyên nhân là do mỗi ngân hàng khác nhau về quy mô hay khả năng sinh

lợi. Ngoài ra, các chỉ số đánh giá sức khỏe hoạt động của một ngân hàng như là tỷ lệ

nợ trên tài sản, tỷ lệ nợ ngắn hạn hay tỷ lệ tiền mặt có sẵn để đáp ứng nhu cầu thanh

khoản. Vì vậy, tất cả những yếu tố được dùng để đánh giá khả năng hoạt động của

một ngân hàng thì cũng sẽ giải thích được sự thay đổi trạng thái thanh khoản của

một ngân hàng.

Do đó, mô hình nghiên cứu để phân tích sự ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá

trị của ngân hàng thương mại Việt Nam của tác giả, được xây dựng dựa trên cơ sở

lý thuyết về thanh khoản ngân hàng thương mại, giá trị của công ty (Firm Values)

và các công trình nghiên cứu quốc tế kết hợp với nghiên cứu nền tảng, như là của

Al-Tamimi và Obeidat (2013) và Lartey et al. (2013), của Chen, Yang và Yeh

(2014), của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015), và các công trình nghiên cứu có

liên quan nghiên cứu tình huống các NHTM Việt Nam trong bối cảnh hội nhập kinh

tế và tái cấu trúc ngành ngân hàng. Tính thanh khoản ở đây chính là tính sụt giảm

thanh khoản (Liquidity Discount- LD). Mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:

31

𝐿𝐷𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽1𝑅𝑂𝐸𝑖𝑡 + 𝛽2𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑡 + 𝛽3𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑡 + 𝛽4𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖𝑡 + 𝛽5𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖𝑡

+ 𝑢𝑖𝑡 (14)

Trong đó:

𝐿𝐷𝑖: Liquidity discount thể hiện mức độ sụt giảm thanh khoản của các tài sản tài

chính, hay chính là mức sụt giảm tính thanh khoản của các ngân hàng. LD được đo

lường dựa theo cách đo lường trong nghiên cứu của Chen, Yang và Yeh (2014) và

Shih –Kuo Yeh (2015), sẽ được trình bày trong phần 3.2 của nghiên cứu này

Các biến khác của (14) bao gồm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (𝑅𝑂𝐸), khả

năng thanh toán nợ ngắn hạn (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜),

tỷ lệ tiền mặt trên tài sản (𝐶𝑎𝑠ℎ), và quy mô doanh nghiệp (𝑆𝑖𝑧𝑒).

Trạng thái sụt giảm thanh khoản có thể thay đổi theo đặc điểm cụ thể ngân hàng.

Với mục đích này, tác giả thu thập dữ liệu đặc trưng của ngân hàng để giải thích

việc giảm thanh khoản trong một phân tích hồi quy. Những đặc trưng theo từng

ngân hàng là lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), khả năng thanh toán nợ ngắn

hạn (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ tiền mặt trên tài sản,

và quy mô doanh nghiệp. ROE được đo bằng thu nhập ròng chia vốn chủ sở hữu

bình quân. Khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), được đo lường bằng

tài sản lưu động trên quy mô nợ ngắn hạn. Tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜) đo

lường bằng tỷ lệ tổng nợ phải trả trên quy mô tổng tài sản và tỷ lệ tiền mặt trên tài

sản (𝐶𝑎𝑠ℎ), là lượng tiền mặt chia cho tổng tài sản. Quy mô ngân hàng (𝑆𝑖𝑧𝑒) là giá

trị log của giá trị tài sản của ngân hàng, biểu hiện cho sự thay đổi quy mô của ngân

hàng theo thời gian.

Khi tiến hành ước lượng mô hình (14), tác giả sẽ tìm câu trả lời cho hai mục tiêu

nghiên cứu: Thứ nhất, các nhân tố nào gây ra sự sụt giảm tính thanh khoản tại các

ngân hàng Việt Nam. Thứ hai, khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh

khoản thì ảnh hưởng như thế nào đến khả năng hoạt động của các ngân hàng.

32

Mô hình (14) sẽ được ước lượng thông qua các phương pháp hồi quy GLS, GLM,

FEM, REM và PVAR. Kỹ thuật xử lý hồi quy được trình bày cụ thể trong mục 3.3,

3.4, 3.5 của nghiên cứu này.

3.2 Đo lường sự sụt giảm giá trị thanh khoản của tài sản (Liquidity

Discount)

Như Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã định nghĩa thanh khoản của một tài

sản (cụ thể là tài sản tài chính) chính là khả năng mà tài sản đó có thể chuyển đổi

thành tiền mặt thông qua quá trình mua bán lại tài sản đó trên thị trường. Khả năng

chuyển đổi thành tiền mặt phụ thuộc vào cung và cầu của trên thị trường đối với tài

sản đó. Khi thị trường ghi nhận sự sụt giảm trong gía trị của tài sản tài chính, khả

năng chuyển đổi thành tiền của tài sản đó sẽ sụt giảm theo. Điều này đồng nghĩa

tính thanh khoản của tài sản cũng sẽ thay đổi theo chiều hướng giảm. Việc thay đổi

tính khoản của tài sản tài chính theo chiều hướng giảm chính là Liquidity discount

(LD). Theo Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015), LD sẽ được tính theo công thức

tổng quát như sau:

∗ 𝑽𝑻 − 𝑽𝑻 𝑽𝑻

∗ gọi là tài sản không có tính thanh

(𝟏𝟓) 𝑳𝑫𝒊𝒕 =

Trong dó 𝑉𝑇 được gọi là tài sản thanh khoản, 𝑉𝑇

∗ chính là trạng thái thanh

khoản hoặc thanh khoản thấp.

Mở rộng ra cho trường hợp của ngân hàng, giá trị 𝑉𝑇 − 𝑉𝑇

khoản ròng của một ngân hàng, được đo lường bằng hiệu số giữa tổng giá trị của

các tài sản có tính thanh khoản và các tài sản không có tính thanh khoản.

Dựa theo lý thuyết quản trị ngân hàng được đề cập trong giáo trình Quản trị ngân

hàng thương mại (Trương Quang Thông, 2010, Nhà xuất bản Tài Chính) thì:

Tài sản thanh khoản bao gồm: Cho vay khách hàng + chứng khoán đầu tư +

Tiền mặt, vàng bạc đá quý + Tiền gửi và cho vay của TCTD khác.

33

Tài sản không có tính thanh khoản hoặc thanh khoản thấp: Tiền gửi và tiền

vay của TCTD khác + Tiền gửi của khách hàng.

Khi đó theo Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015), tỷ lệ LD (Liquidity Discount)

phản ánh mức đột sụt giảm khả năng thanh khoản của các ngân hàng. Hay tính giảm

thanh khoản của một ngân hàng được đo lường bằng biến LD.

3.3 Phương pháp phân tích hồi quy GLS và GLM

Trong nghiên cứu của Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015), mô hình GLS đã được

nhắc đến, vậy GLS là gì và GLS khác gì với GLM?

3.3.1 Mô hình GLS (Generalized Least Square)

Như chúng ta được biến, phương pháp ước lượng cổ điển nhất chính là mô hình

OLS (Pooled OLS).

Để tìm các hàm ước lượng OLS, hàm hồi quy mẫu theo phương trình như

sau:

Yit= β1it + β2itX2it+ β3itX3it+ uit (15)

Trong đó uilà số hạng phần dư, là số hạng tương ứng của mẫu với số hạng

nhiễu ngẫu nhiên ui. Quá trình phân tích hồi quy mô hình OLS bao gồm việc chọn

các giá trị của các thông số chưa biết sao cho tổng các bình phương của phần dư

(RSS) nhỏ nhất có thể là :

Trong đó biểu thức thể hiện RSS có được bằng những phép tính đại số đơn

giản từ (15). Nhược điểm của OLS là có thể tạo ra các kết quả ước lượng sai do các

giả thuyết của mô hình bị vi phạm. OLS có thể nhận diện sai do tự tương quan và

ràng buộc quá chặt về các đơn vị chéo, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai

thay đổi...

Ngoài ra, phương pháp OLS cho mỗi quan sát các trọng số hay tầm quan

trọng như nhau. Nhưng một phương pháp ước lượng, gọi là bình phương tối thiểu

34

tổng quát (GLS), đưa các thông tin này vào mô hình và do vậy có khả năng đưa ra

các ước lượng tuyến tính không thiên lệch tốt nhất (BLUE). Phép biến đổi các biến

gốc để các biến đã biến đổi thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển và sau đó áp

dụng phương pháp OLS đối với chúng được gọi là phương pháp bình phương tối

thiểu tổng quát. Nói ngắn gọn, GLS là OLS đối với các biến đã biến đổi để thỏa

mãn các giả thiết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn, là một mô hình tuyến tính dạng

tổng quát hóa.

3.3.2 Mô hình GLM (Generalized Linear Model)

Một mô hình tương tự về mặt ý nghĩa với GLS, đó là mô hình GLM, mô hình hồi

quy tuyến tính dạng tổng quát.

Tương tự với OLS hay GLS, hàm hồi quy mẫu theo phương trình như sau:

Yit= β1it + β2itX2it + β3itX3it + uit ( 16)

Trong đó uilà số hạng phần dư, là số hạng tương ứng của mẫu với số hạng nhiễu

ngẫu nhiên ui.

Tuy nhiên, khác với mô hình GLS, GLM:

GLM sử dụng hàm nối (Link Functions)

GLM sử dụng ước lượng Maximum Likelihood thay vì ước lượng bình

phương tối thiểu (least square estimation) để ước lượng giá trị của hệ số beta.

Hai mô hình hay gặp nhất của mô hình GLM là hồi quy logistic và hồi quy

poisson (hay phân tích tuyến tính Log: Log linera Analysis)

Về mặt ý nghĩa, GLM:

Giải thích sự tương tác của các yếu tố lên biến phụ thuộc trong hồi quy (bao

gồm cả sự kết hợp của các yếu tố tác động lên biến phụ thuộc).

Giải thích sự liên hệ của các phép kiểm thống kê (T-tests, ANOVA, tương

quan và hồi quy bội). GLM hữu dụng vì có thể xử lý thang đo quãng và định

danh trong mô hình.

Các giả định của mô hình GLM bao gồm:

Y là biến định lượng và các quan sát Yi độc lập

35

Các giá trị Xi cố định và không có sai số.

Sai số ei theo phân phối chuẩn với kỳ vọng bằng 0 và phương sai là hằng số.

Sai số tại các giá trị Xi và Xj không có quan hệ với nhau.

Lý do chọn mô hình GLM vì đây Phương pháp hồi quy cổ điển thường dùng cho

biến phụ thuộc và biến độc lập là các biến định lượng. Còn phương pháp phân tích

mô hình hồi quy tuyến tính tổng quát dùng được cho cả các biến độc lập là biến

định lượng và định tính, trong đó các biến định tính đã được mã hoá thành các biến

0 – 1... Ngoài ra, việc sử dụng GLM cũng để so sánh kết quả ước lượng có khác biệt

gì so với GLS và cũng để đạt được kết quả có ý nghĩa về mặt thống kê.

3.4 Phương pháp phân tích hồi quy FEM và REM

3.4.1 Mô hình ảnh hưởng cố định FEM (Fixed Effects Model)

FEM giả định mỗi thực thể điều có đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian)

có thể ảnh hưởng đến biến độc lập. FEM có thể kiểm soát và tách ảnh hưởng của

các đặc điểm riêng biệt đó ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những

ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.

Mô hình ước lượng sử dụng:

Yit = Ci + β Xit + uit * (16)

Trong đó

Yit : thời gian (năm).

Xit : biến độc lập.

: hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. Ci (i=1….n)

β : hệ số góc đối với nhân tố X.

uit : phần dư.

Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của

từng thực thể khác nhau có thể khác nhau.

