MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM

MỐI QUAN HỆ GIỮA RỦI RO THANH KHOẢN VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI TẠI CÁC
NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM
Mục tiêu của bài viết là đo lường tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các
ngân hàng thương mại Việt Nam. Dữ liệu sử dụng là dữ liệu bảng và được lấy từ báo cáo tài
chính theo năm của 31 NHTM theo thống kê của NHNN đến hết ngày 30/06/2018 đại diện cho
hệ thống ngân hàng Việt Nam. Sau quá trình phân tích và kiểm định các vi phạm giả thuyết của
mô hình, đề tài đã sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) để khắc phục
hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro thanh
khoản được đo lường thông qua khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền gửi của khách
hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi ROA và ROE tại các NHTM
Việt Nam.
1. Giới thiệu
Diamond và cộng sự (1983) cho rằng hệ thống tài chính phần lớn bị chi phối bởi các NHTM.
Khủng hoảng tài chính năm 2007 - 2008 đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình kinh doanh
của các ngân hàng, rất nhiều ngân hàng do chạy theo lợi nhuận trước mắt mà không đảm bảo
hoạt động của ngân hàng được an toàn dẫn đến phá sản, điều này cho thấy tầm quan trọng của cơ
chế quản lý rủi ro, đặc biệt là rủi ro thanh khoản (Moore, 2010). Ở Việt Nam, sự bất ổn về kinh
tế do khủng hoảng đã gây ra nhiều tổn thất cho hệ thống ngân hàng, từ đó tác động đến nền kinh
tế và gây ra những hệ lụy đáng kể (Nguyễn Công Tâm và Nguyễn Minh Hà, 2012).
Hiện nay, nghiên cứu tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt
Nam là vấn đề thu hút rất nhiều sự quan tâm của giới nghiên cứu cũng như các nhà quản trị ngân
hàng. Cụ thể, trên thế giới, có nhiều nghiên cứu cho thấy mối tương quan dương giữa rủi ro
thanh khoản và tỷ suất sinh lợi như Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014),
Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Zaphaniah Akunga Maaka (2013), … hoặc mối
tương quan âm giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi như Chung-Hua Shen và cộng sự
(2009); Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012); Naser Ail Yadollahzadeh và cộng sự
(2013). Điều này cho thấy, tác động của rủi ro thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM là
vấn đề quan trọng và cần phải được nghiên cứu. Trong bối cảnh như vậy, nghiên cứu này được
thực hiện nhằm cung cấp thêm bằng chứng có độ tin cậy cao để xác nhận về mối quan hệ giữa
rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam. Phần còn lại của bài viết được
cấu trúc như sau: Mục 2 giới thiệu tổng quan về cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm

