Tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh Nghiên cứu thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Mọi ý kiến đóng góp xin gửi vào hòm thư: [email protected]

Kéo xuống để Tải ngay đề cương bản PDF đầy đủ: Sau “mục lục” và “bản xem trước”

(Nếu là đề cương nhiều công thức nên mọi người nên tải về để xem tránh mất công thức)

Đề cương liên quan: Chất lượng thể chế và phát triển tài chính Bằng chứng thực nghiệm tại các quốc gia đang phát triển tại châu Á

---

Tải ngay đề cương bản PDF tại đây: Tác động của rủi ro thanh khoản đến hiệu quả hoạt động kinh doanh Nghiên cứu thực nghiệm tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO THANH KHOẢN ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG KINH DOANH: NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

 

THE IMPACT OF LIQUIDITY RISK ON BANK PERFORMANCE EFFICIENCY: EMPIRICAL EVIDENCE IN VIETNAM

 

Trầm Thị Xuân Hương1, Trần Thị Thanh Nga2

 

Ngày nhận: 24/1/2018             Ngày nhận bản sửa: 23/8/2018              Ngày đăng: 5/10/2018

 

Tóm tắt

 

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu Bankscope và phương pháp SGMM nhằm phân tích tác động của rủi ro thanh khoản (RRTK) đến hiêu qua hoat đông kinh doanh (HQHĐKD) ngân hang, trường hợp Việt Nam trong giai đoạn 2004 – 2015. Kết quả nghiên cứu cho thấy RRTK có xu hướng tác động cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng, trường hợp tại Việt Nam. Bên cạnh đó, kết quả cho thấy quy mô ngân hàng tác động ngược chiều đến HQHĐKD ngân hàng, rủi ro tín dụng tác động ngược chiều với HQHĐKD ngân hàng, HQHĐKD ngân hàng khá nhạy cảm với biến động của cấu trúc tài sản và HQHĐKD ngân hàng trường hợp tại Việt Nam không chịu tác động bởi yếu tố khủng hoảng tài chính. Điều này gợi mở hàm ý chính sách quan trọng cho các ngân hàng thương mại tại Việt Nam để kiểm soát RRTK nhằm ổn định hoạt động ngân hàng.

 

Tư khoa: rủi ro thanh khoan, hiệu quả hoạt động kinh doanh, ngân hàng.

 

Abstract

 

Bankscope data and Generalized Method of Moments (SGMM) method were used to analyze the impact of liquidity risk on bank performance efficiency, in the case of Vietnam in the period 2004-2015. We also considered another factors impact on bank performance besides liquidity risk. Results show that bank’s performance efficiency depends positively on liquidity risk, on share of own bank’s capital of the bank’s total assets, on change in GDP, on change in inflation and negatively on size of banks, credit risk. In another hand, the results of the study did not find statistically evidence of the impact of financial crisis on bank performance efficiency in Viet Nam. This suggests an important policy implication for commercial banks in Vietnam to control liquidity risk in order to stabilize banking operations.

 

Keywords: liquidity risk, performance efficiency, bank.

 

1. Giới thiệu

 

Rủi ro thanh khoản là rủi ro nguy hiểm nhất trong các rủi ro của ngân hàng, không chỉ đe dọa sự an toàn của từng ngân hàng thương mại, mà

 

__________________________________________

còn liên quan đến ổn định của cả hệ thống ngân hàng (Eichberger, Jürgen và Martin Summer, 2005). Cac nghiên cưu vê RRTK đươc xem la môt trong cac loai rui ro ngân hang như rui ro tin

 

• Trường Đại học Kinh tế TP.HCM, Email: [email protected]

• Trường Đại học Tài chính – Marketing, Email: [email protected]

14

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

dung hoăc la môt trong những yêu tô tac đông đên hiệu qua hoat đông kinh doanh ngân hang (Bourke,1989; Shen và cộng sự, 2009). Các nghiên cưu tiếp cận nguyên nhân gây ra RRTK (Bonfim và Kim, 2014; Bunda và Desquilbet, 2008; Gibilaro, Giannotti, và Mattarocci, 2010; Vodova, 2011) nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến RRTK.

 

Có khá nhiều nghiên cưu thưc nghiêm liên quan đến mối liên hệ giữa RRTK và HQHĐKD ngân hàng. Một số nghiên cứu ở khu vực châu Phi (Sayedi, S. N.,2014; Athanasoglou va công sư, 2006; Ajibike, John O. và Aremu, Olusegun S.,2015); khu vực châu Á (Shen va công sư,2009); khu vực châu Âu (Bourke,1989; Poposka và Trpkoski,2013; Goddard và cộng sự,2004; Kosmidou và cộng sự, 2005) cho thấy mối tương quan cùng chiều giữa RRTK và HQHĐKD ngân hàng. Một số nghiên cứu khác

 

• khu vực châu Á (Chen và cộng sự,2001, Lee và Hsieh,2013); khu vực châu Phi (Kutsienyo, 2011; Bassey và Moses, 2015) lại cho thấy mối tương quan ngược chiều giữa RRTK và hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng. Một số nghiên cứu (Roman và Sargu,2015; Almumani, 2013; Ayaydin và Karakaya, 2014) không cho thấy mối quan hệ giữa RRTK và HQHĐKD ngân hàng hoặc mối quan hệ này có ý nghĩa nhưng chiều hướng tác động phụ thuộc vào đặc điểm kinh tế và mô hình sử dụng như nghiên cứu (Naceur và Kandil, 2009; Ferrouhi, 2014). Đôi vơi Viêt Nam, đa phần các nghiên cứu chỉ tập trung vào việc đo lường các yếu tố tac đông đên HQHĐKD ngân hàng (Liễu Thu Truc và Võ Thành danh, 2012) sử dụng phương pháp phân tích tổng năng suất nhân tố và phương pháp phân tích bao dữ liệu để chỉ ra kết quả rằng hiệu quả kinh doanh NHTM Việt Nam là do yếu tố phi hiệu quả về mặt công nghệ, quy mô ngân hàng lớn hay nhỏ và sự tiêu tốn một cách lãng phí các yếu tố đầu vào: lao động, vốn, công nghệ,… Nghiên cứu của (Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà, 2012) về hiệu quả

hoạt động của các ngân hàng khu vực Đông Nam Á. Cac nghiên cưu vê cac nhân tô tac đông đên hoat đông kinh doanh ngân hang như hoat đông cho vay thông qua chi tiêu dư nơ cho vay trên tông tai san (Nguyên Viêt Hung, 2008), hoat đông huy đông vôn thông qua chi tiêu huy đông vôn trên tông cho vay (Nguyên Thi Loan