36

3.4.2 Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM (Random Effects Model)

Điểm khác biệt giữa REM và FEM được thể hiện ở sự biến động của các thực

thể. Trong REM sự biến động của các thực thể được giả định là ngẫu nhiên và

không tương quan với các biến giải thích. Do đó, nếu sự khác biệt giữa các thực thể

có ảnh hưởng đến biến biến phụ thuộc thì REM sẽ phù hợp hơn REM. Trong REM,

phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một

biến giải thích mới.

Mô hình ước lượng:

Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit với wit = εi + uit (17)

εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (sai số ngẫu nhiên).

uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và

theo thời gian.

3.4.3 Phương pháp để chọn FEM hay REM

Mô hình tác động cố định FEM thường được ưa chuộng hơn, vì nó có thể

đánh giá được tác động của các biến ngẫu nhiên bị bỏ sót có tương quan với Xi

trong mô hình. Mặc dù thế, việc lựa chọn mô hình nào còn tùy thuộc vào việc kiểm

định xem mô hình nào phù hợp hơn với mẫu dữ liệu nghiên cứu. Để lựa chọn một

trong hai mô hình REM hoặc FEM, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman Test để

lựa chọn một trong hai mô hình với cặp giả thiết:

H0: lựa chọn mô hình tác động ngẫu nhiên REM

H1: lựa chọn mô hình tác động cố định FEM

Nếu kết quả kiểm định cho thấy P-value > 0.05 thì bác bỏ giả thiết H0 và lựa chọn

mô hình REM là mô hình phù hợp nhất. Ngược lại, nếu P-value < 0.05, thì mô hình

FEM sẽ phù hợp hơn để phân tích.

3.5 Phương pháp phân tích hồi quy PVAR

Dựa theo nghiên cứu của Baumeister và Peersman (2013), Peersman và Van

Robays (2009), và Shih –Kuo Yeh và các cộng sự (2015), sự ảnh hưởng của tình

37

trạng giảm thanh khoản ảnh hưởng đến giá trị doanh nghiệp được biễu diễn tổng

quát như sau:

𝑋 𝑒𝑡 𝑌 ] (18) 𝑒𝑗.𝑡

[ ]= c + A (L) + B[ 𝑋𝑡 𝑌𝑗,𝑡 𝑋𝑡−1 𝑌𝑗,𝑡−1

Véc tơ 𝑋𝑡 thể hiện sự sụt giảm tính thanh khoản, Liquitdity Discount (LD)

Véc tơ 𝑌𝑗,𝑡−1: bao gồm các biến đặc trưng cho gía trị của ngân hàng, bao gồm: tỷ

suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (𝑅𝑂𝐸), khả năng thanh toán nợ ngắn hạn

(𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ nợ trên tài sản (𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜), tỷ lệ tiền mặt trên tài sản

(𝐶𝑎𝑠ℎ), và quy mô doanh nghiệp (𝑆𝑖𝑧𝑒).

Lý do sử dụng phương pháp PVAR là để giảm bớt các phương trình ước lượng và

việc ước lượng trở nên thuận tiện hơn đối với phân tích, sự ảnh hưởng của tính giảm

thanh khoản lên giá trị của các ngân hàng.

3.6 Phương pháp kiểm định dữ liệu trước khi phân tích hồi quy

Cho dù có sử dụng mô hình ước lượng nào thì, các giả thuyết nghiên cứu cũng sẽ

được tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phương trình hồi quy

được xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig.)

tương ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị p-value sẽ được so sánh trực tiếp

với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu.Để xem xét

sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R-square, thống kê t

và thống kê F để kiểm định. Để đánh giá sự quan trọng của các nhân tố ta xem xét

hệ số Beta tương ứng trong phương trình hồi quy bội được xây dựng từ dữ liệu

nghiên cứu.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình: Đa cộng tuyến là một

hiện tượng trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của

hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống

nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng

tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF

38

(variance inflation factor) khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 2 nghĩa là các biến độc lập

không có tương quan tuyến tính với nhau.

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Phương sai thay đổi là hiện

tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các

sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm

định t và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc

giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi

phạm.

Kiểm định tính dừng:

Hồi quy dữ liệu bảng hoặc chuỗi thời gian, nếu dữ liệu không dừng thì sẽ vi phạm

độ tin cậy của hồi quy, đó là hiện tượng hồi quy giả mạo được giải thích đầu tiên

bởi Phillips (1986). Nếu chuỗi dữ nghiên cứu dừng tại bậc gốc, có thể cho phép

thực hiện hồi quy tránh được hồi quy giả mạo.

Dữ liệu dừng cho phép thực hiện mô hình hồi quy mà không cần phải thực hiện

kiểm định đồng liên kết. Nếu dữ liệu không dừng ở bậc gốc, lý thuyết định lượng

buộc phải thực hiện kiểm định đồng liên kết để tránh hồi quy giả mạo.

Kiểm định tính dừng trên dữ liệu bảng có hai thế hệ, thế hệ thứ nhất giả định phần

nhiễu với đặc điểm tương quan chéo độc lập. Gồm các nghiên cứu của Banerjee

(1999); Levin và các cộng sự., (2002); Im et al., (2003,IPS); Maddala và Wu

(1999).

Δyit = αi+ βiyi,t-1 + it , t = 1,…,T; i = 1,…,N.

Trong đó các sai số là độc lập cho cả i và t, giả thuyết Ho của kiểm định dạng này

được viết:

Thế hệ kiểm định tính dừng thứ hai cho phép kiểm soát tính đặc trưng của sai số

tương quan phụ thuộc chéo. Đó là các nghiên cứu của Bai và Ng (2004); Moon và

Perron (2004); Pesaran (2007).

Tiếp cận trung bình hóa yếu tố tương quan phụ thuộc chéo nhằm kiểm soát vấn đề

tương quan phụ thuộc chéo của Pesaran (2007) được trình bày dưới hàm sau:

39

Δyit = αi+ βiyi,t-1 + γ’itft + iyt , t = 1,…,T; i = 1,…,N.

Trong đó ft đại diện cho các nhân tố tương quan phụ thuộc chéo không thể quan sát

được. Giả thuyết Ho của kiểm định là:

Chuỗi dữ liệu dừng.

Tác giả sử dụng kiểm định được trình bày bởi Levin–Lin–Chu (2002), sử dụng

phương pháp trung bình hóa tự tương quan phụ thuộc chéo. Lý do lựa chọn phương

pháp kiểm định này là vì cỡ mẫu bài nghiên cứu tiệm cận điều kiện cỡ mẫu của

kiểm định và phương pháp trung bình tương quan phụ thuộc chéo khắc phục được

vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng (theo nghiên cứu Levin–Lin–

Chu, 2001).

3.7 Dữ liệu nghiên cứu

Đối với dữ liệu phân tích của của tác giả, tác giả xem xét dữ liệu của các ngân hàng

thương mại cổ phần, thuộc hệ thống ngân hàng thương mại niêm yết trên Thị trường

chứng khoán Việt Nam. Thời kỳ lấy mẫu theo quý kéo dài từ ngày 01/01/2010 đến

31/12/2016 (07 năm). Các ngân hàng được tham gia lấy mẫu có báo cáo tài chính,

dữ liệu giao dịch được công bố công khai và được kiểm toán, công khai với Sở giao

dịch chứng khoán Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh và Ủy Ban Chứng Khoán Nhà

Nước. Dựa vào các tiêu chí trên tác giả lựa chọn 09 ngân hàng. Nguồn dữ liệu kinh

tế vĩ mô, chỉ số thị trường giai đoạn 2010-2016 được lấy từ cổng thông tin điện tử

của tổng cục thống kê Việt Nam. Tuy nhiên, một số ngân hàng vẫn không đủ dữ

liệu theo quý, nên mẫu nghiên cứu thực tế có số lượng là là 237- 238. Lý do chọn

09 ngân hàng là vì đến thời điểm 31/12/2016 tại Việt Nam chỉ có 09 ngân hàng

niêm yết trên thị trường chứng khoán.

40

Bảng 3.1 Danh sách các ngân hàng trong nghiên cứu

Giá trị vốn hóa thị

Mã trường (Tỷ đồng)

ngân Cập nhật ngày

STT Tên ngân hàng hàng 9-9-2017

Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển VN BID 69,570.86 1

Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam VCB 135,635.88 2

Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu VN EIB 14,876.14 3

Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín STB 21,012.56 4

Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam CTG 69,813.84 5

Ngân hàng TMCP Quân Đội MBB 38,964.86 6

Ngân hàng TMCP Hà Nội Sài Gòn SHB 8,729.70 7

Ngân hàng TMCP Quốc dân NVB 2,143.22 8

Ngân hàng TMCP Á Châu ACB 27,703.83 9

Nguồn: Cổng thông tin điện tử cophieu68.com

Căn cứ số liệu của bảng 3.1, có thể thấy các ngân hàng thương mại tại Việt Nam có

sự khác biệt về quy mô.

41

3.8 Các biến chính được sử dụng trong phân tích

Các biến chính được sử dụng trong phân tích sự ảnh hưởng của trạng thái thanh

khoản đến giá trị của ngân hàng được tóm tắt trong bảng 3.2.

Bảng 3.2 và 3.3, trình bày tóm tắt thống kê các biến được sử dụng để phân tích.

Bảng 3.2. Tóm tắt các biến chính sử dụng trong bài

Tên biến Mô tả biến Nguồn

LD Mức độ sụt giảm thanh khoản. Biến Tính toán từ Báo cáo tài

đo lường cho tính giảm thanh khoản chính, dữ liệu giao dịch được

của ngân hàng. công bố công khai và được

kiểm toán, công khai với Sở (Liquidity Discount).

giao dịch chứng khoán Hà ĐVT: % Nội, TPHCM và Ủy Ban

Chi tiết cách tính theo phần 3.2 Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

SIZE Quy mô giá trị tài sản của ngân Tính toán từ Báo cáo tài

hàng. chính, dữ liệu giao dịch được

công bố công khai và được ĐVT: Triệu Đồng

kiểm toán, công khai với Sở Trong phân tích mô hình biến được giao dịch chứng khoán Hà lấy Logarit với hàm ý biểu thị % Nội, TPHCM và Ủy Ban thay đổi theo thời gian. Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

ROA Tỷ suất sinh lợi trên tài sản Tính toán từ Báo cáo tài

chính, dữ liệu giao dịch được ĐVT: %

công bố công khai và được ROA = Lợi nhuận ròng/Tổng tài sản

42

kiểm toán, công khai với Sở

giao dịch chứng khoán Hà

Nội, TPHCM và Ủy Ban

Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

ROE Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu Tính toán từ Báo cáo tài

chính, dữ liệu giao dịch được ĐVT: Triệu Đồng.

công bố công khai và được ROE = Lợi nhuận ròng/Vốn chủ sở kiểm toán, công khai với Sở hữu. giao dịch chứng khoán Hà

Nội, TPHCM và Ủy Ban

Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

Debtratio Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản Tính toán từ Báo cáo tài

chính, dữ liệu giao dịch được ĐVT: %

công bố công khai và được Debtratio = Tổng nợ phải trả/ Tổng kiểm toán, công khai với Sở tài sản. giao dịch chứng khoán Hà

Nội, TPHCM và Ủy Ban

Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

Currentratio Khả năng thanh toán nợ ngắn hạn. Tính toán từ Báo cáo tài

chính, dữ liệu giao dịch được = Tổng tài sản ngắn hạn/ Tổng Nợ

công bố công khai và được ngắn hạn

kiểm toán, công khai với Sở ĐVT: % giao dịch chứng khoán Hà

Tổng tài sản ngắn hạn = Cho vay Nội, TPHCM và Ủy Ban

khách hàng + chứng khoán đầu tư. Chứng Khoán Nhà Nước của

43

ngân hàng. Tổng nợ ngắn hạn = Tiền gửi, tiền

vay của TCTD khác + Tiền gửi của

khách hàng.

