intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng: Nghiên cứu tại ngân hàng Thương mại Việt Nam

Chia sẻ: Nguyễn Văn H | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

120
lượt xem
3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết sử dụng phân tích hồi quy cho dữ liệu bảng bao gồm mô hình FEM và REM, với dữ liệu nghiên cứu là các chỉ số tài chính thu thập từ báo cáo tài chính của các NHTM tại Việt Nam trong giai đoạn 2007-2015. Nghiên cứu đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản tại các NHTM, qua đó nhóm tác giả đưa ra gợi ý một số chính sách nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động quản trị rủi ro thanh khoản đối với các NHTM, góp phần đảm bảo an toàn hệ thống ngân hàng tại Việt Nam.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của Ngân hàng: Nghiên cứu tại ngân hàng Thương mại Việt Nam

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

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2