 

• Trân Thi Ngoc Hanh, 2013; Nguyên Viêt Hung, 2008); Quy mô vôn chu sơ hưu (Nguyên Thi Loan & Trân Thi Ngoc Hanh, 2013; Nguyên Viêt Hung, 2008); Quy mô vôn tai san (Nguyên Viêt Hung, 2008); Tôc đô tăng trương kinh tê (Nguyên Minh Sang, 2013); Ty lê lam phat (Nguyên Minh Sang, 2013). Có thể thấy, cac nghiên cưu tiếp cận riêng vê tac đông cua RRTK đên HQHĐKD ngân hang chưa đươc tim thây trong cac nghiên cưu trươc đây.

Trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước, nghiên cứu thực nghiệm này thể hiện sự đóng góp trên các khía cạnh khác nhau: Thứ nhất, đóng góp nhất định về lý thuyết liên quan đến RRTK va HQHĐKD ngân hang. Thứ hai, bổ sung kết quả nghiên cứu thực nghiệm về tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng Việt Nam. Thứ ba, đề xuất các gợi ý chính sách kiểm soát RRTK và đảm bảo HQHĐKD ngân hàng.

2.           Cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm

• Các lý thuyết về rủi ro thanh khoản

 

Theo Rudolf Duttweiler1, thanh khoản đại diện cho khả năng thực hiện tất cả các nghĩa vụ thanh toán khi đến hạn, liên quan đến các dòng lưu chuyển tiền tệ, nếu ngân hàng không thể thực hiện nghĩa vụ thanh toán sẽ dẫn đến tình trạng thiếu thanh khoản. Dưới góc độ ngân hàng, thanh khoản là khả năng ngân hàng đáp ứng kịp thời và đầy đủ các nghĩa vụ tài chính phát sinh trong quá trình hoạt động kinh doanh như chi trả tiền gửi, cho vay, thanh toán và các giao dịch tài chính khác. Khi tình trạng thiếu

 

• Rudolf Duttweiler: “Quản lý thanh khoản trong

ngân hàng: Phương pháp tiếp cận từ trên xuống”, NXB Tổng hợp TPHCM, tr.23

 

15

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

thanh khoản kéo dài sẽ dẫn đến RRTK. Bonfim và Kim (2012) cho răng sự phức tạp của vai tro trung gian tai chinh của ngân hàng lam phat sinh rui ro nguy hiêm đo la RRTK. Các ngân hàng sử dụng các nguồn lực han chê của mình trong việc cấp các khoản vay cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng đê tài trợ thanh khoản nhăm đap ưng nhu cầu đầu tư và tiêu dùng của họ. Hơn nưa, phần lớn các nguồn lực được sử dụng bởi các ngân hàng này thường được gắn liền với nghia vu nơ phai tra trong các hình thức nhân tiền gửi. Sư không phu hơp vê ky han đa dân đên rui ro thanh khoan cho cac ngân hang (Diamond và Dybvig, 1983). Ủy ban Basel về giám sát ngân hàng (1997) cho răng RRTK la rui ro ma ngân hang không co kha năng gia tăng quy trong tai san hoăc nghia vu nơ vơi chi phi thâp nhât. Brunnermeier (2009) nhân manh răng nêu cac ngân hang không quản lý RRTK phu hơp, chăc chăn các ngân hàng phải đối mặt với một cú sốc thanh khoản, phai thường xuyên bán tháo tài sản thanh khoản tích trữ và giảm cho vay đối với nền kinh tế. Những hành động này se lam gia tăng khả năng gián đoạn thị trường và ngân hang phai đôi măt vơi các cú sốc thanh khoản, dẫn đến một sự suy giảm kéo dài trong thanh khoản thị trường, điêu nay ảnh hưởng nghiêm trọng đến tăng trưởng kinh tế thực. Có thể thấy rằng, vấn đề RRTK của từng NHTM cũng như RRTK hệ thống của toàn hệ thống ngân hàng ít nhận được sự quan tâm của các nhà hoạch định chính sách cũng như các nhà quản trị ngân hàng cho đến khi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007 – 2009 xảy ra. Chính vì vậy, việc đánh giá tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng là cần thiết và có giá trị thực tiễn.

 

2.2. Các lý thuyết về mối quan hệ giữa RRTK và HQHĐKD ngân hàng

 

Hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng thường được đo lường bằng khả năng sinh lợi.

Các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng hay khả năng sinh lợi của ngân hàng cơ bản dựa trên 2 lý thuyết: lý thuyết Quyền lực thị trường (MP – market power) và ly thuyêt Câu truc – Hiêu qua (ES – efficient structure).

 

2.2.1. Lý thuyết Quyền lực thị trường (MP – market power)

 

Lý thuyết Quyền lực thị trường (MP – market power) có hai hướng tiếp cận chính: lý thuyết Cấu trúc – Hành vi – Hiệu quả (SCP, Structure-Conduct-Performance) và lý thuyết Quyền lực thị trường tương đối (RMP – Relative market power). Lý thuyết Cấu trúc – Hành vi – Hiệu quả (SCP, Structure – Conduct – Performance) cho rằng cấu trúc của thị trường quyết định hành

 

• của công ty và hành vi quyết định kết quả của thị trường, chẳng hạn như khả năng sinh lợi, tiến bộ về kỹ thuật và tăng trưởng. Đặc biệt nhiều ngành có sự tập trung cao tạo ra những hành

• dẫn đến kết quả nền kinh tế nghèo nàn, đặc biệt là làm giảm sản lượng và hình thành giá cả độc quyền (Bain, J. S.,1951). Lập luận theo lý thuyết SCP, thị trường ngân hàng càng tập trung thì lãi suất cho vay càng cao và lãi suất huy động càng thấp vì mức độ cạnh tranh thấp đi. Trong khi đó, lý thuyết RMP (Relative market power) gợi ý rằng, các công ty có thị phần lớn và có các sản phẩm khác biệt có thể thực hiện quyền lực thị trường và kiếm lợi nhuận không cạnh tranh (Berger, 1995b). Chẳng hạn một số ngân hàng lớn với ưu thế thương hiệu và chất lượng sản phẩm của mình có thể tăng giá sản phẩm và dịch vụ để thu được nhiều lợi nhuận hơn. Ly thuyêt hàm ý linh vưc nao cang co thi trương tâp trung thi kha năng sinh lơi cang cao do lơi ich tư sưc manh thi trương mang lai. Do

đo, tôn tai môi quan hê tương quan dương giưa lơi nhuân va quyền lực thi trương (Maudos và de Guevara, 2007), gia thuyêt ham y quyền lực thi trương gia tăng thông qua hiêu qua quy mô lam tăng hiêu qua cua cac ngân hang. Hay noi

 

16

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

cach khac, quy mô cang tăng lam tăng lơi nhuân cua cac ngân hang.