Cash Tỷ lệ tiền mặt, vàng bạc, đá quý trên Tính toán từ Báo cáo tài

vốn cổ phần chính, dữ liệu giao dịch được

công bố công khai và được ĐVT: %

kiểm toán, công khai với Sở

giao dịch chứng khoán Hà

Nội, TPHCM và Ủy Ban

Chứng Khoán Nhà Nước của

ngân hàng.

Nguồn : Tổng hợp từ Báo cáo tài chính, dữ liệu giao dịch được công bố công khai

và được kiểm toán, công khai với Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, TPHCM và Ủy

Ban Chứng Khoán Nhà Nước của ngân hàng.

Tác giả thực hiện việc thống kê mô tả các biến như bảng 3.3 được trình bày tiếp

theo sau đây.

Việc thực hiện phép phân tích thống kê mô tả sẽ giúp tác giả có các nhìn tổng quan

về dữ liệu, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, số quan sát nhằm

phát hiện những quan sát sai biệt trong cỡ mẫu. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung

bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu này.

44

Bảng 3.3. Thống kê mô tả các biến

Std. Biến Mean Median Maximum Minimum Obs Dev.

0.05029 0.039115 0.472561 -1.498792 0.207373 238 LD

8.2805 8.26926 9.002872 7.214766 0.40535 237 SIZE

0.0048 0.002329 0.604966 -0.005902 0.03919 237 ROA

0.0607 0.029013 7.542696 -0.064938 0.48756 238 ROE

0.9169 0.918437 0.956074 0.785884 0.02491 237 Debtratio

0.9041 0.89176 1.395855 0.283927 0.16462 238 Currentratio

0.0195 0.011285 0.110516 0 0.02259 237 Cash

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8

Theo bảng 3.3 thì không có quan sát nào quá khác biệt (không có quan sát nào tăng

giảm quá nhiều so với các quan sát khác) trong 237- 238 mẫu quan sát của mỗi biến

được sử dụng, đảm bảo được cho việc phân tích thống kê sẽ cho ra kết quả hợp lý.

45

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM

Trước khi tiến hành phân tích thì dữ liệu sẽ được thực hiện một số kiểm định.

4.1 Kiểm định dữ liệu

Sau khi tiến hành phân tích thống kê mô tả các cổ phiếu ngân hàng niêm yết

trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam. Tác giả tiến hành phân tích và kiểm định

mô hình hồi quy mối quan hệ giữa tính thanh khoản và giá trị của các ngân hàng

thương mại cổ phân niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Phương pháp

phân tích là kiểm định lựa chọn mô hình, kiểm định tự tương quan, phương sai sai

số thay đổi, tương quan chuỗi, tương quan giữa các phần dư đơn vị chéo, phân tích

∗ gọi là tài sản

hồi quy ảnh hưởng của các biến độc lập LD (tính giảm thanh khoản ngân hàng)

được đo lường thông qua 𝑉𝑇 được gọi là tài sản thanh khoản, 𝑉𝑇

không có tính thanh khoản hoặc thanh khoản thấp.Thước đo cụ thể để do lường

thanh khoản sử dụng công thức của Amihud (2002) là ILQ –tỷ lệ hằng ngày của giá

trị tuyệt đối tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên khối lượng giao dịch của nó lấy trung

bình trong một khoảng thời gian, nó thể hiện việc đo lường tác động giá cả và các

biến độc lập như: quy mô tài sản của các NHTM, tỷ lệ nợ trên tài sản, tỷ lệ thanh

toán ngắn hạn, tỷ lệ tiền mặt, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ suất

sinh lời trên tài sản (ROA).

Trước khi ước lượng chính thức, kiểm định đa cộng tuyến được thực hiện để

đảm bảo tất các biến đưa vào ước lượng là phù hợp. Để dò tìm hiện tượng đa cộng

tuyến, thì căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số VIF. Kết quả phân

tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF

nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1. Hệ số VIF nhỏ hơn

10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết

mô hình bị đa cộng tuyến.

46

Bảng 4.1. Kiểm định đa cộng tuyến

Mô hình FEM (1) Mô hình REM (2)

Biến VIF 1/VIF VIF 1/VIF

1.56 0.6410 1.57 0.6369 SIZE

1.46 0.6849 1.5 0.6667 DEBTRATIO

1.17 0.8547 1.17 0.8547 CURRENTRATIO

1.11 0.9009 1.11 0.9009 CASH

1.01 0.9901 ROA

1.03 0.9709 ROE

Mean VIF 1.26 1.28

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mềm Stata 12

Kết quả kiểm định VIF cho thấy tất các chỉ số VIF của các biến đều nhỏ hơn

10 và Mean VIF= <10, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

4.2 Kiểm định tính dừng

Tác giả sử dụng kiểm định được trình bày bởi Levin–Lin–Chu (2002), sử dụng

phương pháp trung bình hóa tự tương quan phụ thuộc chéo. Lý do lựa chọn phương

pháp kiểm định này là vì cỡ mẫu bài nghiên cứu tiệm cận điều kiện cỡ mẫu của

kiểm định và phương pháp trung bình tương quan phụ thuộc chéo khắc phục được

vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng (theo nghiên cứu Levin–Lin–

Chu, 2001).

47

Bảng 4.2: Kết quả kiểm định tính dừng Levin–Lin–Chu, 2002

Biến Giá trị thống kê (T)

1.10613* LD

1.49131* SIZE

-5.36695*** ROA

-6.59656*** ROE

-3.53301*** DEBTRATIO

-2.42659*** CURRENTRATIO

2.36982* CASH

Ghi chú:*, **, *** ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%.

Nguồn: Tính toán tác giả từ phần mềm Eviews 8

Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến dừng ở bậc gốc đối với cả

Levin–Lin–Chu, (2002). Kết quả này cho phép thực hiện phân tích hồi quy, tránh

trường hợp hồi quy giả mạo.

Ngoài ra, quan sát đồ thị biểu diễn thay đổi theo thời gian để khẳng định thêm dữ

liệu đảm bảo được tính dừng.

48

Hình 4.3: Đồ thị biểu diễn sự thay đổi theo thời gian của chuỗi dữ liệu

Nguồn: Ước lượng từ Eviews ngày 09/09/2017

49

4.3 Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi- kiểm định White.

Bảng 4.4: Kết quả ước kiểm định phương sai thay đổi

VAR Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross Terms (only levels and squares) Date: 11/13/17 Time: 21:38 Sample: 1 252 Included observations: 203

Chi-sq df Prob.

1006.482 504 0.0000

Joint test:

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8, ngày 10/09/2017

Giả thuyết Ho: phương sai không đổi H1: phương sai thay đổi Kết quả kiểm định White cho thấy giá trị p=0 chấp nhận giả thuyết Ho, ở mức ý nghĩa α = 1% như vậy phương sai không đổi.

4.4 Trạng thái thanh khoản ròng của các ngân hàng theo thời gian

4.4.1. Kết quả hoạt động của các ngân hàng theo thời gian

Kể từ sau khi khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, nhìn chung hoạt động tại

các ngân hàng thương mại tại Việt Nam vẫn cho thấy dấu hiệu tích cực. Ví dụ nhìn

vào số liệu thống kê ở bảng 4.5 cho thấy, Mean và Median của ROE toàn ngành là

6% và 3%. Theo Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) thì khả năng sinh lợi của

ngân hàng sẽ ảnh hưởng đến khả năng tạo tiền để đáp ứng các nhu cầu tiền tệ. Vì

vậy, theo Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) thì ROE chính là nhân tố chính có

thể ảnh hưởng đến mức độ sụt giảm tính thanh khoản (LD) của các ngân hàng. Mối

tương quan giữa ROE và mức độ sụt giảm tính thanh khoản (LD) sẽ được phân tích

sâu hơn trong phần 4.5 của nghiên cứu này.

50

Bảng 4.5: Kết quả hoạt động của NHTM Việt Nam theo thời gian

Std. All Banks Mean Median Obs Maximum Minimum Dev.

0.0503 0.039115 0.472561 -1.498792 0.20737 238 LD

8.2805 8.26926 9.002872 7.214766 0.40535 237 SIZE

0.0048 0.002329 0.604966 -0.005902 0.03919 237 ROA

0.0607 0.029013 7.542696 -0.064938 0.48756 238 ROE

0.9169 0.918437 0.956074 0.785884 0.02491 237 Debtratio

0.9041 0.89176 1.395855 0.283927 0.16462 238 Currentratio

0.0195 0.011285 0.110516 0 0.02259 237 Cash

Nguồn: Tác giả tổng hợp dựa trên số liệu thu thập được

Ngoài ra, theo bảng 4.5, các chỉ số phản ánh hoạt động của NHTM cũng thay đổi

theo thời gian.

4.4.2. Trạng thái giảm thanh khoản thay đổi như thế nào theo thời gian?

Đầu tiên, dựa trên nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015), tác giả

cũng chia các ngân hàng thương mại Việt Nam thành ba nhóm ngân hàng, giả thiết

dùng để phân loại chính là: giá trị vốn hóa thị trường và các chỉ số thể hiện hiệu quả

hoạt động. Giả thuyết của tác giả cũng được dựa trên nền tảng lý thuyết tài chính

ngân hàng được tổng hợp từ các giáo trình học thuật và kinh nghiệm thực tiễn

(Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng, Nguyễn Văn Tiến (2010); quản trị

ngân hàng thương mại, Trương Quang Thông ( 2010))

Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh hưởng khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Safe Banks): VCB (Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt

Nam), BID (Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam) và CTG

(Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam).

Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks): MBB (Ngân hàng TMCP

51

Quân Đội), ACB (Ngân hàng TMCP Á Châu) và STB (Ngân hàng TMCP

Sài Gòn Thương Tín).

Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản

(Liquidity- vulnerable Banks): EIB (Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt

Nam), SHB (Ngân hàng TMCP Hà Nội Sài Gòn) và NVB (Ngân hàng

TMCP Quốc dân).

Dựa trên sự phân loại thành ba nhóm ngân hàng, tác giả đã thống kê lại các chỉ số

đo lường khả năng hoạt động theo từng nhóm ngân hàng, cũng như là sự thay đổi

của tình trạng giảm thanh khoản qua thời gian. Số liệu được trình bày ở bảng 4.6 và

4.7.