liên quan đến vấn đề nghiên cứu; Mục 3 mô tả dữ liệu được sử dụng và phương pháp nghiên
cứu; Mục 4 tóm tắt các kết quả nghiên cứu và thảo luận; và cuối cùng, kết luận của bài viết được
trình bày ở Mục 5.
2. Cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm.
Có nhiều quan điểm cho rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất
sinh lợi của NHTM, tức rủi ro thanh khoản cao thì đồng thời dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao. Các
nghiên cứu có kết quả tác động cùng chiều như Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng
sự,2014; Ahmad Aref Almarazi, 2014; Ameira Nur Amila Binti Sohaini, 2013. Bên cạnh đó,
cũng có nhiều kết quả nghiên cứu cho thấy tác động ngược chiều giữa rủi ro thanh khoản và tỷ
suất sinh lợi của ngân hàng như Chung-Hua Shen và cộng sự,2009; Ahmed Arif và Ahmed
Nauman Anees, 2012; Naser Ail Yadollahzadeh và cộng sự, 2013. Nghiên cứu của Chung Hua
Shen về mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả hoạt động ngân hàng. Dữ liệu nghiên
cứu gồm các NHTM của 12 nền kinh tế trong suốt giai đoạn 1994 – 2006 với phương pháp
nghiên cứu được sử dụng là mô hình 2 giai đoạn (2SLS), kết quả nghiên cứu cho thấy rủi ro
thanh khoản có tác động ngược chiều đến hiệu quả hoạt động của các NHTM. Tương tự, Ahmed
Arif và Ahmed Nauman Anees đã tiến hành phân tích dữ liệu của 22 ngân hàng Pakistan trong
giai đoạn từ năm 2004-2009. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng rủi ro thanh khoản có tác động
ngược chiều với hiệu quả hoạt động của các NHTM. Zaphaniah Akunga Maaka (2013) khi
nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và hiệu quả tài chính của 33 ngân hàng tại
Kenya trong giai đoạn 2008-2012 đã đi đến kết luận rằng rủi ro thanh khoản có tác động ngược
chiều với hiệu quả tài chính của các NHTM tại Kenya. Cũng giống như Zaphaniah, Naser Ail
Yadollahzadeh Tabari và cộng sự cũng tìm thấy rủi ro thanh khoản có tác động ngược chiều với
các NHTM tại Iran thông qua nghiên cứu 15 NHTM tại Iran trong khoảng thời gian từ năm 2003
- 2010. Khác với các nghiên cứu trước đây, Mohammad Hossein Khadem Dezfouli nghiên cứu
tác động của rủi ro thanh khoản đến khả năng sinh lợi của các NHTM và thấy rủi ro thanh khoản
có tác động cùng chiều với khả năng sinh lợi của các NHTM tại Iran, dữ liệu nghiên cứu bao
gồm 18 NHTM tại Iran trong giai đoạn 2005-2011 với phương pháp nghiên cứu được sử dụng là
mô hình GMM. Tại Việt Nam, cho đến nay, đã có vài nghiên cứu thực nghiệm được công bố liên

quan đến mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và tỷ suất sinh lợi. Cụ thể, tác giả Nguyễn Công
Tâm và Nguyễn Minh Hà đã nghiên cứu hiệu quả hoạt động của các ngân hàng tại các nước
trong khu vực Đông Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam bằng việc xem xét 28 NHTM


nội địa có tổng tài sản lớn nhất ở 6 quốc gia khác nhau (Indonesia, Malaysia, Philippines,
Singapore, Việt Nam và Thái Lan) trong giai đoạn 2007-2011. Nghiên cứu này cho thấy, rủi ro
thanh khoản có tác động ngược chiều với khả năng sinh lợi của các NHTM.
Trên cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm được lược khảo ở trên, các giả thuyết
nghiên cứu sau được đề xuất:
H1: Khe hở tài trợ có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam.
H2: Chỉ số trạng thái tiền mặt tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt
Nam.
H3: Tỷ lệ tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh
lợi tại các NHTM Việt Nam.
H4: Quy mô ngân hàng có tác động cùng chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt
Nam.
H5: Cấu trúc vốn có tác động cùng chiều với tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam.
H6: Tỷ lệ nợ xấu có tác động ngược chiều đến tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam.
3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.1.

Dữ liệu sử dụng

Nghiên cứu này sử dụng mẫu nghiên cứu bao gồm 31 NHTM theo danh sách công bố của
Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vào ngày 30/6/2018 từ năm 2012-2017. Tiêu chí chọn mẫu
nghiên cứu này là các NHTM công bố các báo cáo tài chính đều đặn trong giai đoạn 20122017, loại trừ các NHTM yếu kém bị sáp nhập.
3.2.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy lần lượt theo các phương pháp POOLED OLS, FEM,
REM.
Mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (POOLED OLS) là để xác định
những yếu tố nào thực sự tác động đến tỷ suất sinh lợi tại các ngân hàng.
Mô hình hồi quy theo phương pháp tác động cố định (FEM) với giả định rằng mỗi ngân
hàng đều có những đặc điểm riêng biệt có thể tác động đến các biến độc lập.
Mô hình hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) phân tích mối tương quan
giữa phần sai số của mỗi ngân hàng với các biến độc lập, qua đó có thể kiểm soát được các
đặc điểm riêng biệt giữa các ngân hàng.
3.3.