2.2.2. Lý thuyết Cấu trúc – Hiệu qua (ES – efficient structure)

 

Ly thuyêt Câu truc – Hiêu qua (ES – efficient structure), đươc đê xuât bởi Demsetz (1973) cho răng cac ngân hang hiêu qua nhât gianh đươc ca lơi nhuân va thi phân cao hơn; cac ngân hang tăng kha năng sinh lơi la kêt qua gian tiêp cua viêc cai thiên hiêu qua quan tri ngân hang chư không phai sưc manh tư lơi ich thi trương. Ly thuyêt này hàm ý rằng, mối quan hệ giữa cấu trúc thị trường và hiệu suất công ty được xác định bởi hiệu suất công ty hay nói cách khác hiệu suất công ty tạo nên cấu trúc thị trường. Theo đó, các ngân hàng lợi nhuận cao hơn là do chúng hoạt động hiệu quả hơn (Olweny và Shipho, 2011), ly thuyêt Câu truc – Hiêu qua (ES – Efficient structure) thường được đề xuất theo 2 hướng tiếp cận khác nhau, tùy thuộc vào loại hiệu suất được xem xét. Ở hướng tiếp cận theo hiệu quả X – (X – Efficiency), các công ty hiệu quả cao hơn thường đạt thị phần lớn và lợi nhuận cao hơn, bởi vì họ có khả năng giảm thiểu chi phí sản xuất ở bất kỳ sản lượng đầu ra nào (Al – Muharrami, 2009). Đối với hướng tiếp cận hiệu quả theo quy mô (Scale – Efficiency), mối quan hệ được mô tả ở trên được giải thích dựa theo quy mô. Các ngân hàng lớn hơn có chi phí sản xuất thấp hơn, nhờ đó lợi nhuận cao hơn là nhờ tính kinh tế theo quy mô (Olweny và Shipho, 2011).

 

Như vậy, có thể thấy lý thuyết Quyền lực thị trường (MP – Market power) cho rằng, khả năng sinh lợi của ngân hàng là một hàm theo yếu tố thị trường, trong khi lý thuyết cấu trúc (ES – Efficient structure) cho rằng hiệu quả của ngân hàng chịu ảnh hưởng của hiệu quả nội bộ và các quyết định quản trị, tức là các yếu tố bên trong. Theo đó, nhiều nhà nghiên cứu đã dựa vào lý thuyết trên để giới thiệu một số biến hữu

ích đưa vào mô hình đo lường khả năng sinh lợi của ngân hàng và phần lớn đều thừa nhận rằng khả năng sinh lợi của ngân hàng là một hàm theo cả các yếu tố bên trong và bên ngoài (Olweny và Shipho, 2011).

 

3. Phương pháp nghiên cứu

 

Nghiên cứu được thực hiện với dữ liệu bảng từ 26 ngân hàng trong giai đoạn 2004 – 2015 tại Việt Nam. Dữ liệu được lấy từ 2 nguồn: (i) dữ liệu cấp độ ngân hàng từ cơ sở dữ liệu của Bankscope, (ii) dữ liệu thông tin vĩ mô từ cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB). Trên cơ sơ cac dư liêu nghiên cứu, đề tài xác định cac biên nghiên cưu va mô hinh nghiên cưu tac đông đến RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, trường hợp Việt Nam. Do han chê cua mô hinh Pool OLS trong ươc lương dư liêu bang (Kiviet, 1995), do đo ươc lương FEM va REM co thê đươc sư dung đê xư ly cac hiêu ưng ca nhân ( Individual Effects); tuy nhiên vi FEM va REM không xư ly đươc hiên tương nôi sinh (Ahn & Schmidt, 1995), do đo ky thuât ươc lương SGMM đươc sư dung đê xư ly cac vân đê nêu trên (Arellano & Bond, 1991; Hansen, 1982; Hansen, Heaton, & Yaron, 1996). Phương pháp SGMM cho ra các hệ số ước lượng vững, phân phối chuẩn và hiệu quả. Phần mềm Stata phiên bản 12 được sử dụng để xác định các kết quả nghiên cứu này.

 

Bài báo dựa trên cách tiếp cận của Ferrouhi (2014) để xây dựng mô hình đánh giá tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng và có bổ sung biến đo lường RRTK theo phương pháp khe hở tài trợ (dư nợ tín dụng – huy động vốn)/tổng tài sản nhằm giải quyết mục tiêu nghiên cứu.

 

Mô hinh:

 

P_t = f(α, P_t-1, LIQUIDITY RISK_it, CONTROL_it, u)

 

Trong đó: Biến phụ thuộc, P_it(NIM, ROA, ROE). Biến độc lập gồm: LIQUIDITY RISK: FGAP (khe hở tài trợ), NLTA (Dư nợ tín dụng/ Tổng tài sản), NLST (Dư nợ tín dụng/Tổng

 

17

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

nguồn vốn huy động ngắn hạn). Các biến kiểm soát gồm: Quy mô ngân hàng (SIZE_it); Bình phương quy mô ngân hàng (SIZE_it^2 ); Chất lượng tài sản thanh khoản gồm các biến: LIA_it (Tài sản thanh khoản/Tổng tài sản), LLR_it (Tài sản thanh khoản/Tông dư nơ tin dung), LADS_it (Tài sản thanh khoản/Tổng nguồn vốn huy động ngắn hạn); Cấu trúc vốn (ETA_it); Dự phòng rủi ro tín dụng (LLP_it); Tăng trưởng kinh tế (GDP_it); Biến động của lạm phát (INF_it); Cung tiền (M2_it); D_CRIS: khủng hoảng tài chính.