52

Bảng 4.6: Sự thay đổi mức giảm thanh khoản của các ngân hàng Việt Nam

từ năm 2010 đến năm 2016

Quý I

0.1786 0.1594 -0.076 0.0535 0.0349 -0.000010 0.0768 0.1749 0.1529 -0.113 0.028 0.0329 0.0038 0.0224 0.1961 0.1153 0.1085 0.0599 0.0052 0.0164 -0.045 0.1733 0.147 0.075 0.081 0.018 0.0043 -0.091

Quý I

0.178 0.2062 -0.332 0.1477 0.146 0.0779 0.1248 Quý II Quý III Quý IV Cả năm 0.1807 0.1437 -0.001 0.0556 0.0228 0.0061 -0.009 Quý II Quý III Quý IV Cả năm 0.1653 0.201 -0.1 0.1389 0.1154 0.0955 -0.053 0.17 0.19 0.1538 0.1377 0.112 0.084 -0.257 0.149 0.1425 0.1759 0.1434 0.0876 0.1346 -0.171 0.1641 0.2654 -0.399 0.1267 0.116 0.0855 0.0913

Quý I

All Banks 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Safe bank 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Crisis- contagious banks 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 0.1995 0.1182 0.068 0.0236 -0.024 -0.022 0.1094 Quý II Quý III Quý IV Cả năm 0.2237 0.0852 0.0528 0.0002 -0.027 -0.044 0.0115 0.2208 0.076 0.0506 -0.022 -0.022 -0.057 -0.021 0.2608 0.0562 0.0542 0.0039 -0.045 -0.073 -0.015 0.2137 0.0904 0.0383 -0.005 -0.016 -0.023 -0.028

Liquidity- vulnerable Quý I 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 0.1582 0.1695 0.0347 -0.011 -0.017 -0.056 -0.004 Quý II Quý III Quý IV Cả năm 0.1583 0.1639 0.0434 0.0278 -0.02 -0.033 0.0142 0.1469 0.1404 0.0228 -0.038 -8E-04 -0.051 0.0035 0.1439 0.1893 0.0207 0.1275 -0.036 -0.014 0.0049 0.1844 0.1564 0.0954 0.0325 -0.027 -0.012 0.052

Nguồn: Tổng hợp của tác giả dựa trên số liệu mẫu

53

Dựa trên bảng thống kê 4.6, có thể trạng thái giảm thanh khoản của các ngân hàng

Việt Nam được cải thiện theo thời gian. Đặc biệt, vào năm 2012 đã có sự sụt giảm

mạnh mẽ. Năm 2012 cũng là năm diễn ra hoạt động cải cách ngành ngân hàng Việt

Nam (NHNN) một cách mạnh mẽ kể từ khi khủng hoảng tài chính năm 2008. Vào

năm 2012, Ngân hàng nhà nước Việt Nam đã kiểm soát chặt chẽ tăng trưởng tín

dụng thông qua việc phân nhóm tổ chức tín dụng (TCTD) và giao chỉ tiêu tăng

trưởng phù hợp với từng nhóm. Cụ thể, các TCTD được phân loại vào bốn nhóm

dựa trên đánh giá tình hình hoạt động và khả năng tăng trưởng tín dụng: nhóm 1, 2,

3, 4 lần lượt được phép tăng trưởng tín dụng tối đa 17%, 15%, 8% và không tăng

trưởng. Việc giao chỉ tiêu tín dụng cho từng TCTD, thay bằng việc phân bổ chỉ tiêu

cào bằng cho toàn ngành như những năm trước đây, đã giúp cho các TCTD định

hướng tốt hơn hoạt động tín dụng của mình. Dựa trên chỉ tiêu tăng trưởng tín dụng

được NHNN giao, từng TCTD sẽ lập kế hoạch tăng trưởng tín dụng báo cáo NHNN

và triển khai hoạt động tín dụng theo kế hoạch được chấp thuận một cách nghiêm

túc và nhất quán.

Ngoài ra, ba nhóm ngân hàng cũng có mức giảm thanh khoản khác nhau và thay đổi

khác nhau theo thời gian. Nhưng nhìn chung từ năm 2010 đến năm 2016 thì mức

giảm thanh khoản của tất cả các nhóm ngân hàng đều có dấu hiệu tích cực, tức là

trạng thái giảm thanh khoản đã được cải thiện đáng kể.

54

Bảng 4.7: Chỉ số đo lường khả năng hoạt động và trạng thái thanh khoản giảm

của các ngân hàng Việt Nam

Std. All Banks Mean Median Maximum Minimum Obs Dev.

0.472561 -1.498792 0.20737 238 0.0503 0.039115 LD

8.2805 8.26926 9.002872 7.214766 0.40535 237 SIZE

0.0048 0.002329 0.604966 -0.005902 0.03919 237 ROA

0.0607 0.029013 7.542696 -0.064938 0.48756 238 ROE

0.9169 0.918437 0.956074 0.785884 0.02491 237 Debtratio

0.9041 0.89176 1.395855 0.283927 0.16462 238 Currentratio

0.0195 0.011285 0.110516 0 0.02259 237 Cash

Std. Safe Banks Mean Median Maximum Minimum Obs Dev.

0.378114 -1.498792 0.31737 76 0.0696 0.159434 LD

8.7148 8.720653 9.002872 8.378629 0.14928 76 SIZE

0.0026 0.002345 0.006122 0.000738 0.00098 76 ROA

0.088336 0.00929 0.01505 76 0.0367 0.033015 ROE

0.9282 0.929409 0.956074 0.883971 0.01669 76 Debtratio

0.9849 1.031779 1.395855 0.283927 0.20641 76 Currentratio

0.0097 0.008145 0.018119 0.004918 0.00352 76 Cash

Crisis- contagious Std. Mean Median Maximum Minimum Obs Dev. Banks

0.472561 -0.161025 0.13006 80 0.0342 0.009105 LD

8.268 8.25433 8.522829 8.032304 0.10659 80 SIZE

0.0026 0.002792 0.006449 -0.005733 0.00191 80 ROA

0.09824 -0.064938 0.0251 80 0.0326 0.032724 ROE

55

80 0.9198 0.917397 0.952695 0.891447 0.01641 Debtratio

80 0.9131 0.917896 1.184027 0.655837 0.10864 Currentratio

80 0.031 0.022515 0.09858 0 0.02928 Cash

Liquidity- Std. Mean Median Maximum Minimum Obs vulnerable Banks Dev.

82 0.04185 0.313527 -0.188027 0.12432 0.0481 LD

82 7.8899 8.01896 8.370672 7.214766 0.33998 SIZE

82 0.0091 0.001482 0.604966 -0.005902 0.06666 ROA

82 7.542696 -0.048185 0.83122 0.1102 0.017912 ROE

82 0.953188 0.785884 0.03138 Debtratio 0.9037 0.907885

82 0.82291 1.227095 0.592462 0.12249 Currentratio 0.8203

82 0.0176 0.009198 0.110516 0.003765 0.02066 Cash

Nguồn: Tổng hợp của tác giả dựa trên số liệu mẫu

Như vậy, dựa trên bảng 4.6 và 4.7, trạng thái giảm thanh khoản, đo bằng chỉ số LD

của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam không những thay đổi theo thời gian

,mà còn khác nhau theo từng nhóm ngân hàng. Điều này cũng tương đồng với phân

tích của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) cho trường hợp Đài Loan. Ngoài ra,

những tính chất đặc trưng cụ thể của các ngân hàng (được đại diện bằng các chỉ số

đo lường khả năng hoạt động) cũng khác biệt theo.

Trong nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tại Đài Loan, đã tìm

thấy Liquitdity Discount (LD) của Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh

hưởng khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Safe Banks) là thấp nhất, 0.015; kế đến

là Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt giảm

thanh khoản (Crisis- contagious Banks): với 0.122 và cuối cùng là Liquitdity

Discount (LD) của Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm

thanh khoản (Liquidity- vulnerable Banks) cao nhất với 0.199.

56

Ngược lại, tại Việt Nam, số liệu thống kê cho thấy có sự khác biệt thú vị. Dựa vào

bảng 4.7 thì: Liquitdity Discount (LD) của Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít

bị ảnh hưởng khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Safe Banks) là cao nhất, 0.069.

Kế đến, Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks) có Liquitdity Discount (LD) ở mức

thấp nhất với 0.0342. Cuối cùng, Liquitdity Discount (LD) của Ngân hàng bị ảnh

hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Liquidity- vulnerable

Banks), xếp thứ hai với 0.0481, tương đương 4.8%. Như vậy, các ngân hàng được

xem là an toàn nhất ở Việt Nam dựa trên phân loại của tác giả lại là nhóm có nguy

cơ bị ảnh hưởng nhiều nhất khi thị trường rơi vào trạng thái giảm thanh khoản. Với

kết quả thống kê này, phải chăng các ngân hàng lớn và an toàn tại Việt Nam nên

xem xét lại việc quản trị thanh khoản, để tránh những câu chuyện tương tự với “Too

big to fail”.1

4.5 Kết quả ước lượng tổng quát mô hình GLS, GLM, FEM và REM

4.5.1 Kết quả ước lượng tổng quát mô hình GLS, GLM, FEM và REM

Bằng phân tích Eviews 8 cho phương trình hồi quy số (19), được trình bày như

bảng 4.8:

𝐿𝐷𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽1𝑅𝑂𝐸𝑖𝑡 + 𝛽2𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑡 + 𝛽3𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜𝑖𝑡 + 𝛽4𝐶𝑎𝑠ℎ𝑖𝑡 + 𝛽 5𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖𝑡

1 Thuật ngữ “Too big to fail”, xuất hiện rộng rãi kể từ sau vụ sụp đổ của Lehman

+ 𝑢𝑖𝑡 (19)

Brothers vào năm 2008.

57

Bảng 4.8. Kết quả ước lượng mô hình GLS, GLM, FEM và REM

I. All Banks LD

ROE

CURRENTRATIO

DEBTRATIO

CASH

GLS 0.01184 (0.5213) 0.951451 (0.000)*** 0.179724 (0.6803) 1.202341 (0.0044)**

GLM 0.01184 (0.5207) 0.951451 (0.000)*** 0.179724 (0.6799) 1.202341 (0.0040)**

FEM 0.01066 (0.5176) 1.124461 (0.000)*** 1.663147 (0.0011)** 2.261215 (0.000)***

REM 0.00999 (0.5432) 1.067955 (0.000)*** 1.465343 (0.0026)** 1.999317 (0.0001)***

SIZE

II. Safe Banks LD -0.082951 (0.0726)* REM

ROE NONE

CURRENTRATIO -0.091839 (0.001)*** GLS 0.257938 (0.7724) 1.740979 (0.000)*** -0.091839 (0.0009)*** GLM 0.257938 (0.7716) 1.740979 (0.000)*** -0.011209 (0.8568) FEM 0.316465 (0.7309) 1.747405 (0.000)*** NONE

DEBTRATIO

CASH -3.718009 (0.000)*** 33.23260 (0.000)*** -3.718009 (0.000)*** 33.23260 (0.000)*** -4.136261 (0.0002)*** NONE 34.27613 (0.0037)** NONE

SIZE

III.Crisis- contagious Banks LD REM

ROE NONE

CURRENTRATIO

DEBTRATIO NONE

CASH 0.524596 (0.000)*** GLS 0.752013 (0.0415)** 0.585813 (0.000)*** 0.3140 (0.5809) 1.740366 (0.000)*** 0.524596 (0.000)*** GLM 0.752013 (0.0380)** 0.585813 (0.000)** 0.314 (0.5793) 1.740366 (0.000)*** 0.523575 (0.0001)*** NONE FEM 0.452076 (0.1825) 0.533488 (0.000)*** NONE -1.279628 (0.1869) 3.214472 (0.000)*** NONE

58

SIZE -0.105039 (0.2711) -0.105039 (0.2675) 0.026258 (0.7703) NONE

REM IV.Liquidity- vulnerable Banks LD

ROE GLS -0.004949 (0.6977) GLM -0.004949 (0.6966) FEM -0.002973 (0.7950) NONE

CURRENTRATIO

DEBTRATIO

CASH

SIZE 0.370658 (0.0002)** 0.802720 (0.1172) 3.695755 (0.000)*** 0.016231 (0.6692) 0.376191 (0.0001)*** NONE 1.972916 (0.0003)** NONE 2.921082 (0.000)*** NONE -0.236077 (0.005)** NONE

0.370658 (0.0003)** 0.802720 (0.1214) 3.695755 (0.000)*** 0.016231 (0.6704)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích Eviews 8

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Khi phân tích theo từng nhóm ngân hàng, mẫu không đủ lớn để thực hiện

phân tích REM. Vì vậy, chỉ có thể phân tích mô hình GLS, GLM và FEM.

Dựa theo kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.8, có thể nhận xét một cách cơ

bản:

Thứ nhất, không có sự khác biệt nhiều về kết quả ước lượng và mức ý nghĩa thống

giữa các mô hình hồi quy.

Thứ hai: ngoại trừ Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE), các nhân tố ảnh

hưởng đến tính giảm thanh khoản (LD) của các ngân hàng Việt Nam, bao gồm: Tỷ

lệ thanh toán ngắn hạn (Currentratio), Tỷ lệ nợ (Debtration), Tỷ lệ tiền mặt trên vốn

cổ phần (Cash) và Quy mô giá trị tài sản của ngân hàng (Size).

