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/