Tác động của công cụ an toàn vĩ mô thanh khoản đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:18

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết nghiên cứu hiệu lực của các công cụ an toàn vĩ mô thanh khoản trong việc giảm thiêu rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2005 đến 2019. Trong bài viết, các tác giả sử dụng mô hình GMM cho dữ liệu bảng không cân bằng từ 29 NHTM tại Việt Nam đê đánh giá tác động của các công cụ này.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của công cụ an toàn vĩ mô thanh khoản đến rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 181 TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG CỤ AN TOÀN VĨ MÔ THANH KHOẢN ĐẾN RỦI RO THANH KHOẢN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM Đỗ Thu Hằng - Phạm Hồng Linh - Tạ Thanh Huyền - Nguyễn Thị Thu Trang Học viện Ngân hàng Tóm tắt Bài viết nghiên cứu hiệu lực của các công cụ an toàn vĩ mô thanh khoản trong việc giảm thiểu rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2005 đến 2019. Trong bài viết, các tác giả sử dụng mô hình GMM cho dữ liệu bảng không cân bằng từ 29 NHTM tại Việt Nam để đánh giá tác động của các công cụ này. Kết quả nghiên cứu cho thấy, công cụ tỷ lệ cho vay trên tiền gửi và tỷ lệ khả năng chi trả có hiệu lực trong việc giảm thiểu rủi ro thanh khoản tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trong khi đó tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn lại chưa phát huy được hiệu lực. Từ đó, các tác giả đưa ra một số khuyến nghị nhằm tăng cường hiệu lực của các công cụ vĩ mô này. Từ khóa: Chính sách an toàn vĩ mô, rủi ro thanh khoản, Việt Nam. THE IMPACT OF LIQUIDITY MACROPRUDENTIAL INSTRUMENTS ON LIQUIDITY RISK OF VIETNAM COMMERCIAL BANKS Abstract The paper examines the impact of liquidity macroprudential policy instruments on the liquidity risk of Vietnam commercial banks from 2005 to 2019. In this paper, we employ the GMM approach and the unbalanced panel data to assess the impact of these instruments. The results indicate that LDR and liquidity ratio have had the effectiveness on reducing liquidity risk while the ratio of short-term capital for medium and long-term loans has not been effective. Based on the findings, some recommendations are proposed to enhance the effectiveness of these macroprudential tools. Keywords: Macroprudential ratio, liquidity risk, Vietnam 1. Giới thiệu Cuộc khủng hoảng tài chính thế giới 2007 – 2008 đã chỉ ra rằng các chính sách an toàn vi mô với mục tiêu giữ cho các tổ chức tài chính riêng lẻ hoạt động tốt không phải là điều kiện đủ để đảm bảo sự ổn định tài chính (Meuleman & Vander Vennet, 2020). Trong bối cảnh đó, các công cụ an toàn vĩ mô (ATVM) đã trở nên nổi bật trong việc phòng ngừa và hạn chế rủi
182 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán ro hệ thống của khu vực ngân hàng (Caruana, 2010). Các chính sách ATVM có thể chia thành bốn nhóm bao gồm tín dụng, vốn, thanh khoản và ngoại hối. Trong đó, các chính sách ATVM về thanh khoản bao gồm các công cụ hướng tới mục tiêu giảm thiểu và ngăn chặn sự bất cân xứng kỳ hạn quá mức và sự kém thanh khoản của thị trường thông qua kênh vốn và kênh tái tài trợ (Meuleman & Vander Vennet, 2020). Tại Việt Nam, trong giai đoạn từ 2005 đến 2019, hệ thống ngân hàng thương mại (NHTM) có sự biến động lớn cả về quy mô và tính chất, trong đó có nhiều giai đoạn đối mặt với khó khăn thanh khoản. Để vượt qua khó khăn đó, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đã rất chủ động và linh hoạt trong việc kích hoạt và điều hành công cụ của chính sách ATVM thanh khoản nhằm giảm thiểu rủi ro thanh khoản (RRTK) tại từng NHTM và giảm thiểu nguy cơ rủi ro này lan rộng trong hệ thống tài chính. Tuy nhiên, cũng có nhiều nghiên cứu chỉ ra, Việt Nam hiện nay vẫn còn thiếu bộ công cụ tiêu chuẩn của chính sách ATVM hay hiệu lực đơn lẻ của các công cụ còn chưa cao. Vì thế, việc đánh giá hiệu lực của các công cụ ATVM thanh khoản đã và đang triển khai là một việc làm rất cần thiết, làm cơ sở cho việc xây dựng một chính sách ATVM hoàn chỉnh, có hiệu lực mạnh hơn. Với mục tiêu như vậy, bài viết được chia thành 5 phần. Ngoài phần 1 giới thiệu, trong phần 2, các tác giả sẽ khái quát cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu về tác động của các công cụ ATVM thanh khoản đến RRTK. Trong phần 3 các tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy GMM để đánh giá tác động của các công cụ đến RRTK tại các NHTM. và thảo luận kết quả của mô hình. Trên cơ sở đó phần 4 sẽ trình bày các khuyến nghị chính sách và kết luận. 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu 2.1. Cơ sở lý thuyết So với chính sách tiền tệ (CSTT), chính sách ATVM là nhóm chính sách mới được phát triển và nghiên cứu gần đây. Các chính sách ATVM về thanh khoản bao gồm các công cụ: tỷ lệ thanh khoản phản chu kỳ, các yêu cầu dự trữ, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi LDR, yêu cầu ký quỹ và tỷ lệ khấu trừ … tác động trực tiếp vào các tỷ lệ an toàn thanh khoản của các NHTM và cả thị trường tài chính (CGFS, 2010). Đối với tác động vào từng ngân hàng, các công cụ ATVM thanh khoản sẽ tác động đến quyết định đầu tư vào tài sản sinh lời, tài sản thanh khoản và cơ cấu vốn (đặc biệt vốn dài hạn) thông qua các điều chỉnh để đáp ứng yêu cầu thanh khoản. Khi các yêu cầu thanh khoản tăng lên, các ngân hàng sẽ phải tăng vốn dài hạn hoặc tăng tài sản thanh khoản (hoặc cả hai), rút ngắn kỳ hạn khoản vay… Điều này sẽ làm gia tăng khả năng thanh khoản của từng NHTM. Còn đối với cả hệ thống tài chính, khi các công cụ này được áp dụng, tác động của nó sẽ làm giảm độ phụ thuộc của các NHTM vào các khoản vốn đi vay (bán buôn) kém ổn định, hạn chế bán tháo tài sản (ổn định giá bán tài sản) từ đó giúp các NHTM vượt qua giai đoạn khó khăn thanh khoản và hạn chế tác động lan truyền của rủi ro hệ thống (CGFS, 2010). Hình 1 mô tả cơ chế tác động chung của việc thắt chặt các công cụ liên quan đến thanh khoản đến rủi ro hệ thống.