Thứ ba, khi phân tích theo từng nhóm ngân hàng thì có những sự khác biệt:

Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh hưởng khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Safe Banks), những nhân tố ảnh hưởng đến tính giảm

59

thanh khoản (LD) bao gồm: Tỷ lệ thanh toán ngắn hạn (Currentratio), Tỷ lệ

nợ (Debtration), Tỷ lệ tiền mặt trên vốn cổ phần (Cash) và Quy mô giá trị tài

sản của ngân hàng (Size).

Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks), những nhân tố ảnh hưởng đến

tính giảm thanh khoản (LD) bao gồm: Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu

(ROE), Tỷ lệ thanh toán ngắn hạn (Currentratio), và Tỷ lệ tiền mặt trên vốn

cổ phần (Cash)

Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản

(Liquidity- vulnerable Banks), những nhân tố ảnh hưởng đến tính giảm thanh

khoản (LD) bao gồm: Tỷ lệ thanh toán ngắn hạn (Currentratio), Tỷ lệ nợ

(Debtration), Tỷ lệ tiền mặt trên vốn cổ phần (Cash) và Quy mô giá trị tài sản

của ngân hàng (Size).

4.5.2 Kiểm định việc lựa chọn giữa mô hình FEM và REM

Vì kết quả giữa hai mô hình GLS và GLM không có khác biệt đáng kể và dữ liệu

phân tích là dữ liệu bảng, có sự khác biệt giữa tính chất đặc trưng của từng ngân

hàng Việt Nam trong dữ liệu mẫu, và thay đổi theo thời gian, nên những mô hình

như FEM và REM sẽ phù hợp hơn trong việc giải thích ý nghĩa thống kê. Việc so

sánh phải tuân thủ những giả thuyết của FEM và REM như bên dưới:

Giả thuyết mô hình FEM: những ngân hàng Việt Nam trong dữ liệu mẫu có

sự khác nhau về tính chất, đặc trưng riêng, nhưng các tính chất này không

thay đổi theo thời gian.

Giả thuyết mô hình REM: những ngân hàng Việt Nam trong dữ liệu mẫu có

sự khác nhau về tính chất, đặc trưng riêng và các tính chất này thay đổi theo

thời gian. Sự thay đổi theo thời gian của mỗi ngân hàng được phản ảnh trong

hạng sai số (𝜀𝑖) của giá trị beta (𝛽𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝜀𝑖). Trong đó, hạng sai số (𝜀𝑖)

cũng có hai điều kiện: một là hạng sai số (𝜀𝑖) của mỗi một ngân hàng sẽ

không tương quan với giá trị của chính nó trong quá khứ (𝜀(𝑖 − 1)), tức

60

hạng sai số (𝜀𝑖) không tự tượng quan; hai là hạng sai số (𝜀𝑖) giữa các ngân

hàng khác nhau không tương quan với nhau.

Tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kiểm định Hausan để quyết định mô hình FEM hay

REM phù hợp, trong việc phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến tính giảm

thanh khoản của ngân hàng Việt Nam.

Giả thuyết:

Ho: Không có tương quan giữa biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, chọn

REM

H1: Có tương quan giữa biến giải thích và các thành phần ngẫu nhiên, chọn FEM

Bảng 4.9. Kết quả kiểm định Hausan

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section

random 11.253 5 0.0466

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8

Kết quả kiểm định Hausan có P- Value = 0.0466 < 0.05, bác bỏ giả thiết Ho. Chấp

nhận H1. Vậy, mô hình FEM nên được sử dụng.

Ngoài ra, do số đơn vị chéo lớn và số liệu chuỗi thời gian nhỏ, các đơn vị chéo

trong mẫu không được lấy ngẫu nhiên, nên tác giả sẽ sử dụng kết quả ước lượng từ

mô hình FEM để thảo luận chi tiết hơn, về sự ảnh hưởng của các nhân tố nội tại của

ngân hàng Việt Nam đến tính giảm thanh khoản (LD).

4.6 Thảo luận kết quả ước lượng FEM

Trong phần này tác giả sẽ thảo luận các kết quả hồi quy FEM để tìm ra nhân tố nào

gây ra sự sụt giảm tính thanh khoản của các ngân hàng tại Việt Nam.

61

Bảng 4.10: Kết quả ước lượng mô hình FEM

Crisis-

Liquidity-

Liquidity Discount

All Banks

Safe Banks

contagious

vulnerable

Banks

Banks

(LD)

-0.002973

0.010664

0.316465

0.452076

ROE

(0.7950)

(0.5176)

(0.7309)

(0.1825)

1.124461

1.747405

0.533488

0.376191

CURRENTRATIO

(0.0000)***

(0.0000)***

(0.0000)***

(0.0001)***

-1.279628

1.663147

-4.136261

1.972916

DEBTRATIO

(0.1869)

(0.0011)**

(0.0002)***

(0.0003)**

2.261215

34.27613

3.214472

2.921082

Cash

(0.0000)***

(0.0037)**

(0.0000)***

(0.0000)***

-0.011209

0.026258

0.523575

-0.236077

SIZE

(0.8568)

(0.7703)

(0.0001)***

(0.0005)**

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Dựa theo kết quả hồi quy ở bảng 4.10 khi,

Phân tích chung cho toàn bộ dữ liệu các ngân hàng Việt Nam:

Chỉ tiêu ROE không có ý nghĩa giải thích sự thay đổi của tình trạng giảm

tính thanh khoản- Liquidity Discount (LD). Kết quả này trái ngược với kết

quả tìm được của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tại Đài Loan vì Shih-

Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã tìm ra khi ROE tăng thì LD của các ngân

hàng Đài Loan sẽ sụt giảm.

Chỉ tiêu khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (Currentratio): khi khả năng thanh

toán nợ ngắn hạn (Currentratio) tăng chỉ 1 đơn vị thì các ngân hàng tại Việt

Nam đối mặt sự gia tăng tình trạng giảm thanh khoản đến hơn 1.12 lần.

62

Trong khi đó, với kết quả tìm được của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự

(2015) tại Đài Loan, thì khả năng thanh toán nợ không giải thích nhiều cho

sự biến động của Liquidity Discount (LD).

Chỉ tiêu nợ (Debtratio): khi ngân hàng Việt Nam gia tăng việc tài trợ vốn

bằng vay nợ, thì khả năng giảm thanh khoản (LD) tăng hơn 1.66 lần. Kết quả

này tương đồng với nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tại

Đài Loan với kết quả là Debtratio có ảnh hưởng hưởng cùng chiều đến LD

của các ngân hàng Đài Loan.

Đáng chú ý là tỷ lệ tiền mặt (Cash) lại đặc biệt có ý nghĩa thống kê trong

việc giải thích sự biến động của Liquidity Discount (LD). Tuy nhiên, trái với

mức kỳ vọng, việc gia tăng tiền mặt lại không giúp giảm tình trrạng sụt giảm

tính thanh khoản? Vì vậy để làm rõ kết quả này, tác giả đã ước lượng lại sự

tác động của Cash đến LD bằng mô hình VAR. Kết quả thể hiện trong bảng

4.11. Kết quả cho thấy việc gia tăng tỷ lệ tiền mặt Cash sẽ làm cho khả năng

xảy ra trạng thái giảm thanh khoản giảm 0.42 lần đối với toàn bộ các ngân

hàng tại Việt Nam. Có lẽ kết quả này hợp lý hơn. Ngoài ra, kết quả của tác

giả thì khác với kết quả của nghiên cứu Shih- Kuo Yeh và các cộng sự

(2015) tại Đài Loan, khi tại Đài Loan tỷ lệ tiền mặt không ảnh hưởng đến sự

thay đổi của Liquidity Discount (LD).

63

Bảng 4.11: Kết quả ước lượng VAR cho Cash và LD

LD LD LD LD

Crisis-

contagious Liquidity-

All banks Safe Banks Banks vulnerable Banks

0.600962**

7.380082**

3.980919**

1.730209*

-0.72743

-22.3386

-1.92577

-0.9407

[ 0.82614]

[ 0.33037]

[ 2.06719]

[ 1.83927]

CASH(-1)

-0.423259**

-53.73402**

0.884886**

2.048365*

-0.67349

-23.4512

-1.67134

-0.90036

[-0.62846]

[-2.29131]

[ 0.52945]

[ 2.27504]

CASH(-2)

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8,

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Phân tích theo từng nhóm ngân hàng:

Nhắc lại ba nhóm ngân hàng bao gồm:

Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh hưởng khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Safe Banks): VCB (Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt

Nam), BID (Ngân hàng TMCP Đầu tư & Phát triển Việt Nam) và CTG

(Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam).

Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks): MBB (Ngân hàng TMCP

Quân Đội), ACB (Ngân hàng TMCP Á Châu) và STB (Ngân hàng TMCP

Sài Gòn Thương Tín).

Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản

(Liquidity- vulnerable Banks): EIB (Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu Việt

64

Nam), SHB (Ngân hàng TMCP Hà Nội Sài Gòn) và NVB (Ngân hàng

TMCP Quốc dân).

Kết quả phân tích hồi quy, dựa theo bảng 4.10 có sự khác biệt thú vị giữa từng

nhóm ngân hàng:

Chỉ tiêu khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (Currentratio) đều ảnh hưởng cùng

chiều đến tính giảm thanh khoản (LD), nhưng Safe Banks lại chịu ảnh hưởng

nặng nề nhất. Khi Currentration tăng 1 đơn vị thì LD của Safe Banks tăng

hơn 1.74 lần nhưng LD của Crisis- contagious Banks tăng 0.53 lần, còn LD

của Liquidity- vulnerable Banks tăng 0.38 lần.

Chỉ tiêu Nợ (Debtratio) chỉ ảnh hưởng đến LD của Safe Banks và LD của

Liquidity- vulnerable Banks, nhưng kết quả trái ngược nhau. Nếu như Debt

tăng 1 đơn vị thì LD của Safe Banks lại giảm rất mạnh (4.1 lần) trong khi LD

của Liquidity- vulnerable Banks lại tăng gần 1.97 lần

LD của Safe Banks chịu ảnh hưởng nặng nề nhất khi gia tăng tỷ lệ tiền mặt

Cash. Cash tăng 1 đơn vị thì LD của Safe Banks tăng 34 lần, trong khi LD

của Crisis- contagious Banks tăng 3.2 lần và LD của Liquidity- vulnerable

Banks tăng 2.92 lần.

Quy mô tài sản (Size) cũng chỉ ảnh hưởng đến LD của Safe Banks và LD của

Liquidity- vulnerable Banks, nhưng kết quả trái ngược nhau. Nếu như Size

tăng 1 đơn vị thì LD của Safe Banks tăng 0.52 lần, trong khi LD của

Liquidity- vulnerable Banks giảm 0.23 lần.

Vậy, khi phân tích theo từng nhóm ngân hàng thì tính giảm thanh khoản (LD) của

Safe Banks sẽ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các yếu tố nội tại của ngân hàng. Kế đến

là LD Crisis- contagious Banks và cuối cùng là LD của Liquidity- vulnerable Banks

thì chịu ảnh hưởng ít nhất. Thực tế ở Việt Nam cho thấy ngân hàng có quy mô càng

lớn, thì khi tính thanh khoản giảm càng chịu ảnh hưởng càng nhiều từ các nhân tố

nội tại của ngân hàng.

Kết luận: Với các kết quả được tìm thấy thông qua phân tích hồi quy mô hình, thì

sự thay trạng thái giảm tính thanh khoản phụ thuộc vào nhiều yếu tố nội tại của

65

chính các ngân hàng Việt Nam và các yếu tố nội tại tác động rất mạnh đến tính gảm

thanh khoản của các ngân hàng Việt Nam. Cụ thể:

Chỉ tiêu ROE không có ý nghĩa giải thích sự thay đổi của tình trạng giảm

tính thanh khoản- Liquidity Discount (LD). Kết quả này trái ngược với kết

quả tìm được của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) tại Đài Loan vì Shih-

Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã tìm ra khi ROE tăng thì LD của các ngân

hàng Đài Loan sẽ sụt giảm.