 

Trong đó: α (hệ số chặn), i (ngân hàng), t (năm), u (phần dư mô hình).

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận kết quả

 

Để đánh giá tác động của RRTK đến HQHĐKD của các ngân hàng, nghiên cứu sử dụng các mô hình ước lượng khác nhau được thực hiện cho 3 thang đo ROA, ROE và NIM trong đó mỗi mô hình được ước lượng theo OLS, REM, FEM, GMM. Các ước lượng đều có ý nghĩa thống kê (Prob > F) của mô hình đều rất nhỏ (Prob > F = 0,0000). Kế tiếp là sử dụng các kiểm định (test) như: F, LM, Hausman test để chọn mô hình thích hợp cho phân tích. Đó là các lựa chọn giữa mô hình OLS hay FEM; chọn OLS hay REM và REM hay FEM. Tỷ lệ VIF đều nhỏ hơn 20, nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Các F test, LM test, cho thấy các P-value của F, LM test đều nhỏ hơn 5% (< 0,05), có bằng chứng để bác bỏ các giả thuyết. Kiểm định Hausman cho kết quả p-value (Prob > F) của mô hình đều nhỏ hơn 0.05, đều này cho thấy mô hình FEM là phù hợp hơn REM. Và kiểm định LM cho kết quả REM là phù hợp hơn Pooled OLS. Như vậy giữa phương pháp REM và FEM thì FEM là phương pháp phù hợp nhất. Tuy nhiên kiểm định Wooldridge

và Wald có P-value (< 0,05) cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong FEM, điều này khiến cho kết quả của các hệ số hồi quy sẽ không hiệu quả. Hơn nữa, theo cơ sở lập luận phương pháp nghiên cứu ở trên do xuất hiện hiện tượng nội sinh trong mô hình, nên tác giả se hồi quy theo phương pháp hệ thống (S–GMM). Phương pháp S–GMM để loại bỏ các vấn đề của phương sai thay đổi, tự tương quan hay nội sinh nên kết quả ước lượng sẽ hiệu quả và vững. Sau đó, sử dụng kiểm định Sargan Test để kiểm định tính over-identifying của các biến công cụ. Các kết quả tìm thấy được trong mô hình là vững và hoàn toàn có thể phân tích được.

 

Xét về tương quan, tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp Việt Nam phù hợp với những dự đoán trên cơ sở khoa học. Nghiên cứu tìm thấy RRTK có xu hướng tác động cùng chiều đến HQHĐKD ngân hàng (ROE, NIM) đều ở mức y nghĩa 1%. Kết quả này khá tương đồng với các nghiên cứu trước (Lee và Kim, 2013; Sufian và Chong, 2008; Almumani, 2013; Ayaydin và Karakaya, 2014; Demirgüç-Kunt và cộng sự, 2003). Điều này hàm ý rằng các ngân hàng có HQHĐKD có xu hướng gia tăng đều chứa đựng RRTK cao hơn. Ngoài ra, nghiên cứu tìm thấy biến trễ của các biến hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng (ROE, NIM) có tương quan cùng chiềuvới HQHĐKD ngân hàng ở mức ý nghĩa 1%, kết quả hoàn toàn tương với kết quả các nghiên cứu trước (Ayaydin và Karakaya, 2014; Lee và Kim, 2013). Điều đó cho thấy HQHĐKD ngân hàng có tác động lẫn nhau và tương quan giữa các thời kỳ.

 

 

18

 

 

 

19

Bảng 1. Tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, nghiên cứu trường hợp Việt Nam

 

Biến phụ thuộc: P (NIM, ROA, ROE) đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng. Biến độc lập: P_t-1 – Biến trễ hiệu quả hoạt động kinh doanh ngân hàng;

 

LIQUIDITYRISK­- Rủi ro thanh khoản (FGAP, NLTA, NLST), CONTROL_Các biến kiểm soát gồm: SIZE – Quy mô ngân hàng; SIZE^2 – Bình phương quy mô ngân hàng; LIA- Chất lượng tài sản thanh khoản; LLR- chất lượng tài sản thanh khoản, LADS- chất lượng tài sản thanh khoản; ETA – vốn; LLP-rủi ro tín dụng; NIM -Thu nhập lãi cận biên. Các biến số kinh tế vĩ mô: GDP – Tăng trưởng GDP, M2 – Cung tiền, INFL – Lạm phát, D_cris – Biến giả khủng hoảng 2008. Giai đoạn nghiên cứu 2004 – 2015, Phương pháp ước lượng OSL, FEM, REM và SGMM. Mô hình hồi quy (2): P_t = f(α, P_t-1, LIQUIDITY RISK _it, CONTROL_it, u)

 

Model

OLS

FEM

REM

GMM

OLS

FEM

REM

GMM

OLS

FEM

REM

GMM

Variable

ROA

ROE

NIM

L.roa

0.358***

0.215***

0.358***

0.199

[7.25]

[3.89]

[7.25]

[1.19]

L.roe

0.455***

0.221***

0.455***

0.134**

[8.53]

[3.39]

[8.53]

[2.21]

L.nim

0.589***

0.391***

0.589***

0.349***

[12.86]

[7.41]

[12.86]

[4.88]

fgap

.

.

1.924**

.

.

-15.12

.

.

1.505**

.

.

[1.88]

.

.

[-1.53]

.

.