Mô hình đề xuất


Dựa vào mô hình nghiên cứu của Naser Ail Yadollahzadeh Tabari và cộng sự (2013) và Ahmed
Arif and Ahmed Nauman Anees (2012), mô hình nghiên cứu như sau:
ROAit= β0 + β1LGAPit+ β2CASHit + β4DEP + β6SIZEit+ β7NPL + β8ETA it + ε
ROEit= β0 + β1LGAPit+ β2CASHit + β4DEP + β6SIZEit+ β7NPL + β8ETA it + ε
Trong đó: Biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ
sở hữu (ROE). Biến độc lập là khe hở tài trợ (LGAP), chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH), tỷ lệ
tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP). Biến kiểm soát bao gồm quy mô ngân hàng (SIZE),
quy mô vốn chủ sở hữu (ETA), tỷ lệ nợ xấu (NPL).
Bảng 1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu

Các biến

Kỳ vọng

Phương pháp đo lường

dấu

Biến phụ thuộc: Tỷ suất sinh lợi
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Biến độc lập: Rủi ro thanh khoản
Khe hở tài trợ (FGAP)

+

Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH)

+

Tiền gửi của khách hàng trên tổng tài sản

+

(DEP)
Biến kiểm soát
Quy mô ngân hàng (SIZE)

Ln(Tổng tài sản)

+

Quy mô vốn chủ sở hữu (ETA)

+

Tỷ lệ nợ xấu (NPL)

-

(Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả)
Bảng 2: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
ROA

ROE

FGAP

CASH

DEP

SIZE

LLP

ETA

Mean

0.006066

0.070819

-0.131521

0.170854

0.671575

18.45168

0.023748

0.092680

Median

0.005777

0.061489

-0.132400

0.150030

0.681409

18.46344

0.021778

0.083649

Maximum

0.023926

0.239340

0.165500

0.520964

0.892171

20.90749

0.088066

0.238381

Minimum

8.29E-05

0.000683

-0.385674

0.045018

0.414081

16.40199

0.001424

0.034618

Std. Dev.

0.004516

0.052206

0.109852

0.088170

0.109160

1.077557

0.015504

0.040241

Skewness

1.101294

0.692260

0.044929

1.140269

-0.138623

0.156343

1.759836

1.674028

Kurtosis

4.967466

3.029663

2.531251

4.396764

2.529751

2.440944

6.823069

6.078780

Jarque-Bera

57.78534

12.70525

1.509173

47.38067

1.974248

2.718346

178.9011

137.0604

Probability

0.000000

0.001742

0.470205

0.000000

0.372647

0.256873

0.000000

0.000000

Sum

0.964490

11.26024

-20.91178

27.16586

106.7804

2933.817

3.775975

14.73613

Sum Sq. Dev.

0.003222

0.430624

1.906665

1.228279

1.882696

183.4584

0.037979

0.255857

Observations

159

159

159

159

159

159

159

159

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
4.1.

Kết quả nghiên cứu
Bảng 3: Hồi quy mô hình ROA

C
FGAP
CASH
DEP
SIZE
NPL
ETA

POOLED OLS
-0.043455
0.008673**
0.006132
0.003067
0.002244***
-0.027506
0.073397***

Phương pháp
FEM
-0.044113
0.009506*
0.005124
-0.007365

0.002651*
-0.028072
0.078317***

REM
-0.044658
0.010333**
0.006709
-0.002071
0.002486***
-0.026094
0.076283***

R2 hiệu chỉnh

0.267486

0.562142

0.282216

F-statistic

10.61592

6.966117

11.35367

Prob(F-statistic)

0.000000

0.000000

0.000000

Biến

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Bảng 4: Hồi quy mô hình ROE
Biến
C
FGAP
CASH
DEP

POOLED OLS
-0.503676
0.128021***
0.087335
0.045278

Phương pháp
FEM
-0.371135
0.164238***
0.123772*

0.029477

REM
-0.486599
0.151905***
0.118306**
0.035391


SIZE
NPL
ETA

0.028841***
-0.244687
0.212053

0.022455
-0.285534
0.162405

0.028206***
-0.244652
0.202184

R2 có hiệu chỉnh

0.311431

0.644409

0.218060

F-statistic

12.91025

9.421495

8.343602

Prob(F-statistic)

0.000000

0.000000

0.000000

Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Bảng 5: Kiểm định Redundant
Mô hình ROA
Mô hình ROE

Effects Test
Statistic
d.f
Prob.