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 183 Hình 1. Tác động của việc thắt chặt công cụ ATVM liên quan đến thanh khoản đến RRTK Các lựa chọn để bù đắp thiếu hụt thanh khoản Giảm vốn vay Giảm bộ đệm ngắn hạn thanh khoản tự Tăng nguyện Giảm vốn yêu không thế Giảm chấp cầu về thiểu rủi thanh Tăng tài sản ro thanh khoản thanh khoản khoản của Lách luật từng Rút ngắn thời hạn khoản cho NHTM vay KH Giảm tài sản kém thanh khoản Kênh kỳ vọng Quản lý rủi ro Tăng bộ đệm chặt chẽ hơn thanh khoản Giảm thiểu rủi ro thanh khoản của cả hệ thống tài chính Nguồn: Chỉnh sửa từ CGFS (2012) Cơ chế tác động cụ thể của một số công cụ như sau: 2.1.1. Tác động của các công cụ thanh khoản phản chu kỳ Các công cụ này bao gồm tỷ lệ đảm bảo thanh khoản – LCR và tỷ lệ vốn tài trợ ổn định ròng – NSFR. Trong đó, LCR (tỷ lệ tài sản ngắn hạn chất lượng cao trên tổng dòng tiền ra ròng trong 30 ngày tới) đo lường khả năng của các ngân hàng trong việc chịu đựng một giai đoạn căng thẳng thanh khoản ngắn được xác định trước và đảm bảo rằng tài sản ngắn hạn của ngân hàng có thể đối trọng với dòng tiền ra thanh khoản ngắn hạn tiềm ẩn. NSFR (tỷ lệ vốn khả dụng trên số tiền tài trợ ổn định cần thiết) đưa ra giới hạn giới hạn cho số tiền tài trợ dài hạn mà các ngân hàng nắm giữ so với các tài sản ít thanh khoản hơn. Hành động chính sách ATVM có thể ở dạng một phần bổ sung hoặc một sự điều chỉnh cẩn trọng vĩ mô khác đối với các cấp quy định cho cả hai công cụ; cũng có thể chỉ nhằm vào các nhóm ngân hàng cụ thể (ví dụ các ngân hàng quan trọng trong hệ thống) thay vì toàn bộ khu vực ngân hàng. Mục tiêu trung gian chính của các công cụ này là giảm thiểu sự chênh lệch kỳ hạn quá mức và rủi ro tài trợ. Đây là công cụ giúp hạn chế RRTK và sự lan truyền thiếu hụt thanh khoản giữa các tổ chức. Hơn nữa, chúng có thể làm tăng khả năng phục hồi của hệ thống đối với tín dụng và đòn bẩy quá mức. Các ngân hàng có thể đáp ứng các yêu cầu thanh khoản này bằng cách tăng kỳ hạn vốn hoặc đầu tư vào tài sản ngắn hạn (hoặc cả hai). Để tránh tính
184 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán thuận chu kỳ, các ngân hàng nên được phép sử dụng bộ đệm của họ trong thời điểm căng thẳng về thanh khoản. 2.1.2. Tác động của tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) Ở một số quốc gia, tỷ lệ LDR đã được áp dụng nhằm hạn chế sự phụ thuộc quá mức vào các nguồn tài trợ kém ổn định. Tuy nhiên, công cụ này không tính đến cấu trúc kỳ hạn của nguồn vốn thị trường và tác động của nó khác nhau giữa các ngân hàng với các mô hình kinh doanh khác nhau. Yêu cầu LDR có thể được đáp ứng bằng cách giảm cho vay hoặc tăng tiền gửi. Kinh nghiệm của cuộc khủng hoảng vừa qua cho thấy trong trường hợp suy thoái, tỷ lệ tiền gửi so với cho vay tăng tương đối, do khoản tiền gửi vẫn ổn định hoặc thậm chí tăng lên (do sự chuyển dịch từ các loại hình tiết kiệm khác) trong khi nhu cầu cho vay giảm do sự sụt giảm trong hoạt động kinh tế. Do đó, tỷ lệ LDR có thể tuân theo chu kỳ, tức là thắt chặt trong giai đoạn tăng trưởng và nới lỏng trong thời kỳ suy thoái. Điều này có thể gây nên động lực trong việc lách luật nếu các khoản cho vay và tiền gửi không được xác định đúng; các ngân hàng có thể thiết lập các cấu trúc tài chính mới với các chứng khoán nợ để tránh bị đưa vào tử số. 2.1.3. Tác động của tỷ lệ dự trữ Các tỷ lệ dự trữ như tỷ lệ dự trữ bắt buộc, tỷ lệ đảm bảo chi trả được qui định bởi cơ quan giám sát đối với các NHTM. Các tỷ lệ này thường phản ánh lượng tài sản thanh khoản như tiền mặt và tiền gửi của các ngân hàng để đảm bảo tính thanh khoản cho hệ thống. Việc sử dụng công cụ này chủ yếu nhằm giảm thiểu nguy cơ mất khả năng thanh toán của các ngân hàng khi có mức dự trữ quá thấp. Công cụ này có thể được sử dụng để giải quyết rủi ro thanh khoản bởi nó cung cấp một đệm thanh khoản có thể được sử dụng để giảm bớt khủng hoảng thanh khoản hệ thống khi tình hình cần được đảm bảo. 2.2. Tổng quan nghiên cứu 2.2.1. Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản Valla và các cộng sự (2006) đã nghiên cứu các nhân tố vi mô và vĩ mô ảnh hưởng đến các NHTM. Các tác giả chỉ ra tỷ lệ thanh khoản như một thước đo thanh khoản nên phụ thuộc vào các nhân tố vĩ mô và các nhân tố của bản thân ngân hàng (ảnh hưởng ước tính đến thanh khoản ngân hàng). Theo các tác giả, các nhân tố vĩ mô bao gồm: (i) xác suất nhận được sự hỗ trợ từ người cho vay cuối cùng, điều này sẽ làm giảm động lực nắm giữ tài sản thanh khoản vì thế biến này có làm giảm thanh khoản (-) và gia tăng RRTK (+); (ii) tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội GDP như là một chỉ số của chu kỳ kinh doanh. Nghiên cứu chỉ ra trong điều kiện nền kinh tế tăng trưởng thì nhu cầu vay tăng lên nên mức thanh khoản của ngân hàng giảm và ngược lại, nhân tố này cũng tác động ngược chiều (-) đến thanh khoản và (+) đến RRTK; (iii) lãi suất ngắn hạn, đây là nhân tố phản ánh CSTT. Các tác giả chỉ ra khi lãi suất tăng lên sẽ làm giảm thanh khoản (-) và gia tăng RRTK (+). Các nhân tố đặc trưng ngân hàng bao gồm: biên lãi suất - thước đo chi phí cơ hội của việc nắm giữ tài sản thanh khoản (-); khả năng sinh lời của ngân hàng, nghịch với thanh khoản (-); tăng trưởng cho vay, trong đó tín