[1.25]

nlst

0.00191

0.00154

0.00191

0.00509**

0.00546

0.0347

0.00546

0.00371**

-0.00295

0.00373

-0.00295

0.00634*

[0.63]

[0.26]

[0.63]

[0.50]

[0.19]

[0.62]

[0.19]

[0.06]

[-0.84]

[0.56]

[-0.84]

[0.23]

nlta

-0.00749

-0.00458

-0.0267**

0.00957

-0.105*

-0.0645

0.0464

0.103

0.0209***

0.0194*

0.00589

0.0335**

[-1.16]

[-0.43]

[-2.06]

[0.70]

[-1.74]

[-0.65]

[0.38]

[0.70]

[2.83]

[1.65]

[0.40]

[0.92]

size

0.534

-0.322

0.534

1.149

4.458

-6.136

4.458

-6.214***

-0.357

-0.494

-0.357

2.972

[1.11]

[-0.41]

[1.11]

[0.88]

[0.98]

[-0.83]

[0.98]

[-0.34]

[-0.65]

[-0.57]

[-0.65]

[0.87]

size2

-0.0392

0.103*

-0.0392

0.00787

-0.311

1.258**

-0.311

1.295

0.0288

0.0771

0.0288

-0.205

[-1.09]

[1.71]

[-1.09]

[0.06]

[-0.92]

[2.17]

[-0.92]

[0.70]

[0.70]

[1.16]

[0.70]

[-0.75]

lia

6.172***

6.602***

6.172***

1.118***

53.11***

82.21***

53.11***

50.1***

2.355

0.768

2.355

-6.364

[3.12]

[2.83]

[3.12]

[0.19]

[2.87]

[3.72]

[2.87]

[0.92]

[1.04]

[0.30]

[1.04]

[-0.37]

llr

-0.0117***

-0.0124***

-0.0117***

-0.0108**

-0.137***

-0.151***

-0.137***

-0.0687

-0.00144

0.00188

-0.00144

0.00202

[-4.90]

[-4.74]

[-4.90]

[-1.97]

[-6.11]

[-6.14]

[-6.11]

[-0.75]

[-0.53]

[0.65]

[-0.53]

[0.38]

lads

-0.0237

-0.0212

-0.0237*

0.0166

-0.122

-0.24

-0.122

-0.0523

-0.0123

-0.00861

-0.0123

0.0433

[-1.65]

[-1.28]

[-1.65]

[0.43]

[-0.91]

[-1.53]

[-0.91]

[-0.19]

[-0.75]

[-0.47]

[-0.75]

[0.39]

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

 

20

Model

OLS

FEM

REM

GMM

OLS

FEM

REM

GMM

OLS

FEM

REM

GMM

Variable

ROA

ROE

NIM

eta

0.0192*

0.0525***

.

0.0399***

-0.151

0.106

.

0.00481

0.0151

0.024

.

-0.000787

[1.88]

[3.93]

.

[2.81]

[-1.53]

[0.85]

.

[0.02]

[1.25]

[1.60]

.

[-0.02]

llp

-0.331***

-0.397***

-0.331***

-0.327***

-0.69

-0.915*

-0.69

-1.061

0.0271

0.0232

0.0271

0.159**

[-6.78]

[-7.20]

[-6.78]

[-4.26]

[-1.54]

[-1.77]

[-1.54]

[-0.78]

[0.50]

[0.38]

[0.50]

[1.97]

gdp

0.0205

0.037

0.0205

0.0821

1.271

1.441

1.271

1.533***

0.233**

0.147

0.233**

0.0756

[0.20]

[0.36]

[0.20]

[1.48]

[1.30]

[1.51]

[1.30]

[2.74]

[1.95]

[1.30]

[1.95]

[0.53]

infl

-0.0131

-0.0101

-0.0131

0.00181

-0.145

-0.0746

-0.145

-0.0223

0.0218*

0.0186

0.0218*

0.0231**

[-1.24]

[-0.99]

[-1.24]

[0.24]

[-1.47]

[-0.77]

[-1.47]

[-0.59]

[1.82]

[1.64]

[1.82]

[2.29]

d_cris

0.276

0.219

0.276

-0.0015

3.09

3.008

3.09

3.005

0.242

0.0876

0.242

-0.368

[1.04]

[0.82]

[1.04]

[-0.01]

[1.25]

[1.21]

[1.25]

[1.60]

[0.81]

[0.30]

[0.81]

[-0.82]

_cons

-0.404

-0.678

1.519

-6.207

-6.609

-6.759

-21.73

-15.74

-0.858

-0.668

0.648

-9.848

[-0.21]

[-0.23]

[0.94]

[-1.62]

[-0.36]

[-0.24]

[-1.43]

[-0.33]

[-0.38]

[-0.20]

[0.34]

[-1.10]

N

234

234

234

205

234

234

234

205

234

234

234

205

R-sq

0.566

0.552

0.538

0.46

0.586

0.323

M. VIF

9.

42

9.

38

9.

37

White’s

Ho: homoskedasticity

Ho: homoskedasticity

Ho: homoskedasticity

chi2(116) = 227.42

chi2(116) = 225.79

chi2(116) = 141.31

test

Prob > chi2 = 0.0000

Prob > chi2 = 0.0000

Prob > chi2 = 0.0276

F test that all u_i=0:

F test that all u_i=0:

F test that all u_i=0:

F-test

F(25, 194) = 1.93

F(25, 194) = 1.81

F(25, 194) = 2.52

Prob > F = 0.0000

Prob > F = 0.0000

Prob > F = 0.0000

Hausman

Ho: difference in coefficients not systematic

Ho: difference in coefficients not systematic

Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(11) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 56.38

chi2(11) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 53.46

chi2(11) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 87.87

test

Prob > chi2 = 0.0000

Prob > chi2 = 0.0000

Prob > chi2 = 0.0000

Bresh-

Test: Var(u) = 0

Test: Var(u) = 0

Test: Var(u) = 0

Pagan

chibar2(01) = 0.00

chibar2(01) = 0.00

chibar2(01) = 0.00

test

Prob > chibar2 = 1.0000

Prob > chibar2 = 1.0000

Prob > chibar2 = 1.0000

Sargan

H0: overidentifying restrictions are valid

H0: overidentifying restrictions are valid

H0: overidentifying restrictions are valid

chi2(54) = 12.90214

chi2(54) = 12.72445

chi2(54) = 16.01853

test

Prob > chi2 = 1.0000

Prob > chi2 = 0.0002

Prob > chi2 = 1.0000

Arellano-

H0: no autocorrelation

H0: no autocorrelation

H0: no autocorrelation

Bond test

Prob > z = 0.2853

Prob > z = 0.3740

Prob > z = 0.4068

Ghi chú́: Các ký́ hiệ̣u (***), (**), (*) cho biế́t mức ý́ nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5%, 10%

 