Cross-section F
4.653161
(28,124) 0.0000
Cross-section Chi-square
114.191873
28
0.0000
Cross-section F
6.083351
(28,124) 0.0000
Cross-section Chi-square
137.444856
28
0.0000
(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Bảng 6: Kiểm định Hausman

Mô hình ROA
Mô hình ROE

Test Summary
Cross-section random
Cross-section random

Chi-Sq.Statistic
5.698966
1.479697

Chi-Sq. d.f
6

6

Prob.
0.0477
0.0408

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Bảng 7: Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS
Biến
C
FGAP
CASH
DEP
SIZE
NPL
ETA

Phương pháp GLS
ROA
ROE
-0.042107
-0.537644
0.009094***
0.145523***
0.006596**
0.081607**
0.007409**
0.078678**
0.001992***
0.029675***

-0.050967***
-0.478861***
0.081226***
0.253814***

R2 hiệu chỉnh

0.570308

0.706201

F-statistic

35.95092

64.29702

Prob(F-statistic)

0.000000

0.000000


Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Để lựa chọn một mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình trên, tiến hành kiểm định so sánh giữa
mô hình theo các phương pháp POOLED OLS và FEM, mô hình hồi quy theo phương pháp
FEM và REM đối với dữ liệu bảng. Kiểm định đầu tiên được dùng là kiểm định F (kiểm định

Redundant) để so sánh lựa chọn theo phương pháp POOLED OLS hay FEM, kết quả kiểm định
Redundant với mô hình ROA và ROE với Prob. = 0.0000 < α = 5%, như vậy, ước lượng theo
phương pháp FEM sẽ phù hợp. Kiểm định thứ hai là kiểm định Hausman tại bảng 6. Kết quả
kiểm định Hausman đối với mô hình ROA giá trị Prob. = 0.0477 < α = 0.05 nên mô hình ROA
ước lượng theo phương pháp FEM sẽ phù hợp hơn mô hình ước lượng theo phương pháp REM.
Kết quả kiểm định Hausman đối với mô hình ROE giá trị Prob. = 0.0408 < α = 0.05 nên mô hình
ROE ước lượng theo phương pháp FEM là phù hợp.
Bảng 8: Kết quả nghiên cứu với giả thuyết kỳ vọng
Biến
FGAP
CASH
DEP
SIZE
NPL
ETA

Kết quả nghiên cứu

Giả thuyết
nghiên cứu

ROA
ROE
0.009094***
0.145523***
+
Chấp nhận giả thuyết
0.006596**
0.081607**
+

Chấp nhậngiả thuyết
0.007409**
0.078678**
+
Chấp nhậngiả thuyết
0.001992***
0.029675***
+
Chấp nhậngiả thuyết
-0.050967***
-0.478861***
Chấp nhậngiả thuyết
0.081226***
0.253814***
+
Chấp nhậngiả thuyết
Ghi chú: *, ** và *** có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm EVIEWS)
Dựa vào số liệu bảng 8 cho thấy kết quả ước lượng mô hình:
Khe hở tài trợ (FGAP): Hệ số hồi quy bằng 0.009094 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi
khe hở tài trợ tăng lên 1% thì ROA tăng 0.009094% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Hệ số hồi quy bằng 0.145523 cho thấy ở Việt Nam hiện nay khi khe hở tài trợ tăng lên 1% thì
ROE tăng 0.145523% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Kết luận này tương tự trong
nghiên cứu của Mohammad Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014). Khe hở tài trợ lớn

cho thấy ngân hàng cho vay nhiều hơn huy động, điều này giúp ngân hàng gia tăng lợi
nhuận, tuy nhiên lượng tiền mặt dự trự giảm, giảm tài sản thanh khoản. Cho vay là tài sản
có tính thanh khoản kém, có tỷ suất lợi tức cao hơn các tài sản an toàn khác trong danh