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 185 hiệu tăng trưởng cho vay cao hơn sẽ tăng tài sản kém thanh khoản và từ đó giảm khả năng thanh khoản của ngân hàng (-); quy mô của ngân hàng. Bunda và Desquilbet (2008), trong nghiên cứu về các nhân tố quyết định RRTK của các ngân hàng từ các nền kinh tế mới nổi với hồi quy dữ liệu bảng đã chỉ ra tỷ lệ thanh khoản phụ thuộc vào hành vi cá nhân của ngân hàng, thị trường và môi trường kinh tế vĩ mô của họ và chế độ tỷ giá hối đoái. Cụ thể bao gồm nhân tố sau: tổng tài sản là thước đo quy mô; tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tài sản là thước đo mức độ an toàn vốn; việc kích hoạt các quy định thận trọng, có nghĩa là nghĩa vụ đối với các NHTM phải đủ thanh khoản; lãi suất cho vay như một thước đo lợi nhuận cho vay; tỷ trọng chi tiêu công trên tổng sản phẩm quốc nội như là thước đo cung ứng tài sản tương đối lỏng; tỷ lệ lạm phát, làm tăng tính dễ bị tổn thương của các NHTM đối với các giá trị danh nghĩa của các khoản vay cung cấp cho khách hàng; khủng hoảng tài chính, có thể do thanh khoản ngân hàng kém; chế độ tỷ giá hối đoái, tại các quốc gia có chế độ cực đoan (chế độ tỷ giá hối đoái thả nổi độc lập hoặc cố định) có tính thanh khoản cao hơn so với các quốc gia có chế độ trung gian. Lucchetta (2007) đã tiến hành nghiên cứu thực nghiệm với giả thuyết rằng lãi suất ảnh hưởng đến việc chấp nhận rủi ro và quyết định giữ nắm giữ các tài sản thanh khoản tại các NHTM của châu Âu. Theo đó, tác giả chỉ ra các tỷ lệ thanh khoản sẽ bị ảnh hưởng bởi hành vi của NHTM trên thị trường liên ngân hàng bao gồm: NHTM thanh khoản cao thì càng cho vay nhiều hơn trên thị trường liên ngân hàng; lãi suất liên ngân hàng - như một thước đo khuyến khích các ngân hàng giữ thanh khoản; lãi suất CSTT – đo lường khả năng NHTM cung ứng tín dụng cho khách hàng; các tỷ lệ thanh khoản phản ánh mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng, trong đó các ngân hàng thanh khoản nên giảm mức độ chấp nhận rủi ro; tổng tài sản phản ánh quy mô ngân hàng. Moore (2009) đã nghiên cứu tác động của cuộc khủng hoảng tài chính đối với tính thanh khoản của các NHTM ở Mỹ Latinh và các nước Caribbean. Tác giả đã chỉ ra thanh khoản phải phụ thuộc vào: yêu cầu tiền mặt của khách hàng, thể hiện thông sự biến động của tỷ lệ tiền mặt/tiền gửi; tình hình kinh tế vĩ mô, trong đó suy thoái theo chu kỳ sẽ làm giảm nhu cầu giao dịch dự kiến của các ngân hàng và do đó dẫn đến thanh khoản giảm; lãi suất thị trường tiền tệ. Rauch và các cộng sự (2010) đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến RRTK tại tổ chức tiết kiệm do nhà nước nắm giữ tại Đức. Các tác giả đã chỉ ra các nhân tố sau có thể xác định thanh khoản ngân hàng: lãi suất CSTT, trong đó thắt chặt CSTT làm giảm thanh khoản ngân hàng; tỷ lệ thất nghiệp, sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu cho vay; hạn mức tiết kiệm; mức độ thanh khoản trong giai đoạn trước; quy mô được đo lường dựa trên số lượng khách hàng; lợi nhuận ngân hàng. 2.2.2. Tác động của chính sách an toàn vĩ mô đến rủi ro thanh khoản Việc nghiên cứu tác động của các chính sách ATVM nói chung và các công cụ ATVM thanh khoản nói riêng vẫn còn tương đối mới. Các biện pháp ATVM thanh khoản này khi thắt
186 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán chặt đều hướng đến mục đích làm giảm RRTK hệ thống, đòn bẩy và dòng vốn hướng tới kiểm soát RRTK tại các NHTM. Các công cụ ATVM được nghiên cứu nhằm giảm thiểu RRTK bao gồm các tỷ lệ thanh khoản, LDR, giới hạn bất cân xứng. Trong nghiên cứu của mình, Lim & cộng sự (2011) cho thấy các giới hạn sự bất cân xứng kỳ hạn, các tỷ lệ thanh khoản chu kỳ, tỷ lệ đòn bẩy có hiệu quả trong việc giảm tài trợ bán buôn và từ đó giảm thiểu RRTK được đo lường thông qua tỷ lệ cho vay trê tiền gửi. Corrado & Schuler (2017) cũng xác nhận kết quả trên khi cho rằng việc nhắm mục tiêu tài trợ liên ngân hàng thông qua các biện pháp thanh khoản chặt chẽ hơn (tỷ lệ LCR và NSFR) làm giảm mức độ nghiêm trọng của RRTK trong cho vay liên ngân hàng. Bên cạnh đó, Gauthier & cộng sự (2012) đã chỉ ra các biện pháp thanh khoản như giới hạn đòn bẩy, giới hạn tỷ lệ vốn liên ngân hàng sẽ giảm tính dễ bị tổn thương do RRTK. Những kết quả này cũng được xác nhận bởi Claessens & cộng sự (2013), các mức vốn bổ sung, như một biện pháp làm giảm mức tăng đòn bẩy và tài sản trong thời kỳ bùng nổ. 3. Mô hình nghiên cứu và kết quả nghiên cứu 3.1. Mô hình nghiên cứu Dựa vào tổng quan nghiên cứu và đặc thù của hệ thống tài chính