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

Nghiên cứu tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa yếu tố cấu trúc tài sản (LIA) với HQHĐ ngân hàng (ROA) đều ở mức ky nghĩa 1%. Kết quả cho thấy, các ngân hàng nắm giữ các tài sản thanh khoản cao, rủi ro tài chính thấp hơn, HQHĐKD sẽ được kiểm soát tốt trong thời kỳ có cú sốc thanh khoản. Cấu trúc tài sản được đo lường với biến LLR (Tài sản thanh khoản/Tổng dư nợ) đều cho thấy có tác động ngược chiều với HQHĐ ngân hàng (ROA, ROE) với mức ý nghĩa thống kê 1%. Qua đó, cho thấy rằng nếu ngân hàng nắm giữ tỷ lệ tài sản thanh khoản cao sẽ làm gia tăng tỷ suất sinh lời nhưng đến một lúc nào đó, do gia tăng dư nợ tín dụng, điều này làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng vì gia tăng chi phí, hiệu quả hoạt động ngân hàng có xu hướng giảm. Điều này hàm ý HQHĐ ngân hàng nhạy cảm với các biến động của tài sản. Điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế, vì lợi nhuận ngân hàng không chỉ có được từ hoạt danh tiếng, cơ hội kinh doanh, mà một phần lớn sinh lợi từ quản trị rủi ro kỳ hạn của tài sản. Khi thị trường biến động, đặc biệt là trong điều kiện nền kinh tế biến động tốt, khả năng thanh khoản và giá trị tài sản của ngân hàng sẽ tăng giá, các khoản đầu tư thu hồi nhanh hơn, sẽ góp phần tăng hiệu quả ngân hàng.

 

Đồng thời, nghiên cứu tìm thấy quy mô ngân hàng (SIZE) tác động ngược chiều với HQHĐ ngân hàng (ROE) ở mức y nghĩa 1%, cho thấy quy mô tăng lên nhưng HQHĐKD ngân hàng giảm. Điều này là phù hợp thực tế Việt Nam, nguyên nhân dẫn đến sự tương quan ngược chiều là do những thay đổi trong chính sách quá nhanh của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) trong giai đoạn nghiên cứu. Trong giai đoạn 2008 – 2010, Chính phủ đã thực hiện chính sách hỗ trợ lãi suất làm cho hoạt động tín dụng tăng trưởng mạnh, nguồn thu từ lãi của các ngân hàng tăng cao kéo theo khả năng sinh lời của các ngân

hàng tăng mạnh. Tuy nhiên, khi kiềm chế lạm phát, tốc độ tăng trưởng bắt đầu có dấu hiệu phục hồi thì hoạt động của các NHTM lại bộc lộ những hạn chế yếu kém, buộc phải tập trung vào nâng cao chất lượng hoạt động, xử lý nợ xấu, khó mở rộng quy mô hoạt động nên làm cho các hoạt động ngân hàng giảm sút, từ đó ảnh hưởng đến khả năng sinh lời của ngân hàng. Làn sóng mua bán, sáp nhập, tái cấu trúc diễn ra hàng loạt theo chủ trương của NHNN, với hy vọng ngân hàng sau sáp nhập tăng trưởng vượt bậc về quy mô, cộng hưởng thế mạnh của cả hai nhằm giảm thiểu chi phí. Tuy nhiên, vấn đề quan trọng là hiệu quả không được phát huy khi ngân hàng tái cấu trúc.

 

Rủi ro tín dụng được đo lường bằng thang đo LLP (Dự phòng rủi ro tín dụng/Cho vay ròng) tương quan ngược chiều với HQHĐKD ngân hàng với mức ý nghĩa 1%. Điều này cho thấy tác động của hoạt động tín dụng đến HQHĐKD ngân hàng là khá rõ nét và phù hợp với thực tiễn. Kết quả hàm ý rằng, yếu tố rủi ro tín dụng tác động gián tiếp đến RRTK từ đó tác động đến HQHĐKD ngân hàng. Điều đó, cho thấy trong giai đoạn tái cơ cấu, xử lý nợ xấu có vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng sinh lời.

 

Đối với các biến vĩ mô, nghiên cứu tìm thấy mối tương quan cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế GDP và HQHĐ ngân hàng (ROE) ở mức y nghĩa 1%. Kết quả này khá tương đồng với các nghiên cứu trước (Goddard và cộng sự, 2004, Chen và cộng sự, 2001, Shen và cộng sự, 2009). Điều này hàm ý rằng, tăng trưởng kinh tế sẽ tác động làm gia tang HQHĐKD ngân hàng, trong điều kiện nền kinh tế suy thoái thì HQHĐKD ngân hàng có xu hướng giảm, điều này được giải thích là do khi kinh tế tăng trưởng giảm, các doanh nghiệp hoạt động kém hiệu quả, ảnh hưởng đến khả năng trả nợ cho ngân

 

21

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

hàng, làm giảm lợi nhuận NHTM. Biến động lạm phát tương quan cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng (NIM) ở mức y nghĩa 1%. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước (Shen và cộng sự, 2009; Sufian và Chong, 2008).

 

Bên cạnh đó, HQHĐKD ngân hàng Việt Nam không chịu tác động bởi yếu tố khủng hoảng tài chính có thể do thị trường tài chính Việt Nam chưa hội nhập sâu nhưng rất nhạy cảm với các biến động thị trường. Việc Chính phủ theo đuổi mục tiêu kiểm soát lạm phát hay tăng trưởng đều có tác động đến HQHĐKD ngân hàng.

 

5. Kết luận và hàm ý chính sách

 

Như vậy, bài viết kiểm định tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, trường hợp ViệtNam có thể rút ra một số hàm ý như sau:

 

Thứ nhấ́t, kết quả nghiên cứu cho thấy RRTK có xu hướng tác động cùng chiều với HQHĐKD ngân hàng. Điều này hàm ý, các ngân hàng có HQHĐKD có xu hướng gia tăng đều chứa đựng RRTK cao hơn. Thứ hai, HQHĐKD ngân hàng khá nhạy cảm với các biến động của cấu trúc tài sản. Chất lượng tài sản thanh khoản càng cao, HQHĐKD ngân hàng càng cao. Điều này là do các ngân hàng thường dự trữ tài sản thanh khoản ở mức tối ưu để đảm bảo hoạt động kinh doanh nếu có các cú sốc xảy ra. Nếu như các ngân hàng dự trữ tài sản thanh khoản vượt quá mức tối ưu thì sẽ tác động làm giảm HQHĐKD do chi phí tăng nhanh hơn so với doanh thu (Akhavein

 

Tài liệu tham khảo

 

Tiếng Anh:

và cộng sự, 1997). Thứ ba, quy mô tác động ngược chiều với HQHĐKD ngân hàng, trường hợp tại Việt Nam. Điều này cho thấy, quy mô ngân hàng tăng nhưng HQHĐKD không tăng. Các nhà quản trị ngân hàng tại Việt Nam cần chú ý thận trọng, kiểm soát kế hoạch tăng quy mô của các ngân hàng để đảm bảo HQHĐKD ngân hàng. Điều này, góp phần các hàm ý cho các nhà hoạch định chính sách tại Việt Nam.