mục cho vay, chính vì thế tăng trưởng tín dụng cùng với kiểm soát tốt rủi ro tín dụng sẽ
giúp cho ngân hàng gia tăng tỷ suất sinh lợi.
Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, khe hở tài trợ âm do những biến động về
tình hình kinh tế vĩ mô và lãi suất cho vay dẫn đến tốc độ tăng trưởng cho vay nhỏ hơn
tốc độ tăng trưởng tiền gửi. Điều này cho thấy rủi ro thanh khoản thấp do nguồn vốn huy
động tăng cao, ngân hàng có thể mua tài sản có tính thanh khoản cao, đầu tư vào các loại
tài sản khác có khả năng sinh lời cao hơn hoặc cho vay trên thị trường liên ngân hàng…
từ đó gia tăng tỷ suất sinh lợi của ngân hàng.
Chỉ số trạng thái tiền mặt (CASH): Hệ số hồi quy của biến này là thuận chiều với ROA
và bằng 0.006596 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Hệ số hồi quy cũng thuận
chiều với ROE là 0.081607 và có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Đây là kết quả được ủng
hộ bởi các nghiên cứu của Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Mohammad Hossein
Khadem Dezfouli và cộng sự (2014). Việc ngân hàng nắm giữ lượng tiền mặt lớn giúp ngân

hàng có thể đối phó với những rủi ro bất ngờ xảy ra, giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí đi
vay để bù đắp tình trạng thiếu hụt thanh khoản và từ đó làm gia tăng lợi nhuận cho ngân
hàng.
Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, nếu ngân hàng thiếu hụt thanh khoản, sẽ rất
khó khăn để huy động vốn trên thị trường để bù đắp thiếu hụt, chi phí vay từ bên ngoài
thì rất cao. Chính vì thế, trong giai đoạn thị trường vốn bất ổn, việc ngân hàng nắm giữ
đủ tài sản có tính thanh khoản cao sẽ giúp ngân hàng tránh được chi phí huy động cao và
rủi ro mất khả năng thanh toán dẫn đến phá sản, đe dọa đến sự an toàn của hệ thống ngân
hàng. Như vậy, việc nắm giữ nhiều tài sản thanh khoản sẽ giúp ngân hàng tăng tỷ suất
sinh lợi.
Tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DEP): có tác động cùng chiều với ROA
bằng 0.007409 và có ý nghĩa thống kê. Đối với ROE cũng tương tự có tác động cùng
chiều và hệ số hồi quy bằng 0.078678 . Đây cũng là kết quả phù hợp với nghiên cứu của
Ahmed Arif và Ahmed Nauman Anees (2012), Zaphaniah Akunga Maaka (2013), Mohammad
Hossein Khadem Dezfouli và cộng sự (2014). Nguồn vốn huy động được sử dụng cho vay

hiệu quả sẽ giúp ngân hàng thu về nhiều lãi hơn và làm tăng tỷ suất sinh lợi của ngân


hàng. Hơn nữa, nguồn huy động vốn từ tiền gửi là một nguồn tài chính giá rẻ và ổn định
so với các nguồn tài chính khác, giúp ngân hàng giảm được chi phí vốn, tăng nguồn lực
tài chính để cho vay, đầu tư chứng khoán, góp vốn đầu tư dài hạn, từ đó gia tăng tỷ suất
sinh lợi của ngân hàng.
Thực tế cho thấy, trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ tăng trưởng tiền gửi cao hơn tốc độ
tăng trưởng tín dụng và tốc độ tăng trưởng tiền gửi bắt đầu chậm lại trong những năm
gần đây do kinh tế có nhiều biến động. Với chính sách tiền tệ thắt chặt, nhằm kiểm soát
lạm phát, nên các ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong việc cho vay.
5. Kết luận
Nghiên cứu này đã bổ sung thêm bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa rủi ro thanh
khoản và tỷ suất sinh lợi tại các NHTM Việt Nam. Sử dụng bộ dữ liệu của 31 NHTM trong giai
đoạn 2012-2017, kết quả nghiên cứu cho thấy khe hở tài trợ, chỉ số trạng thái tiền mặt, tỷ lệ tiền
gửi khách hàng trên tổng tài sản có tác động cùng chiều với ROA và ROE tại các NHTM Việt
Nam.
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các NHTM Việt Nam cần kiểm soát tốt khe hở tài trợ,

duy trì chỉ số trạng thái tiền mặt và tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản ở mức hợp lý
nhằm nâng cao tỷ suất sinh lợi.
Tài liệu tham khảo
1.