Việt Nam, các tác giả xem xét tác động của chính sách ATVM đến RRTK như sau: LDR 𝑖,𝑡 = 𝛼 + µ 𝑖 + 𝛽1 LDR1 𝑖,𝑡−1 + 𝛽2 ∑ 𝑀𝐴𝐶𝑅𝑂 𝑡 + 𝛽3 ∑ 𝑀𝐼𝐶𝑅𝑂 𝑖,𝑡 + 𝑢 𝑖,𝑡 Trong đó i = 1,2,…N; t=1,2,…T µi : hiệu ứng cố định ngân hàng 3.1.1. Biến phụ thuộc Biến phụ thuộc LDRi,t: là biến biểu diễn mức độ RRTK của ngân hàng i tại thời điểm t là chỉ số đo lường RRTK của các NHTM, được tính bằng tỷ lệ cho vay trên huy động vốn của khách hàng. Theo ESRB (2013), chỉ tiêu LDR là công cụ kiểm soát thanh khoản của NHTM, thể hiện cân bằng giữa nguồn vốn ổn định để nắm giữ tài sản thanh khoản. Các nhóm tỷ lệ khác đánh giá thanh khoản thường chỉ tập trung vào tài sản hoặc nguồn vốn. Tuy nhiên trên thực tế thanh khoản tài sản và nguồn vốn của NHTM thường biến đổi cho nhau. Do đó, LDR mang lại góc nhìn tổng thể hơn về thanh khoản của NHTM (Brunnermeier & Pedersen, 2008). Có nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng LDR để phản ánh RRTK của NHTM như Bonfim & Kim (2012), Moussa (2015)… Các biến độc lập bao gồm 3.1.2. MaPP Đây là biến hồi quy chính phản ánh công cụ chính sách ATVM thanh khoản được xác định dựa trên quy định ban hành bởi NHNN. Các biến này được xây dựng dưới dạng chỉ số, sẽ nhận giá trị là 1 nếu công cụ ATVM đó được thắt chặt, nhận giá trị là -1 nếu công cụ
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 187 ATVM được nới lỏng. Giá trị sẽ được cộng dồn (hoặc triệt tiêu) nếu có nhiều lần điều chỉnh theo cùng hướng (hoặc ngược hướng) trong cùng một giai đoạn. Tại Việt Nam, trong giai đoạn 2005 – 2019 đã có một số quy định về các tỷ lệ thanh khoản được ban hành với mục tiêu giảm thiểu sự bất cân xứng và thiếu hụt thanh khoản của thị trường và từ đó giảm thiểu nguy cơ RRTK của hệ thống NHTM. Về bản chất, các tỷ lệ này có thể được coi là các công cụ thuộc nhóm ATVM thanh khoản khi mục đích của các công cụ này là nhằm giảm thiểu nguy cơ RRTK của của từng NHTM có thể ảnh hưởng đến toàn hệ thống ngân hàng. Các công cụ có thể xếp vào nhóm công cụ ATVM thanh khoản bao gồm: − MaPP1: Tỷ lệ cho vay trên tổng tiền gửi − MaPP2: Tỷ lệ khả năng chi trả − MaPP3: Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn Vì các công cụ thường được điều chỉnh đồng thời nên thường có mức độ tương quan cao nên để đánh giá tác động của công cụ này đến RRTK, các tác giả tiến hành hồi quy từng công cụ. Ngoài ra, còn bao gồm các biến kiểm soát vĩ mô và biến kiểm soát đặc trưng ngân hàng 3.1.3. Nhóm biến kiểm soát vĩ mô 𝑀𝐴𝐶𝑅𝑂 𝑡 • Tốc độ tăng trưởng kinh tế - GDP: đây là biến vĩ mô phản ánh tình trạng nền kinh tế. Phần lớn các nghiên cứu chỉ ra mối tương quan cùng chiều giữa GPD với RRTK, ví dụ Valla & cộng sự (2006), Choon & cộng sự (2013); Sudirman (2015); Moussa (2015) và Vodova (2013). Các tác giả này chỉ ra trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế, các NHTM thường có xu hướng đánh giá thấp các rủi ro, chấp nhận rủi ro lớn hơn do có xu hướng nới lỏng các điều khoản cho vay, gia tăng tài sản nhằm theo đuổi mục tiêu lợi nhuận, từ đó sẽ làm suy giảm dự trữ thanh khoản và gia tăng RRTK. Ngược lại, trong giai đoạn suy thoái kinh tế, các NHTM có xu hướng thu hẹp tài sản sinh lời, giảm cho vay từ đó sẽ dư thừa nhiều tài sản thanh khoản và từ đó làm giảm RRTK. Như vậy, có thể thấy rằng tăng trưởng GDP có tác động cùng chiều với RRTK. Tuy nhiên, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng GDP có tác động ngược chiều đến RRTK ví dụ Mohamad & cộng sự (2013), Cucinelli (2013) và Trương Quang Thông & cộng sự (2013). • Tỷ lệ lạm phát – INF: biến vĩ mô phản ánh tình trạng nền kinh tế. Biến này có mối quan hệ ngược chiều với RRTK do khi lạm phát tăng làm giảm thu nhập thực tế từ việc cho vay hay đầu tư, giảm động lực đầu tư vào tài sản sinh lời của NHTM, gia tăng tài sản thanh khoản và từ đó giảm RRTK của ngân hàng. Mối quan hệ ngược chiều này được xác nhận bởi Bunda & Desquilbet (2008), Singh và Sharma (2016), Sudirman (2015), Shen & cộng sự (2018) và Trương Quang Thông & cộng sự (2013). − Lãi suất – MRP: là biến hồi quy phản ánh CSTT. Biến này được đo lường bởi lãi suất cho vay liên ngân hàng thời hạn 3 tháng. Nếu NHTW thắt chặt CSTT thông qua tăng lãi suất, điều này có thể dẫn đến lãi suất cho vay và tiền gửi tăng lên. Điều này có thể gia tăng cung thanh khoản từ tiền gửi cũng như tài sản thanh khoản của NHTM do hoạt động cho vay