 

Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu là mẫu dữ liệu được thu thập trong giai đoạn 2004 – 2015 là khá ngắn so với các nước đang phát triển và chỉ mới sử dụng thang đo tỷ số là ROA, ROE, NIM. Nguồn thông tin này mang tính thời điểm và cho rằng thông tin HQHĐKD ngân hàng đã được điều chỉnh theo chiến lược kinh doanh của ngân hàng.

 

Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động RRTK đến HQHĐKD ngân hàng, trường hợp Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu chưa xem xét tác động của RRTK đến HQHĐKD ngân hàng giữa các nhóm ngân hàng lớn, vừa và nhỏ và chưa đánh giá tính tương đồng của kết quả nghiên cứu so với các quốc gia có nền kinh tế phát triển trong khu vực và các quốc gia phát triển ngoài khu vực để gia tăng tính tin cậy của kết quả nghiên cứu. Nếu như bộ dữ liệu có quy mô lớn hơn thì sẽ hỗ trợ cho việc xem xét vấn đề nghiên cứu một cách đầy đủ và chi tiết hơn. Nhóm tác giả kỳ vọng sẽ có những nghiên cứu tiếp theo để khắc phục những hạn chế khách quan của nghiên cứu này.

 

Abdullah, A., & Khan, A. Q. (2012). Liquidity risk management: a comparative study between domestic and foreign banks in Pakistan. Journal of Managerial Sciences Volume VI Number, 1, 62.

 

Ahn, S. C., & Schmidt, P. (1995). Efficient estimation of models for dynamic panel data. Journal of econometrics, 68(1), 5-27.

 

22

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

Akhavein, J. D., Berger, A. N., & Humphrey, D. B. (1997). The effects of megamergers on efficiency and prices: Evidence from a bank profit function. Review of industrial Organization, 12(1), 95-139.

Ajibike, J. O., & Aremu, O. S. (2015). The impact ofliquidity on Nigeria bank performance; a dynamic panel approach. Journal of African Macroeconiomic Review, 5 (2): 316, 24.

 

Allen, F., & Gale, D. (2004). Financial intermediaries and markets. Econometrica, 72(4), 1023-1061.

 

Al-Muharrami, S. (2009). The competition and market structure in the Saudi Arabia banking. Journal of Economic Studies, 36(5), 446-460.

 

Athanasoglou, P. P., Brissimis, S. N., & Delis, M. D. (2008). Bank-specific, industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability. Journal of international financial Markets, Institutions and Money, 18(2), 121-136.

Almumani, M. A. (2013). Impact of managerial factors on commercial bank profitability: Empirical evidence from Jordan. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 3(3), 298-310.

Anbar, A., & Alper, D. (2011). Bank specific and macroeconomic determinants of commercial bank profitability: Empirical evidence from Turkey. Business and Economics Research Journal, 2(2), 139-152.

 

Anyanwaokoro, M. (1996). Banking Methods and Processes. Enugu: Hosanna Publications.

 

Aspachs, O., Nier, E. W., & Tiesset, M. (2005). Liquidity, banking regulation and the macroeconomy.

 

Available at SSRN 673883.

 

Ayaydin, H., & Karakaya, A. (2014). The effect of bank capital on profitability and risk in Turkish banking. International Journal of Business and Social Science, 5(1).

 

Anbar, A., & Alper, D. (2011). Bank specific and macroeconomic determinants of commercial bank profitability: Empirical evidence from Turkey.

 

Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The review of economic studies, 58(2), 277-297.

 

Berger, A. N., & Bouwman, C. H. (2013). How does capital affect bank performance during financial crises? Journal of Financial Economics, 109(1), 146-176.

 

Berger, A. N., Herring, R. J., & Szegö, G. P. (1995). The role of capital in financial institutions. Journal of Banking & Finance, 19(3), 393-430.

 

Bonfiim, D., & Kim, M. (2011). Liquidity risk in banking: is there herding?

 

Bordeleau, É., & Graham, C. (2010). The impact of liquidity on bank profitability: Bank of Canada.

 

Bain, J. S. (1951). Relation of profit rate to industry concentration: American manufacturing, 1936–1940. The Quarterly Journal of Economics, 65(3), 293-324.

 

Brunnermeier, M. K. (2009). Deciphering the liquidity and credit crunch 2007–2008. The Journal of economic perspectives, 23(1), 77-100.

 

Bourke, P. (1989). Concentration and other determinants of bank profitability in Europe, North America and Australia. Journal of Banking & Finance, 13(1), 65-79.

 

23

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

Bunda, I., & Desquilbet, J.-B. (2008). The bank liquidity smile across exchange rate regimes.

 

International Economic Journal, 22(3), 361-386.

 

Chen, H.­J.; Kuo, C.J­.; Shen, C.­H. 2001. Determinants of net interest margins in Taiwan banking industry, Journal of Financial Studies 9: 47–83.

 

Cucinelli, D. (2013). The determinants of bank liquidity risk within the context of euro area.

 

Interdisciplinary Journal of Research in Business, 2(10), 51-64.

 

Demsetz, H. (1973). Industry structure, market rivalry, and public policy. The Journal of Law & Economics, 16(1), 1-9.

 

DeYoung, R., & Jang, K. Y. (2016). Do banks actively manage their liquidity? Journal of Banking & Finance, 66, 143-161.

 

Diamond, D. W., & Rajan, R. G. (2001). Banks and liquidity. The American Economic Review, 91(2), 422-425.

 

Demirguc-Kunt, A., Laeven, L., & Levine, R. (2003). Regulations, market structure, institutions, and the cost of financial intermediation (No. w9890). National Bureau of Economic Research.