Arif, A., & Nauman Anees, A. (2012). Liquidity risk and performance of banking system.

Journal of Financial Regulation and Compliance, 20(2), 182-195.
2.

Basel Committee on Banking Supervision (2003). Public Disclosure by Banks: results of

the 2001 disclosure survey.
3.

Bonfim, D., & Kim, M. (2014). Liquidity risk in banking: is there herding?

4.

Brunnermeier, M. K., & Pedersen, L. H. (2008). Market liquidity and funding liquidity. The

Review of Financial Studies, 22(6), 2201-2238.
5.

Claeys, S., & Vander Vennet, R. (2008). Determinants of bank interest margins in Central

and Eastern Europe: A comparison with the West. Economic Systems, 32(2), 197-216.
6.

Decker, P. A. (2000). The changing character of liquidity and liquidity risk management: A

regulator's perspective. Federal Reserve Bank of Chicago.


7.

Dezfouli, M. H. K., Hasanzadeh, A., & Shahchera, M. (2014). Inspecting the effectiveness

of liquidity risk on banks profitability. Kuwait Chapter of the Arabian Journal of Business and
Management Review, 3(9), 191.

8.

Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity.

Journal of political economy, 91(3), 401-419.
9.

Diamond, D. W., & Rajan, R. G. (2001). Banks and liquidity. The American Economic

Review, 91(2), 422-425.
10. Duttweiler, R. (2011). Managing liquidity in banks: a top down approach: John Wiley &
Sons
11. Eichberger, J., & Summer, M. (2005). Bank capital, liquidity, and systemic risk. Journal of
the European Economic Association, 3(2-3), 547-555.
12. Francis, R. (2013). Report of the Mid Staffordshire NHS Foundation Trust public inquiry:
executive summary (Vol. 947). The Stationery Office.
13. Gomes, T., & Khan, N. (2011). Strengthening bank management of liquidity risk: The
Basel III liquidity standards. Bank of Canada Financial System Review, 5, 35- 42.
14. Hassan, M. K., & Bashir, A. H. M. (2003, December). Determinants of Islamic banking
profitability. In 10th ERF annual conference, Morocco (Vol. 7).
15. Kyriaki Kosmido & Constantin Zopounidis (2008). Measurement of Bank performance in
Greece. South-Eastern Europe Journal of Economics
16. Maaka, Z. A. (2013). The relationship between liquidity risk and financial performance of
commercial banks in Kenya. Unpublished MBA Project, 25-27.
17. MOORE, W. 2010. How do financial crises affect commercial bank liquidity? Evidence
from Latin America and the Caribbean. MPRA Paper.
18. Muhammad Kashif Razzque Khan and Nadeem. Syed (2013). Liquidity Risk and
Performance of the Banking System. Journal of Scientific and Industrial Research, 11(2), 5570.
19. Nguyễn Công Tâm, & Nguyễn Minh Hà (2012). Hiêu quả hoạt động của ngân hàng tại các
nước Đông Nam Á và bài học kinh nghiệm cho Việt Nam. Kinh tế và chính trị thế giới, 111(199),

17-30.
20. Poorman Jr, F., & Blake, J. (2005). Measuring and modeling liquidity risk: new ideas and
metrics. Financial Managers Society Inc. White Paper.


21. Shen, C. H., Chen, Y. K., Kao, L. F., & Yeh, C. Y. (2009, June). Bank liquidity risk and
performance. In 17th Conference on the theories and practices of securities and financial
markets, Hsi-Tze Bay, Kaohsiung, Taiwan.