188 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán trở nên đắt đỏ hơn, giảm nhu cầu vay của khách hàng đồng thời cũng tăng động lực đầu tư vào tài sản ngắn hạn có tính sinh lời cao. Từ đó lãi suất tăng có tác động giảm thiểu RRTK. Ngược lại, trong điều kiện lãi suất thấp kéo dài, có thể làm tăng hành vi chấp nhận rủi ro của NHTM và từ đó làm giảm phần tài sản thanh khoản, gia tăng nguy cơ RRTK. Tuy nhiên chiều hướng tác động này còn phụ thuộc vào vai trò cua thị trường liên ngân hàng. 3.1.4. Nhóm nhân tố đặc trưng ngân hàng 𝑀𝐼𝐶𝑅𝑂 𝑖,𝑡 Quy mô ngân hàng – LNA: được đo lường bằng logarit tổng tài sản. Các NHTM lớn thường dựa vào sự can thiệp của chính phủ trong điều kiện thiếu hụt thanh khoản hơn là tự duy trì tài sản thanh khoản của mình, điều này làm nguy cơ RRTK tăng lên. Lý thuyết “quá lớn để thất bại” này được xác nhận bởi các nghiên cứu của Bunda & Desquilbet (2008), Vodová (2013), Bonfim & Kim (2012), Rauch & cộng sự (2010), Trương Quang Thông & cộng sự (2013) và Vũ Thị Hồng (2012). Khả năng sinh lời – ROA: được đo lường thông qua khả năng sinh lời tổng tài sản. Một số nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa RRTK và khả năng sinh lời khi lý giải rằng khả năng sinh lời tăng lên cho thấy các NHTM đã tập trung nhiều vào tài sản sinh lời hơn là các tài sản có tính thanh khoản cao, điều này làm tăng nguy cơ RRTK. Các nghiên cứu này bao gồm Valla & cộng sự (2006), Rauch & cộng sự (2010), Delechat & cộng sự (2014); Sudirman (2015) và được củng cố bởi kết quả nghiên cứu của Moussa (2015). Chất lượng tài sản – NPL: được đo lường thông qua tỷ lệ nợ xấu. Khi tỷ lệ nợ xấu tăng lên, nguồn cung thanh khoản từ thu nhập và các dòng trả lãi có thể bị gián đoạn trong khi ngân hàng vẫn phải thanh toán các khoản tiền lãi, trả gốc tiền gửi cho các khoản vay đó, do đó có thể dẫn đến nguy cơ mất khả năng thanh khoản. Có nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa NPL và RRTK như nghiên cứu của Iqbal (2012); Vong & Chan (2009). Bảng 1 dưới đây mô tả cụ thể các biến được sử dụng trong mô hình và dấu kỳ vọng của các biến này. Bảng 1: Mô tả các biến được sử dụng trong mô hình và cách đo lường Dấu kỳ Nghiên cứu trước đây STT Biến Ký hiệu Cách đo lường vọng Biến phụ thuộc ESRB (2013), Brunnermeier & Tỷ lệ cho vay trên =Tổng cho vay/ Tổng 1 LDR Pedersen (2008), Bonfim & huy động huy động Kim (2012), Moussa (2015) Biến độc lập Nhóm nhân tố vĩ mô Valla & cộng sự (2006), Choon Tốc độ tăng trưởng & cộng sự (2013), Sudirman 2 GDP + kinh tế (2015), Moussa (2015), Vodova (2013) Bunda & Desquilbet (2008), 3 Tỷ lệ lạm phát INF - Singh & Sharma (2016), Sudirman (2015), Shen & cộng
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 189 Dấu kỳ Nghiên cứu trước đây STT Biến Ký hiệu Cách đo lường vọng sự (2018) và Trương Quang Thông & cộng sự (2013) Rauch & cộng sự (2010), Trương Quang Thông & cộng Lãi suất cho vay liên 4 Chính sách tiền tệ IR +/- sự (2013), Lucchcetta (2007), ngân hàng Vodová (2013), Chagwiza (2014) MaPP1: Tỷ lệ cho vay Lim & cộng sự (2011), Corrado trên tổng tiền gửi & Schuler (2017) MaPP2: Tỷ lệ khả năng 5 Chính sách ATVM MAPP chi trả - MaPP3: Tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn Nhóm nhân tố vi mô Bunda & Desquilbet (2008), Vodová (2013), Bonfim & Kim (2012), Rauch & cộng sự 6 Quy mô tổng tài sản LNA = Ln(Tổng tài sản) + (2010), Trương Quang Thông & cộng sự (2013) và Vũ Thị Hồng (2012) Valla & cộng sự (2006), Rauch Tỷ suất sinh lời trên = Lợi nhuận/ Tổng tài & cộng sự (2010), Delechat & 7 ROA + tổng tài sản sản cộng sự (2014); Sudirman (2015), Moussa (2015) = Tổng nợ xấu/ Tổng Iqbal (2012); Vong & Chan 8 Tỷ lệ nợ xấu NPL + cho vay (2009) 3.2. Dữ liệu nghiên cứu Để thực hiện mô hình, bài viết sử dụng dữ liệu theo năm trong giai đoạn 15 năm từ năm 2005 đến năm 2019. Dữ liệu về các biến trong mô hình nghiên cứu được thu thập là số liệu thứ cấp từ các nguồn đáng tin cậy. Dữ liệu vĩ mô được thu thập từ các nguồn tổng cục thống kê, bộ dữ liệu thống kê về tài chính quốc tế của IMF, WB. Dữ liêu vi mô của 29 NHTM được thu thập từ báo cáo tài chính đã qua kiểm toán của các NHTM nghiên cứu giai đoạn từ 2005 đến 2019 và dữ liệu S&P Capital IQ, cơ sở dữ liệu Fiin group. Dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced data) do không có sẵn dữ liệu cho một số năm. Số lượng NHTM trong mẫu nghiên cứu bao gồm 29 NHTM với đầy đủ các ngân hàng ở các nhóm theo các tiêu chí: + Theo cơ cấu sở hữu, gồm: NHTM nhà nước, NHTM có yếu tố nhà nước và NHTM cổ phần. + Theo chất lượng hoạt động, gồm: nhóm NHTM có hiệu quả hoạt động tốt (BIDV, Vietcombank), mức trung (Agribank, Vietinbank) và kém. + Theo quy mô vốn điều lệ, gồm: nhóm có quy mô vốn lớn, vừa, trung bình và thấp. Bài viết lựa chọn giai đoạn nghiên cứu từ 2005-2019 bởi vì đây là giai đoạn đặc biệt thăng trầm của cả hệ thống NHTM Việt Nam từ phát triển nóng, suy giảm, phục hồi và tăng