Khi khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (Currentratio) tăng thì các ngân hàng

tại Việt Nam đối mặt sự gia tăng tình trạng giảm thanh khoản. Kết quả này

khác với kết quả nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015).

Khi ngân hàng Việt Nam gia tăng việc tài trợ vốn bằng vay nợ (Debt tăng),

thì khả năng giảm thanh khoản (LD) tăng, riêng nhưng LD của Safe banks

giảm. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các

cộng sự (2015) tại Đài Loan.

Biến Cash tăng thì LD của các ngân hàng tại Việt Nam tăng thì LD cũng

tăng theo. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và

các cộng sự (2015).

Biến SIZE tăng thì LD của các ngân hàng tại Việt Nam tăng, nhưng LD của

nhóm Liquidity- vulnerable Banks giảm. Kết quả này tương tự với kết quả

nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015).

Như vậy, đối với mẫu dữ liệu là các ngân hàng tại Việt Nam, thì LD (Chỉ tiêu đo

lường trạng thái giảm tính thanh khoản của ngân hàng) chịu ảnh hưởng từ các nhân

tố đặc trưng cho khả năng hoạt động của các ngân hàng, bao gồm, Currentratio

(Khả năng thanh toán nợ ngắn hạn), Debtratio (Tỷ lệ Nợ), Cash (Tỷ lệ tiền mặt trên

vốn cổ phần), Size (Quy mô giá trị tài sản của ngân hàng). Trong đó, khác với

nghiên cứu của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) thì Currentratio và Cash, giải

thích nhiều nhất cho sự biến động của LD. Kết luận này, đã giải đáp được hai câu

hỏi nghiên cứu là “các nhân tố nào gây ra sự sụt giảm tính thanh khoản tại các ngân

66

hàng Việt Nam” và “kết quả nghiên cứu tại Việt Nam có tương đồng với quan điểm

của Shih- Kuo Yeh và các cộng sự (2015) đã nghiên cứu tại Đài Loan hay không?”.

Với phát hiện này thì, các ngân hàng Việt Nam cần có những giải pháp phù hợp để

dự phòng cho trường hợp nền kinh tế sụt giảm, thị trường rơi vào đợt giảm giá giá

trị các tài sản, khiến tính thanh khoản của những tài sản mà ngân hàng đang nắm

giữ sẽ bị ảnh hưởng.

4.7 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy PVAR

Trong phần 4.5, kết quả hồi quy cho thấy các nhân tố đặc trưng biểu thị cho khả

năng hoạt động của các ngân hàng, ảnh hưởng đến sự sụt giảm tính thanh khoản tại

các ngân hàng Việt Nam. Vậy, khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh

khoản thì ảnh hưởng như thế nào đến khả năng hoạt động của các ngân hàng?

67

Bảng 4.12: Kết quả ước lượng VAR cho tất cả các ngân hàng Việt Nam

CURRENT DEBT

LD ROE RATIO RATIO CASH SIZE

LD (-1) 0.289* 0.726 -0.277*** -0.0091* -0.019** 0.264**

-0.10649 -0.38627 -0.08209 -0.01151 -0.0109 -0.10941

LD (-2) 0.010* -0.176 0.154*** -0.0171* -0.008** -0.175**

-0.08988 -0.32603 -0.06929 -0.00972 -0.0092 -0.09235

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8, ngày 10/09/2017

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

CURRENT

DEBT

LD

ROE

RATIO

RATIO

CASH

SIZE

Bảng 4.13: Kết quả ước lượng VAR cho Safe Banks

LD (-1)

-0.250*

-0.064**

-0.197*

-0.019

-0.0047*

0.481**

-0.29925

-0.01942

-0.19386

-0.0112

-0.00242

-0.21646

LD (-2)

0.431*

0.0145**

0.370*

-0.006

-0.001*

0.014**

-0.2964

-0.01924

-0.19201

-0.0111

-0.0024

-0.2144

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8, ngày 10/09/2017

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

68

CURRENT

DEBT

LD

ROE

RATIO

CASH

SIZE

RATIO

Bảng 4.14: Kết quả ước lượng VAR cho Crisis- contagious Banks

LD (-1)

-0.659*

0.0349

-1.435**

0.056

-0.082*

0.996*

-0.62954

-0.1412

-0.39105

-0.05773

-0.087

-0.46476

LD (-2)

-0.855*

-0.1993

-0.360**

-0.0467

-0.244*

-0.161*

-0.5063

-0.1135

-0.31449

-0.04643

-0.070

-0.37377

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8, ngày 10/09/2017

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

CURRENT

DEBT

LD

ROE

RATIO

RATIO

CASH

SIZE

Bảng 4.15: Kết quả ước lượng VAR cho Liquidity- vulnerable Banks

LD (-1)

-0.050*

2.410

-0.677***

0.040*

0.030

0.405

-0.15459

-1.40912

-0.1604

-0.0323

-0.02283

-0.30431

LD (-2)

-0.144*

-0.339

0.262***

-0.116*

-0.016

-0.095

-0.15742

-1.4349

-0.16333

-0.03289

-0.02325

-0.30988

Nguồn: Tổng hợp từ Eviews 8, ngày 10/09/2017

Giá trị trong ngoặc đơn là giá trị của P- value với mức ý nghĩa tương ứng.

*,**, *** biểu hiện cho mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Dựa trên kết quả ước lượng của Bảng 4.12, 4.13, 4.14 và 4.15, thì nhìn chung khi

khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản, thì các chỉ số biểu thị cho

khả năng hoạt động của các ngân hàng cũng thay đổi theo. Khi mức giảm tính thanh

khoản tăng (LD tăng) thì khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn của ngân hàng

giảm trung bình khoảng 28%, khả năng thanh toán toàn bộ nghĩa vụ nợ giảm

khoảng 9%, lượng tiền mặt cũng giảm khoảng 2%.

Phân tích riêng đối với các nhóm ngân hàng:

69

Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh hưởng khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Safe Banks), khi tình trạng giảm thanh khoản có xu

hướng gia tăng (LD tăng): khả năng sinh lời (ROE) của ngân hàng giảm ít

hơn 6%, khả năng thanh toán nợ ngắn hạn cũng giảm theo khoảng 20%,

lượng tiền mặt sẽ thiếu khoảng 0.4%.

Ngân hàng hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt

giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks), khi tình trạng giảm thanh

khoản có xu hướng gia tăng (LD tăng), thì chỉ ảnh hưởng đến khả năng thanh

toán nợ ngắn hạn và lượng tiền mặt. Cụ thể, khi LD tăng thì khả năng thanh

toán nợ ngắn hạn sẽ giảm mạnh, từ 36% lên đến gần như 100% và lượng tiền

mặt thiếu hụt tăng gần như 20%.

Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản

(Liquidity- vulnerable Banks), khi tình trạng giảm thanh khoản có xu hướng

gia tăng (LD tăng), thì chỉ ảnh hưởng đến khả năng thanh toán các khoản nợ.

Cụ thể, khi LD tăng thì khả năng thanh toán nợ ngắn hạn sẽ giảm mạnh, từ

26% lên đến gần như 67% và khả năng thanh toán tổng các khoản nợ giảm

khoản 10%.

Như vậy,

Khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản sẽ ảnh hưởng chủ yếu

đến khả năng chỉ trả nghĩa vụ nợ của các ngân hàng cũng như là giá trị của

lượng tiền mặt tại các ngân hàng.

Khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản thì khả năng sinh lợi

của nhóm Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị ảnh hưởng khi thị

trường sụt giảm thanh khoản (Safe Banks) sẽ giảm theo.

Ngoài ra, các ngân hoạt động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị

trường sụt giảm thanh khoản (Crisis- contagious Banks), là nhóm ngân hàng

nhạy cảm nhất khi thị trường sụt giảm thanh khoản.

Với những kết luận bên trên, có thể thấy khi thị trường có dấu hiệu rơi vào trạng

thái giảm thanh khoản, thì sẽ có ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của các ngân

70

hàng. Cụ thể, tình trạng giảm tính thanh khoản sẽ ảnh hưởng chủ yếu đến khả năng

chi trả nghĩa vụ nợ của các ngân hàng, cũng như là giá trị của lượng tiền mặt tại các

ngân hàng. Ngoài ra, khả năng sinh lợi của các ngân hàng (được đại diện bằng biến

ROE) cũng giảm theo.

71

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN

Dựa trên việc phân tích kết hợp các mô hình GLS, GLM, FEM REM và PVAR,

nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị công ty: Bằng chứng thực

nghiệm tại các ngân hàng Việt Nam”, đã đạt được những kết quả chính sau đây:

Đầu tiên, tương tự với nghiên cứu của Shin – Kuo Yeh và các cộng sự (2015), tác

giả cũng chia các ngân hàng Việt Nam trong dữ liệu mẫu thành ba nhóm ngân hàng,

dựa trên giả thuyết về khả năng chịu đựng của các ngân hàng khi xảy ra trạng thái

giảm tính thanh khoản trên thị trường: Ngân hàng hoạt động hiệu quả an toàn, ít bị

ảnh hưởng khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Safe Banks), Ngân hàng hoạt động

hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt giảm thanh khoản (Crisis-

contagious Banks) và Ngân hàng bị ảnh hưởng nặng nề nhất khi thị trường sụt giảm

thanh khoản (Liquidity- vulnerable Banks). Dựa theo số liệu thống kê, thì trong suốt

giai đoạn từ 2010 đến 2016 thì hoạt động kinh doanh của các ngân hàng tại Việt

Nam cũng có kết quả khả quan, với tỷ suất sinh lợi ROE 6%. Mức giảm tính thanh

khoản (Liquidity Discount- LD) của các ngân hàng tại Việt Nam cũng được cải

thiện theo thời gian. Ngoài ra, ba nhóm ngân hàng cũng có mức giảm tính thanh

khoản khác nhau và thay đổi khác nhau theo thời gian. Đặc biệt, các ngân hàng hoạt

động hiệu quả trung bình, bị ảnh đáng kể khi thị trường sụt giảm tính thanh khoản

(Crisis- contagious Banks), là nhóm ngân hàng nhạy cảm nhất khi thị trường đang ở

trạng thái giảm tính thanh khoản.

Bên cạnh đó, nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính thanh khoản đến giá trị công ty:

Bằng chứng thực nghiệm taị các ngân hàng Việt Nam đã đạt được mục tiêu nghiên

cứu đặt ra ban đầu:

Thứ nhất, xác định được các nhân tố nội tại nào gây ra sự sụt giảm tính thanh

khoản tại các ngân hàng Việt Nam, bao gồm Currentratio (Khả năng thanh

toán nợ ngắn hạn), Debtratio (Tỷ lệ nợ), Cash (Tỷ lệ tiền mặt trên vốn cổ

phần), Size (Quy mô giá trị tài sản của ngân hàng). Trong đó, Currentratio

(Khả năng thanh toán nợ ngắn hạn) và Cash (Tỷ lệ tiền mặt trên vốn cổ

72

phần), là hai yếu tố ảnh hưởng nhất đến mức giảm tính thanh khoản (LD) của

ngân hàng.

Thứ hai, khi thị trường xảy ra tình trạng giảm tính thanh khoản thì sẽ ảnh

hưởng chủ yếu đến khả năng chỉ trả nghĩa vụ nợ của các ngân hàng cũng như

là giá trị của lượng tiền mặt tại các ngân hàng. Ngoài ra, khả năng sinh lợi

của các ngân hàng (được đại diện bằng biến ROE) cũng giảm theo.