 

Eichberger, Jürgen, & Martin Summer. (2005). Bank capital, liquidity, and systemic risk. Journal of the European Economic Association, 3(2-3), 547-555.

 

Fadare, S. O. (2011). Banking sector liquidity and financial crisis in Nigeria. International Journal of Economics and Finance, 3(5), 3.

 

Fan, L., & Shaffer, S. (2004). Efficiency versus risk in large domestic US banks. Managerial Finance, 30(9), 1-19.

 

Ferrouhi, E. M. (2014). Moroccan Banks analysis using camel model. International Journal of Economics and Financial Issues, 4(3), 622-627.

 

Gibilaro, L., Giannotti, C., & Mattarocci, G. (2010). Liquidity Risk Exposure For Specialized And Unspecialized Real Estate Banks: Evidences From The Italian Market: European Real Estate Society (ERES).

Goddard, J., Molyneux, P., & Wilson, J. O. (2004). The profitability of European banks: a cross‐ sectional and dynamic panel analysis. The Manchester School, 72(3), 363-381.

 

Gorton, G. B., & Winton, A. (2014). Liquidity provision, bank capital, and the macroeconomy.

 

Bank Capital, and the Macroeconomy (January 25, 2014).

 

Hackethal, A., Rauch, C., Steffen, S., & Tyrell, M. (2010). Determinants of bank liquidity creation Working paper.

 

Horváth, R., Seidler, J., & Weill, L. (2012). Bank capital and liquidity creation: Granger-causality evidence.

 

Hansen, L. P. (1982). Large sample properties of generalized method of moments estimators.

 

Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1029-1054.

 

Hansen, L. P., Heaton, J., & Yaron, A. (1996). Finite-sample properties of some alternative GMM estimators. Journal of Business & Economic Statistics, 14(3), 262-280.

 

Kiviet, J. F. (1995). On bias, inconsistency, and efficiency of various estimators in dynamic panel data models. Journal of econometrics, 68(1), 53-78.

 

24

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

Kosmidou, K., Tanna, S., & Pasiouras, F. (2005). Determinants of profitability of domestic UK commercial banks: panel evidence from the period 1995-2002. Paper presented at the Money Macro and Finance (MMF) Research Group Conference.

Kutsienyo, L. (2011). The determinant of profitability of banks in Ghana (Doctoral dissertation). Lee, J. Y., & Kim, D. (2013). Bank performance and its determinants in Korea. Japan and the

 

World Economy, 27, 83-94.

 

J Eichberger M Summer (2005). Journal of the European Economic Association, Volume 3, Issue 2-3, 1 May 2005, Pages 547–555.

 

Moulton, H. G. (1918). Commercial banking and capital formation: III. The Journal of Political Economy, 705-731.

 

Maudos, J., & de Guevara, J. F. (2007). The cost of market power in banking: Social welfare loss vs. cost inefficiency. Journal of Banking & Finance, 31(7), 2103-2125.

 

Naceur, S. B., & Kandil, M. (2009). The impact of capital requirements on banks’ cost of intermediation and performance: The case of Egypt. Journal of Economics and Business, 61(1), 70-89.

 

Olweny, T., & Shipho, T. M. (2011). Effects of banking sectoral factors on the profitability of commercial banks in Kenya. Economics and Finance Review, 1(5), 1-30.

 

Poposka, K., & Trpkoski, M. (2013). Secondary Model for Bank Profitability Management–Test on the Case of Macedonian Banking Sector. Research Journal of Finance and Accounting, 4(6), 216-225.

 

Roman, A., & Sargu, A. C. (2015). The Impact of Bank-specific Factors on the Commercial Banks Liquidity: Empirical Evidence from CEE Countries. Procedia Economics and Finance, 20, 571-579.

 

Sayedi, S. (2014). Impacts of internal and external factors on profitability of banks in Nigeria.

 

International Journal of Social Sciences and Entrepreneurship Vol, 1, 1-21.

 

Shen C., Chen Y., Kao L. & Yeh C. (2009). Bank Liquidity Risk and Performance. SSRN. Skully, M. T., & Perera, S. (2012). Bank Market Power and Liquidity: Evidence from 113 Developed

 

and Developing Countries. Paper presented at the 25th Australasian Finance and Banking Conference.

 

Sufian, F., & Chong, R. R. (2008). Determinants of bank profitability in a developing economy: Empirical evidence from the Philippines. Asian academy of management journal of accounting and finance, 4(2), 91-112.

 

Siaw, S. (2013). Liquidity risk and bank profitability. University of Ghana (Thesis).

 

Saunders A. and Cornett M.M (2006), “Financial Institutions Management”, 5th edition, McGraw-Hill/Irwin, New York.

Vodova, P. (2011). Liquidity of Czech commercial banks and its determinants. International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 5(6), 1060-1067.

 

25

 

Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing số 47, 10/2018

 

Tiếng Việt:

 

Nguyễn Công Tâm, & Nguyễn Minh Hà. (2012). Hiêu qua hoat đông cua ngân hang tai cac nươc Đông Nam A va bai hoc kinh nghiêm cho Viêt Nam. Kinh tế va chinh trị thế giới, 111(199), 17-30.

Nguyên Minh Sang. (2013). Phân tich nhân tô tac đông đên hiêu qua sư dung nguôn lưc cua cac ngân hang thương mai trên đia ban TP.HCM. Phat triển & Hội Nhập, 11(21), 10-15.

 

Nguyên Thi Loan, & Trân Thi Ngoc Hanh. (2013). Hiêu qua hoat đông tai cac NHTM Viêt Nam.

 

Phat triển kinh tế, 270, 12-25.

 

Nguyên Viêt Hung. (2008). Phân tich cac nhân tô anh hương đên hiêu qua hoat đông cua cac ngân hang thương mai ơ Viêt Nam. Trương Đai hoc kinh tê Quôc dân.

 

Liễu Thu Truc, & Võ Thành danh. (2012). Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động kinh doanh của hệ thống ngân hàng thương mại cổ phần việt nam giai đoạn 2006-2009. Tạp chí Khoa học Trườ̀ng Đại học Cần Thơ, 21, 148-157.

 

---

Tải xuống tài liệu học tập PDF miễn phí

[sociallocker id=”19555″] Tải Xuống Tại Đây [/sociallocker]

---