190 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán trưởng. Trước năm 2008 – 2009, do chính sách nới lỏng tiền tệ khuyến khích tăng trưởng kinh tế, hệ thống NHTM có bước phát triển khá nhanh và nóng, thể hiện ở tốc độ tăng trưởng tín dụng tăng cao, các chỉ số hoạt động cũng liên tục gia tăng. Tuy nhiên, giai đoạn từ sau năm 2010, do ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính và suy thoái toàn cầu, hoạt động của hệ thống NHTM có nhiều bất ổn, tỷ lệ nợ xấu liên tục gia tăng, xuất hiện tình trạng căng thẳng, thiếu hụt thanh khoản trong hệ thống, khả năng sinh lời của hệ thống suy giảm mạnh. Trong giai đoạn này Đảng và Chính phủ đưa ra chủ chương về việc ổn định kinh tế vĩ mô, đảm bảo an ninh xã hội cùng với việc tăng trưởng và cơ cấu lại các ngân hàng theo đề án 254 “Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng giai đoạn 2011-2015”. Từ những nỗ lực của Chính phủ và NHNN, từ năm 2015 hoạt động hệ thống NHTM có sự phục hồi và sau đó đã bước tăng tăng trưởng trở lại. Bảng 2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình Dấu kì Số quan sát Mean Std.Dev Min Max vọng LDR 420 0.7699 0.2081 0.2014 2.0894 GDP - 420 0.1528 0.0748 0.0648 0.2962 INF - 420 0.0756 0.0586 0.0063 0.2312 MRP +/- 420 0.0921 0.0216 0.0718 0.1344 LNA - 420 17.8925 1.5985 11.8835 21.1220 ROA + 409 0.0103 0.0086 -0.0599 0.0557 NPL + 375 0.0220 0.0198 0.0001 0.1140 MaPP1 - 420 0.3452 0.4760 0 1 MaPP2 - 420 2.1048 0.8453 1 3 MaPP3 - 420 1.7595 0.9355 0 4 Nguồn: tính toán của các tác giả từ phần mềm STATA 3.3. Phương pháp nghiên cứu Với 29 NHTM trong chuỗi thời gian là 15 năm đã tạo được bảng dữ liệu từ hai thành phần là dữ liệu chéo và dữ liệu theo chuỗi thời gian bao. Từ các số liệu thứ cấp thu thập được tác giả nhập vào phần mềm excel để tính được các biến của mô hình nghiên cứu sau đó dữ liệu được xử lý trên phần mềm STATA theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng. Các biến trong mô hình được đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến (Phụ lục 1). Trong nghiên cứu dữ liệu bảng (panel data), ba phương pháp ước lượng thường được sử dụng là Pooled OLS, FEM (fixed effect model) và REM (random effect model). Tuy nhiên, phương pháp ước lượng Pooled OLS, FEM và REM vẫn có thể tồn tại một số khuyết tật, ví dụ sai dạng hàm hoặc thiếu biến dẫn tới bỏ xót biến quan trọng (cả nội sinh hoặc ngoại sinh). Khi này cần sử dụng một ước lượng khác. Do biến rủi ro nói chung và RRTK nói riêng của NHTM thường có hiện tượng nội sinh, vì thế để tránh khuyết tật có thể có, bài viết sử dụng mô hình hồi quy moment tổng quát – Generalized method of moments (GMM). Đây là
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 191 phương pháp phổ biến trong hồi quy dữ liệu mảng nhằm khắc phục hiện tượng thiếu biến, tự tương quan của FEM và REM bằng các đưa thêm các biến công cụ có quan hệ chặt với biến độc lập , phụ thuộc trong mô hình cũ nhưng không có quan hệ với phần dư. . Kết quả các kiểm định khuyết tật và đưa ra quyết định sử dụng GMM được trình bày trong Phụ lục 2. 3.4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả Bảng 3: Kết quả mô hình đối với tất cả các ngân hàng Mô hình (1) Mô hình (2) Mô hình (3) l. LDR -0.2869* -0.1604 -0.3171** (0.150) (0.14) (0.14) GDP -0.6631** -0.354 -1.0867*** (0.322) (0.38) (0.30) INF 0.1989 -0.2510 0.5614 (0.398) (0.47) (0.37) MRP 0.2058 0.4805 0.6464 (0.64) (0.63) (0.63) LNA 0.0714*** 0.1219*** 0.0209 (0.03) (0.03) (0.03) ROA 3.3093*** 2.6842** 2.3451** (1.26) (1.32) (1.14) NPL 1.8207** 1.7435** 1.8785** (0.87) (0.88) (0.88) MaPP1 -0.0336** (0.17) MaPP2 -0.0731*** (0.02) MaPP3 0.0354*** (0.01) *, **, *** tương ứng với ý nghĩa thống kê ở 10%, 5% và 1% Nguồn: Tính toán của các tác giả, kết quả ước lượng từ Stata Các kiểm định cần thiết và kết quả ước lượng cụ thể được trình bày cụ thể trong phụ lục 2. Theo kết quả ước lượng cho thấy: Thứ nhất, các công cụ ATVM về thanh khoản, cụ thể Mapp1 và Mapp2 có tác động ngược chiều giảm thiểu RRTK và có ý nghĩa thống kê 5% và 1%. Điều này cho thấy việc áp dụng các tỷ lệ giới hạn cho vay trên tiền gửi và các giới hạn khả năng chi trả có hiệu lực giúp các NHTM hạn chế thiếu hụt thanh khoản. Trong khi đó, Mapp3 cho thấy tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê 1%, từ đó cho thấy việc sử dụng tỷ lệ chưa phát huy được hiệu lực. Điều này lý giải là từ một số nguyên
192 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán nhân. Thứ nhất, việc quy định tỷ lệ này còn nhiều bất cập trong xác định thời hạn khoản cho vay và huy động dẫn đến nhiều ngân hàng tiến hành lách bằng cách huy động các khoản vốn có thời hạn 13 tháng (được tính là trung dài hạn) và cho vay trung dài hạn (3-5 năm). Một lý do nữa là dù có quy định siết tỷ lệ trung dài hạn này nhưng thực tế trong thời gian qua, rất nhiều lần NHNN đã thực hiện “giãn” thời hạn áp dụng tỷ lệ. Thứ ba, thực tế thời gian qua tỷ lệ này đang được duy trì mức khá cao (60% giảm còn 40%) và với mức 40% thì nguy cơ RRTK rất lớn nên việc thắt chặt về mặt thực tế không có hiệu quả trong giảm thiểu RRTK. Thứ hai, tăng trưởng kinh tế GDP có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê tới RRTK. Kết luận này tương ứng với kết quả nghiên cứu của Mohamad & cộng sự (2013), của Cucinelli (2013), Dinger (2009), Sharma (2016), Trương Quang Thông & cộng sự (2013). Thứ ba, INF và MPR tác động không có ý nghĩa thống