Mặc dù kết quả nghiên cứu đã đạt được mục tiêu nghiên cứu ban đầu đề ra, nhưng

nghiên cứu vẫn còn nhiều hạn chế, như là: dữ liệu của các ngân hàng tại Việt Nam

không đầy đủ, nên mẫu dữ liệu của tác giả chỉ gồm 09 ngân hàng và cũng chỉ thu

thập được trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2016. Vì thế, việc phân tích sẽ

vẫn chưa đạt được kết quả chi tiết hơn và cũng không thể đạt được sự so sánh rằng

,mức giảm tính thanh khoản trước khủng hoảng tài chính năm 2008 và sau 2008

khác nhau như thế nào. Ngoài ra, khi phân tích ảnh hưởng của trạng thái thanh

khoản đến giá trị công ty, cụ thể ở đây là các ngân hàng Việt Nam cũng nên xem xét

đến các yếu tố khác như là các biến vĩ mô đại diện cho sự biến động của thị trường

và các biến đại diện cho chính sách quản lý kinh tế Việt Nam.

Tóm lại, tuy vẫn còn tồn tại một số hạn chế, nhưng nghiên cứu “Ảnh hưởng của tính

thanh khoản đến giá trị công ty: Bằng chứng thực nghiệm tại các ngân hàng Việt

Nam” đã đạt được một số kết quả nhất định, giúp cho những nhà quản trị tại các

ngân hàng có thể sử dụng trọng việc quản trị thanh khoản và có biện pháp xử lý phù

hợp trong trường hợp thị trường ghi nhận sự sụt giảm tính thanh khoản.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục báo cáo thống kê:

1. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) giai đoạn từ năm 2010

đến 2016.

2. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (CTG) giai

đoạn từ năm 2010 đến 2016.

3. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Hà Nội Sài Gòn (SHB) giai đoạn từ

năm 2010 đến 2016.

4. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Quân Đội (MBB) giai đoạn từ năm

2010 đến 2016.

5. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Quốc dân (NVB) giai đoạn từ năm

2010 đến 2016.

6. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương Tín (STB) giai đoạn

từ năm 2010 đến 2016.

7. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Xuất nhập khẩu VN (EIB) giai đoạn từ

năm 2010 đến 2016.

8. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Ngoại thương VN (VCB) giai đoạn từ

năm 2010 đến 2016.

9. Báo cáo tài chính của Ngân hàng TMCP Công thương VN (VTB) giai đoạn từ

năm 2010 đến 2016.

Danh mục văn bản pháp luật và quy định:

10. Basel (2008), Nguyên tắc quản lý và giám sát rủi ro thanh khoản

11. Basel (2010), Thông lệ tốt nhất về quản lí thanh khoản của các ngân hàng

12. Luật các tổ chức tín dụng Việt Nam 2010

13. Luật Ngân hàng nhà nước Việt Nam 2010

14. Quyết định số 254/QĐ-TTg ngày 01/3/2012 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt

đề án "Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011 – 2015.

15. Thông tư 13/2010/TT-NHNN của NHNN ban hành ngày 20/05/2010 quy định

về tỷ lệ bảo đảm an toàn của TCTD.

16. Thông tư 19/2010/TT-NHNN ban hành ngày 27/09/2010 của NHNN sửa đổi, bổ

sung một số điều của thông tư số 13/2010/TT-NHNN quy định về các tỷ lệ bảo

đảm an toàn trong họat động của tổ chức tín dụng.

17. Thông tư 36/2014/TT-NHNN ban hành ngày 20/11/2014 Quy định

cac giới hạn, tỷ lệ đảm bảo an toàn trong hoạt động của cac TCTD, chi nhanh

NH nước ngoài.

Danh mục tài liệu tiếng Việt:

18. Đặng Thị Thu Hiền, 2013. Nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro thanh khoản tại

các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP

Hồ Chí Minh.

19. Đoàn Thị Vân Khanh, 2013. Hoàn thiện công tác quản trị rủi ro thanh khoản

tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học

Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

20. Hoàng Ngọc Nhậm, 2007. Giáo Trình Kinh Tế Lượng. Đại học Kinh Tế

TP.HCM.

21. Lê Quốc Toản, 2016. Kiểm tra sức chịu đựng rủi ro thanh khoản của các ngân

hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Luận

Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

22. Nguyễn Cao Vũ, 2016. Quản trị rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng TMCP

Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

23. Nguyễn Đăng Dờn, 2009. Nghiệp vụ Ngân hàng thương mại. Đại học kinh tế

TP Hồ Chí Minh.

24. Nguyễn Ngọc Thanh, 2011. Bài Tập Kinh Tế Lượng. Đại học kinh tế TP Hồ Chí

Minh.

25. Nguyễn Thị Băng Thanh, 2013. Đo lường các yếu tố tác động đến thanh khoản

hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế

TP Hồ Chí Minh.

26. Nguyễn Thị Mỹ Linh, 2012. Quản trị thanh khoản tại các ngân hàng thương

mại cổ phần Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

27. Nguyễn Thị Riêng, 2015. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của

các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP

Hồ Chí Minh.

28. Nguyễn Văn Phương, 2015. Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản tại

các ngân hàng thương mại Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP

Hồ Chí Minh.

29. Nguyễn Văn Tiến, 2010. Quản trị rủi ro trong kinh doanh ngân hàng. Nhà xuất

bản Thống kê.

30. Nguyễn Văn Tiến, 2013. Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản Thống

kê.

31. Phạm Duy Hưng, 2013. Các nhân tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản của các

NHTM Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ. Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

32. Phan Thị Cúc, 2009. Quản trị ngân hàng thương mại, Nhà xuất bản Giao thông

vận tải.

33. Phan Thị Thu Hà, 2009. Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất Bản Giao

Thông Vận Tải.

34. O. Blanchard. Fulbright Economics Teaching Program 2000- 2001. Chương

16. Hồi quy dữ liệu Bảng. Người dịch Kim Chi, Hiệu Đính: Nam An.

35. Trần Ngọc Trà Mi, 2014. Kiểm tra sức chịu đựng thanh khoản các ngân hàng

thương mại Việt Nam. Luận Văn Thạc Sĩ, Đại học Kinh Tế TP Hồ Chí Minh.

36. Trương Quang Thông, 2010. Quản trị ngân hàng thương mại. Nhà xuất bản Tài

Chính.

37. Trương Quang Thông, 2013. Các nhân tố tác động đến rủi ro thanh khoản của

hệ thống các Ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, số

276, trang 50-62.

Danh mục tài liệu Tiếng Anh:

38. Acharya, V., S. Davydenko, and K. Strebulaev, 2012. Cash Holdings and Credit

Risk. Review of Financial Studies, 25, 3572-3609.

39. Al-Tamimi and Obeidat .2013. Determinants of Capital Adequacy in

Commercial Banks of Jordan – An Empirical Study. International Journal of

Academic Research in Economics and Management Science, Pakistan, Vol. 2.

No. 4.

40. Amemiya, Takeshi 1985. Generalized Least Squares Theory. Advanced

Econometrics. Harvard University Press. ISBN 0-674-00560-0.

41. Amihud, 1997. Dividends, Taxes, and Signaling: Evidence from Germany. The

Journal of Finance, March, 1997.

42. Amihud, Y., 2002. Illiquidity and stock returns: cross section and time series

effects. Journal of Financial Markets, 5, 31-56.

43. Aspachs, O., Nier, E., Tiesset, M., 2005. Liquidity, Banking Regulation and

macroeconomics. Proof of shares, bank liquidity from a panel the bank’s UK-

resident. Bank of England working paper;

44. Athanasoglou, P., M. Delis and C. Staikouras, 2006. Determinants in the bank

profitability in the South Eastern European Region. Journal of Financial

Decision Making, 2, 1-17.

45. Bai. J. 2003. Inference on Factor Models of Large Dimesions. Econometrica,

71, 135-172

46. Bai. J and S Ng , 2002- 2004. Determining Number of Factors in Approximate

Factor Model. Econometrica, 70, 191 -221.

47. Bannerjee, 1999. Panel Data Unit Roots and Cointegration: An Overview

48. Bao, J., Pan, J., and Wang, J., 2011. The illiquidity of corporate bonds. Journal

of Finance, 66, 911-946

49. Basel, 2000. Sound Practices for Managing Liquidity in Banking Organisations.

http://www.bis.org

50. Basel, 2008. Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision.

http://www.bis.org/publ/bcbs144.pdf

51. Basel, 2009. International Framework for Liqudity Risk Measurement,

Standards and Mornitoring. http://www.bis.org

52. Basel Committee on Banking Supervision, 2013. Basel III: The Liquidity

Coverage Ratio and Liquidity Risk Monitoring Tools. BIS, January.

53. Basel Committee on Banking Supervision, 2014. Base III: The Net Stable

Funding Ratio. BIS, October.

54. Baumeister, C., Peersman, G., 2013. The role of time‐varying price elasticities

in accounting for volatility changes in the crude oil market. J. Appl. Econom. 28

(7), 1087–1109

55. Bekaert, G., Harvey C., and C., Lundblad, 2007. Liquidity and Expected

Returns: Lessons from Emerging Market. Review of Financial Studies, 20,

1783-1831.

56. Blanchard, O., Quah, D., 1989. The dynamic effects of aggregate demand and

supply disturbances. The American Economic Review 79, 655– 673.

57. Bernanke, Ben S., 1986. Alternative Explanations of the MoneyIncome

Correlation. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, pp. 49-

100.

58. Bollerslev, Tim, 1986. Generalized autoregressive conditional

heteroscedasticity. University of California at San Diego, La Jolla, CA 92093,

USA Institute ofEconomics, University of Aarhus, Denmark. Received May

1985, final version received February 1986.

59. Chen, R. R., 2012. Valuing a Liquidity Discount. The Journal of Fixed Income,

21, 59-73.

60. Chen, R. R., Chidambaran, N. K., Imerman, M and B. Sopranzetti, 2014.

Liquidity, Leverage, and Lehman: A Structural Analysis of Financial Institutions

in Crisis. Journal of Banking and Finance, 45, 117-139.

61. Chen, R. R., Filonuk, W., Patro, D. K., and A. Yan, 2012. Valuing Financial

Assets with Liquidity Discount: An Implication to Basel III. The Journal of Fixed

Income, 22, 45-63.

62. Chen, R. R., Yeh, C. Y., and S. K. Yeh, 2014. Liquidity Discount in the Opaque

Market: the Evidence from Taiwan's Emerging Stock Market,. Pacific-Basin

Finance Journal, 29, 297-309.

63. Chung, C. F., 2011. Taiwan’s Systemic Risk Model with Credit risk, Interbank

Contagion Risk and Liquidity Risk. Quarterly Journal of Central Bank in

Taiwan, Vol. 33 No. 2, 13-40

64. Chung & Pruitt, 1994. A Simple Approximation of Tobin's q. Financial

Management, Vol 23, No.03, Autumn 1984, Page 70-74

65. Cox, J., S., Ross, and M. Rubinstein, 1979. Option Pricing: A Simplified

Approach. Journal of Financial Economics, 7, 229-264.

66. DeYoung, R. and K. Jang, 2016. Do Banks Actively Manage Their Liquidity?

Journal of Banking and Finance, Vol. 66, 143–161.

67. Duttweiler, R. (2009). The meaning of liquidity risk’, Chapter 1, 10-11 in

Managing Liquidity in Banks. John Wiley & Sons.

68. Ericsson, J. and O. Renault, 2006. Liquidity and Credit Risk. Journal of Finance,

61, 2219-2250

69. Financial Stability Review, 2008. Special Issue: Liquidity. IIF, 2007. Principles

of Liquidity Risk Management. http://www.iif.com

70. Francisco Muñoz, 2012. Desfragmentar, o armonizar, al ser humano desde la

perspectiva compleja de la investigación para la paz. ISSN 1130-6149, Nº. 12,

2012.

71. Geske, R., and H. Johnson, 1984. The Valuation of Corporate Liabilities as

Compound Options: A Correction.Journal of Financial and Quantitative

Analysis, 19, 231-232.