kê tới RRTK các NHTM. Như vậy chưa có cơ sở để kết luận về tác động của lạm phát và CSTT tới RRTK của các NHTM. Thứ tư, quy mô ngân hàng – LNA nhìn chung có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê 1% tới LDR, tức là các NHTM có quy mô lớn hơn thì có xu hướng duy trì RRTK cao hơn. Nhận định này tương ứng với các kết quả nghiên cứu của Bunda & Desquilbet (2008), Vodová (2013), Bonfim & Kim (2012), Rauch & cộng sự (2010), Trương Quang Thông & cộng sự (2013), Vũ Thị Hồng (2012). Thứ năm, chất lượng tài sản NPL tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê 5% tới LDR. Nhận định này đồng nhất nghiên cứu của Iqbal (2012); Vong & Chan (2009) khi cho rằng các khoản vay kém chất lượng hơn dẫn tới việc thu hồi gốc lãi trở nên khó khăn hơn, nguồn cung thanh khoản bị suy giảm dẫn tới RRTK gia tăng. Và cuối cùng, khả năng sinh lời ROA tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê 1% tới LDR. Nhận định này có kết quả tương đồng với các nghiên cứu của Valla & cộng sự (2006), Rauch & cộng sự (2010), Delechat & cộng sự (2014); Sudirman (2015), Moussa (2015). Các NHTM khi nắm giữ nhiều tài sản có khả năng sinh lời cao sẽ giảm tương ứng việc nắm giữ tài sản có tính thanh khoản tốt, từ đó gia tăng RRTK cho ngân hàng. 4. Kết luận và khuyến nghị Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc thắt chặt các công cụ ATVM thanh khoản về cơ bản đã có tác động làm giảm thiểu RRTK tại các NHTM Việt Nam. Bài viết sử dụng dữ liệu của 29 NHTM Việt Nam giai đoạn 2005 đến 2019 và mô hình hồi quy động GMM để kiểm nghiệm hiệu lực của các công cụ ATVM thanh khoản. Kết quả nghiên cứu cho thấy trong giai đoạn 2005 – 2019, công cụ tỷ lệ cho vay trên tiền gửi và tỷ lệ khả năng chi trả có tác động trong việc giảm thiểu RRTK tại các NHTM Việt Nam trong khi đó tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn lại chưa phát huy được hiệu lực. Từ kết quả nghiên cứu, các tác giả đề xuất một số khuyến nghị về chính sách ATVM thanh khoản như sau. Thứ nhất, tiếp tục duy trì và xem xét điều kiện áp dụng để tiếp tục phát huy các công cụ có hiệu lực trong việc đảm bảo trạng thái thanh khoản của các NHTM và từ đó hướng tới tính ổn định của hệ thống tài chính.
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 193 Thứ hai, đối với tỷ lệ vốn ngắn hạn cho vay trung dài hạn thì cần (i) xác định lại mức độ, liều lượng của tỷ lệ này, đưa ra các khái niệm rõ hơn về thời hạn (ngắn, trung, dài hạn) để tránh các ngân hàng “lách luật” như trường hợp 13 tháng được tính là trung và dài hạn; (ii) xác định lại thời điểm sử dụng và điều chỉnh tỷ lệ này; và (iii) nâng cao nhận thức của các NHTM trong việc tuân thủ tỷ lệ an toàn thanh khoản, tăng cường công tác kiểm tra, đôn đốc, chấn chỉnh việc tuân thủ chế độ báo cáo; đặc biệt cần tập trung vào công tác thanh tra, giám sát các NHTM. Thứ ba, cần nghiên cứu bổ sung thêm các công cụ ATVM về thanh khoản phù hợp, có hiệu lực mạnh. Trước mắt, cơ quan giám sát cần nghiên cứu, xây dựng chỉ tiêu phản ánh thanh khoản của cả thị trường. Đồng thời, nghiên cứu các tỷ lệ thanh khoản phản chu kỳ như LCR, NSFR là những công cụ có hiệu lực mạnh, được minh chứng qua nhiều nghiên cứu của các tác giả trên thế giới. Bên cạnh đó, với từng NHTM cũng cần nâng cao chất lượng, sự lành mạnh của danh mục tín dụng, và trong quá trình quản lý khả năng sinh lời và quy mô hoạt động cần đảm bảo cân bằng với quản lý RRTK. Tài liệu tham khảo Brunnermeier, M.K. and Pedersen, L.H., 2009. Market liquidity and funding liquidity. The review of financial studies, 22(6), pp.2201-2238. Bonfim, D. and Kim, M., 2012. Liquidity risk in banking: is there herding. European Banking Center Discussion Paper, 24, pp.1-31. Bunda, I. and Desquilbet, J.B., 2008. The bank liquidity smile across exchange rate regimes. International Economic Journal, 22(3), pp.361-386\ Caruana, J. (2010), Macroprudential policy: working towards a new consensus, Bank for International Settlements, Basel, Switzerland. Choon, L.K., Hooi, L.Y., Murthi, L., Yi, T.S. and Shven, T.Y., 2013. The determinants influencing liquidity of Malaysia commercial banks, and its implication for relevant bodies: evidence from 15 Malaysian commercial banks. Bachelor of Business Administration (Hons) thesis. Universiti Tunku Abdul Rahman, Malaysia. Claessens, S., Ghosh, S.R, and Mihet, R., 2013, Macro-prudential policies to mitigate financial system vulnerabilities, Journal of International Money and Finance, 39, pp.153-185; Committee on Global Financial System (CGFS), 2010, Macroprudential instruments and frameworks - A stocktaking of issues & experiences, CGFS Papers No 38 Corrado, L. and Schuler, T., 2017, Interbank market failure and macro-prudential policies, Journal of Financial Stability, 33, pp.133-149; Cucinelli, D. (2013). The determinants of bank liquidity risk within the context of euro area.
194 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán Interdisciplinary Journal of Research in Business, 2(10), 51-64. Delechat, M.C., Arbelaez, M.H., Muthoora, M.P.S. and Vtyurina, S., 2012. The determinants of banks' liquidity buffers in Central America. International Monetary Fund. European Systemic Risk Board (2013), Recommendation of the European Systemic Risk Board of 4 April 2013 on intermediate objectives and instruments of macro-prudential policy (ESRB/2013/1), C170, 15.6.2013 Gauthier, C., Lehar, A. and Souissi, M., 2012, Macroprudential capital requirements and systemic risk, Journal of Financial Intermediation, 21(4), pp.594-618; Iqbal, A., 2012. Liquidity risk management: a comparative study between conventional and Islamic banks of Pakistan. Global journal of management and business research, 12(5). Lim, C.H., Costa, A., Columba, F., Kongsamut, P., Otani, A., Saiyid, M., Wezel, T, and Wu, X., 2011, Macroprudential policy: what instruments and how to use them? Lessons from country experiences, IMF working papers, pp.1-85; Meuleman, E. & Vander Vennet, R. (2020), ‘Macroprudential policy and bank systemic risk’, Journal of Financial Stability, 47(1), 100724. Mohamad, A.A.S., Mohamad, M.T. and Samsudin, M.L., 2013. How Islamic banks of Malaysia managing liquidity? An emphasis on confronting economic cycles. International Journal of Business and Social Science, 4(7). Moussa, M.A.B., 2015. The determinants of bank liquidity: Case of Tunisia. International Journal of Economics and Financial Issues, 5(1), p.249. Rauch, C., Steffen, S., Hackethal, A. and Tyrell, M., 2009. Savings banks, liquidity creation and monetary policy. Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 4, pp.786-800. Singh, A. and Sharma, A.K., 2016. An empirical analysis of macroeconomic and bank- specific factors affecting liquidity of Indian banks. Future Business Journal, 2(1), pp.40-53. Sudirman, I.M.S.N., 2014, March. Determinants of bank liquidity in Indonesia: Dynamic panel data analysis. In Conference Paper, 11th International Annual Symposium on Management, The Singhasari Resort, Batu, Malang, Indonesia. Trương Quang Thông (2013), Các nhân tố tác động đến RRTK của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam, Tạp chí Phát triển kinh tế số 276, 10/2013, 50-62. Valla, N., Saes-Escorbiac, B. and Tiesset, M., 2006. Bank liquidity and financial stability. Banque de France Financial Stability Review, 9(1), pp.89-104. Vodová, P., 2013. Determinants of commercial bank liquidity in Hungary. Finansowy Kwartalnik Internetowy e-Finanse, 9(4), pp.64-71. Vong, P.I. and Chan, H.S., 2009. Determinants of bank profitability in Macao. Macau
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 195 Monetary Research Bulletin, 12(6), pp.93-113 Vũ Thị Hồng (2012), “Các yếu tố ảnh hưởng đến thanh khoản của các Ngân hàng thương mại Việt Nam”, Đại học Thủy Lợi. PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kiểm định đa cộng tuyến Mô hình 1: hồi quy với biến MAPP1 Mô hình 2: hồi quy với biến MAPP2 Mô hình 3: hồi quy với biến MAPP3
196 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán Phụ lục 2: Kết quả ước lượng mô hình tất cả ngân hàng 2.1. Ước lượng mô hình tất cả ngân hàng với chính sách ATVM Mapp1 Kết quả mô hình OLS Kết quả mô hình FE F-test có p-value =0.000 nên ước lượng FE tốt hơn OLS Kết quả mô hình RE Kiểm định Hausman test Kiểm định Hausman test có p- value=0.000 nên mô hình FE tốt hơn mô hình RE Kiểm định phương sai sai số thay đổi Mô hình GMM Kiểm định có p-value =0.000, mô hình FE có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 197 2.2. Ước lượng mô hình tất cả ngân hàng với CSATVM Mapp2 Kết quả mô hình OLS Kết quả mô hình Mapp2- FE F-test có p-value =0.000 nên ước lượng FE tốt hơn OLS Kết quả mô hình Mapp2-RE Kết quả kiểm định Hausman test Kiểm định Hausman test có p-value=0.000 nên mô hình FE tốt hơn mô hình RE Kiểm định phương sai sai số thay đổi Mapp2- Mô hình GMM Kiểm định có p-value =0.000, mô hình FE có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
198 ICYREB 2021 | Chủ đề 3: Tài chính - Ngân hàng - Kế toán 2.3. Ước lượng mô hình tất cả ngân hàng với CSATVM Mapp3 Kết quả mô hình Mapp3- OLS Kết quả mô hình Mapp3- FE F-test có p-value =0.000 nên ước lượng FE tốt hơn OLS Kết quả mô hình Mapp3- RE Kết quả kiểm định Hausman tets Kiểm định Hausman test có p-value=0.000 nên mô hình FE tốt hơn mô hình RE Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kết quả mô hình Mapp3- GMM Kiểm định có p-value =0.000, mô hình FE có hiện tượng phương sai sai số thay đổi