72. Geske.R 1977. The valuation of compound options. Journal of Financial

Economics 7 (1979) 63-81. 0 North-Holland Publishing Company

73. Im K.S, Pesaran M.H, and Shin Y, 2003. Testing for Unit Roots in

Heterogeneous Panels. Journal of Econometrics 115 (revise version of 1997’s

work), 53-74

74. Indriani, Rini. Kamaludin dan 2012. Financial Management "Basic Concepts

and Implementation" Revised Edition Cv. Mandar Maju. Bandung.

75. Kuo, J. R., E. C. Lee, and C. M. Chen, 2011. Basel III Impact on Financial

Stability and Monetary Policy. Quarterly Journal of Central Bank in Taiwan,

Vol. 33 No. 2, 13-40.

76. Kyle, 1985. Continuous Auctions and Insider Trading. Econometrica, Vol 53,

No.06 (Nov 1985), Page 1315-1336.

77. Lartey, v. et al. 2013. The Relationship Between Net Interest Margin and Return

on Assets of Listed Banks in Ghana. Research Journal of Finance &

Accounting.Vol 4 Issue 16, p.73.

78. Lesmond, D. A. 2005. The Costs of Equity Trading in Emerging Markets.

Journal of Financial Economics 77:411–52.

79. Levin A, Lin C.F, Chu C.J, 2002. Unit root tests in panel data: asymptotic and

finitesample properties. Journal of Econometrics 108 (revise version of 1992’s

work),1-24

80. Maddala, G. S., & Wu, S. 1999. A comparative study of unit root tests with

panel data and a new simple test. Oxford Bulletin of Economics and statistics,

61 (S1), 631-652.

81. McCullagh, Peter; Nelder, John 1989. Generalized Linear Models, Second

Edition. Boca Raton: Chapman and Hall/CRC. ISBN 0-412-31760-5.

82. Merton, Robert C., 1974. On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure

of Interest Rates. Journal of Finance, 29, 449-470.

83. Moon, R. & B. Perron, 2004. Testing for a unit root in panels with dynamic

factors. Journal of Econometrics 122, 81–126.

84. Moon, R., B. Perron, & P. Phillips, 2007. Incidental trends and the power of

panel unit root tests. Journal of Econometrics 141, 416–459.

85. Ng, S. & P. Perron, 2001. Lag length selection and the construction of unit root

tests with good size and power. Econometrica 69, 1519–1554

86. Nikolaou, K. 2009. Liquidity (risk) concepts: definitions and interactions. ECB

Working Paper Series 1008

87. Pasiouras, F. and Kosmidou, K. 2007. Factors influencing the profitability of

domestic and foreign commercial banks in the European Union. International

Business and Finance, 21, 222-237.

88. Pastor, L. and Stambaugh, R.F., 2003. Liquidity risk and expected stock returns.

Journal of Political Economy, 111, 642-685.

89. Peersman, G., 2005. What caused the early millennium slowdown? Evidence

based on vector autoregressions. J. Appl. Econom. 20, 185–207.

90. Pesaran, 2007. A simple panel unit root test in the presence of cross-section

dependence. Journal of Applied Econometrics, 2007, vol. 22, issue 2, 265-312

91. Peter S.Rose, 2001. Commercial Bank Management. Publisher: McGraw-

Hill/Irwin (1867)

92. Petersen, M., 2009. Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets:

Comparing Approaches. Review of Financial Studies, 22, 435-480.

93. Pinkowitz, L., R. Stulz, and R. Williamson, 2013. Is There a U.S. High Cash

Holdings Puzzle After the Financial Crisis? Charles A. Dice Center Working

Paper No. 2013-07.

94. Praet, P., Herzberg, V. 2008. Market liquidity and banking liquidity: linkages,

vulnerabilities and the role of disclosure. Banque de France Financial stability

Review, 95-109.

95. Roll, R., 1984. A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an

Efficient Market. Journal of Finance, 39, 1127-1139.

96. Rychtárik, Š., 2009. Liquidity Scenario Analysis in the Luxembourg Banking

Sector. BCDL Working Paper, 41. Van den End, 2008

97. Shen, C. H., 2005. Cost efficiency and banking performances in a partial

universal banking system: application of the panel smooth threshold model.

Applied Economics, 37, 993-1009.

98. Shih- Kuo và các cộng sự, 2015. The Liquidity Impact on Firm Values: the

Evidence of Taiwan’s Banking Industry. Journal of Banking and Finance, JBF

4980, 29 January 2015.

99. Vodo và P. 2011. Liquidity of Czech Commercial Banks and its Determinants.

International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences,

6(5), 1060-1067.

100. Ren – Raw Chen, Tung – Hsiao Yang, Shih-Kuo Yeh, 2015. The Liquidity

Impact on Firm Values: the evidence of Taiwan’s Banking Industry. Journal of

Banking an Finance (2016).

PHỤ LỤC 1. CHI TIẾT NGUỒN THU THẬP SỐ LIỆU

Nguồn Đường dẫn truy cập

https://www.sbv.gov.vn/ Cổng thông tin ngân

hàng nhà nước Việt Nam

Tổng cục thống kê Việt https://www.gso.gov.vn/

Nam

Ủy ban chứng khoán Nhà www.ssc.gov.vn/

Nước Việt Nam

Dữ liệu tài chính http://s.cafef.vn/du-lieu.chn

Dữ liệu tài chính http://www.cophieu68.vn/

PHỤ LỤC 2

. . summarize ta eq debt netprofit loan loan deposit currentta cashvolume

currentdebt ld size roa roe debtratio currentratio cash

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max

-------------+--------------------------------------------------------

ta | 238 2.74e+08 2.24e+08 1.64e+07 1.01e+09

eq | 238 2.04e+07 1.49e+07 1208787 6.30e+07

debt | 238 2.54e+08 2.10e+08 1.50e+07 9.60e+08

netprofit | 238 900376.7 4073220 -871001 6.28e+07

loan | 238 1.63e+08 1.52e+08 1.03e+07 7.14e+08

-------------+--------------------------------------------------------

loan | 238 1.63e+08 1.52e+08 1.03e+07 7.14e+08

deposit | 237 1.87e+08 1.58e+08 9640977 7.26e+08

currentta | 238 2.03e+08 1.83e+08 1.20e+07 8.60e+08

cashvolume | 235 4134767 3545476 177721 1.43e+07

currentdebt | 238 2.17e+08 1.78e+08 1.20e+07 8.20e+08

-------------+--------------------------------------------------------

ld | 238 .0804324 .0459264 .016 .55926

size | 238 8.280263 .4045094 7.21477 9.00287

roa | 238 .0049446 .0096802 -.005902 .062608

roe | 238 .0606629 .4875634 -.0649379 7.542696

debtratio | 238 .916927 .0248562 .785884 .956074

-------------+--------------------------------------------------------

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH STATA 12, KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN

currentratio | 238 .9049006 .1640791 .283927 1.39586

cash | 238 .0195479 .0225094 .003765 .110516

. corre ld roa size debtratio currentratio cash

(obs=238)

| ld roa size debtra~o curren~o cash

-------------+------------------------------------------------------

ld | 1.0000

roa | -0.1748 1.0000

size | 0.1899 0.0057 1.0000

debtratio | 0.0554 -0.1130 0.5290 1.0000

currentratio | -0.2560 -0.0634 0.3012 0.0535 1.0000

cash | 0.0905 -0.0349 -0.1439 -0.2487 0.1608 1.0000

. corre ld roe size debtratio currentratio cash

(obs=238)

| ld roe size debtra~o curren~o cash

-------------+------------------------------------------------------

ld | 1.0000

roe | -0.0261 1.0000

size | 0.1899 -0.0297 1.0000

debtratio | 0.0554 0.0196 0.5290 1.0000

currentratio | -0.2560 -0.0848 0.3012 0.0535 1.0000

cash | 0.0905 -0.0339 -0.1439 -0.2487 0.1608 1.0000

. reg ld roa size debtratio currentratio cash

Source | SS df MS Number of obs = 238

-------------+------------------------------ F( 5, 232) = 13.75

Model | .114251877 5 .022850375 Prob > F = 0.0000

Residual | .385636393 232 .001662226 R-squared = 0.2286

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2119

Total | .49988827 237 .002109233 Root MSE = .04077

------------------------------------------------------------------------------

ld | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

roa | -.9959131 .2775739 -3.59 0.000 -1.542801 -.4490254

size | .0455947 .0082134 5.55 0.000 .0294123 .0617772

debtratio | -.2108581 .1303574 -1.62 0.107 -.4676936 .0459775

currentratio | -.1155961 .01746 -6.62 0.000 -.1499965 -.0811957

cash | .3651963 .124015 2.94 0.004 .1208566 .6095359

_cons | -.001374 .1026492 -0.01 0.989 -.2036177 .2008697

------------------------------------------------------------------------------

. estat vif

Variable | VIF 1/VIF

-------------+----------------------

size | 1.57 0.635382

debtratio | 1.50 0.668040

currentratio | 1.17 0.854570

cash | 1.11 0.900049

roa | 1.03 0.971443

-------------+----------------------

Mean VIF | 1.28

. reg ld roe size debtratio currentratio cash

Source | SS df MS Number of obs = 238

-------------+------------------------------ F( 5, 232) = 10.70

Model | .093685966 5 .018737193 Prob > F = 0.0000

Residual | .406202304 232 .001750872 R-squared = 0.1874

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1699

Total | .49988827 237 .002109233 Root MSE = .04184

------------------------------------------------------------------------------

ld | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

roe | -.0038598 .0055985 -0.69 0.491 -.0148901 .0071706

size | .0425833 .0083911 5.07 0.000 .0260508 .0591159

debtratio | -.1364917 .1322537 -1.03 0.303 -.3970635 .1240802

currentratio | -.1116551 .0179109 -6.23 0.000 -.146944 -.0763663

cash | .3853398 .1271463 3.03 0.003 .1348309 .6358488

_cons | -.0532776 .1043098 -0.51 0.610 -.2587932 .152238

------------------------------------------------------------------------------

. estat vif

Variable | VIF 1/VIF

-------------+----------------------

size | 1.56 0.641219

debtratio | 1.46 0.683631

currentratio | 1.17 0.855391

cash | 1.11 0.901927

roe | 1.01 0.991524

-------------+----------------------

Mean VIF | 1.26

. . xtreg ld roa size debtratio currentratio cash, fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 238

Group variable: number Number of groups = 9

R-sq: within = 0.3776 Obs per group: min = 20

between = 0.2704 avg = 26.4

overall = 0.0116 max = 28

F(5,224) = 27.18

corr(u_i, Xb) = -0.8094 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------

ld | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

roa | -.2676642 .2738555 -0.98 0.329 -.8073268 .2719984

size | -.0543821 .0171934 -3.16 0.002 -.0882636 -.0205005

debtratio | -.3190764 .1385163 -2.30 0.022 -.5920383 -.0461146

currentratio | -.2037947 .0183335 -11.12 0.000 -.2399229 -.1676665

cash | .4399168 .14913 2.95 0.004 .1460396 .7337941

_cons | 1.000438 .154027 6.50 0.000 .6969108 1.303965

-------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | .06043979

sigma_e | .03349778

rho | .76500842 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

F test that all u_i=0: F(8, 224) = 14.96 Prob > F = 0.0000

PHỤ LỤC 2. CHI TIẾT NGUỒN THU THẬP SỐ LIỆU

Nguồn Đường dẫn truy cập

https://www.sbv.gov.vn/ Cổng thông tin ngân

hàng nhà nước Việt Nam

Tổng cục thống kê Việt https://www.gso.gov.vn/

Nam

Ủy ban chứng khoán Nhà www.ssc.gov.vn/

Nước Việt Nam

Dữ liệu tài chính http://s.cafef.vn/du-lieu.chn

Dữ liệu tài chính http://www.cophieu68.vn/