3.2.2.1 Phương pháp phân tích thống kê
Trên cơ sở các tài liệu đã được tổng hợp, vận dụng một số phương pháp phân tích thống kê để phân tích tình hình hoạt động tín dụng, các cơ cấu tín dụng của DongA Bank Bắc Ninh từ đó rút ra nhận xét về chất lượng hoạt động tín dụng của Chi nhánh.
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Kinh tế Page 48
3.2.2.2 Phương pháp so sánh
Đây là phương pháp chủ yếu dùng trong phân tích hoạt động kinh doanh để xác định xu hướng, mức độ biến động của các chỉ tiêu phân tích. Để tiến hành được cần xác định số gốc để so sánh, xác định điều kiện để so sánh, mục tiêu để so sánh.
3.2.2.3 Phương pháp toán kinh tế
Dùng phương pháp tổng hợp, phân tích, xử lý số liệu trên cơ sở phần mềm chương trình SPSS.
* Thang đo Likert
Để có được thông tin từ người phỏng vấn, trong luận văn này đã dùng thang chia độ Likert gồm có 5 mức độ để người phỏng vấn tự lựa chọn và biểu thị ý kiến của mình, các mức được thể hiện như sau:
- 1 nghĩa là “Rất không đồng ý”. - 2 nghĩa là “Không đồng ý”. - 3 nghĩa là “ Không ý kiến”. - 4 nghĩa là “Đồng ý”.
- 5 nghĩa là “Rất đồng ý”.
Việc kiểm tra độ tin cậy của thang đo được thực hiện thông qua phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Đối với các trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời thì Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được” [22].
* Phân tích nhân tố
Mô hình được sử dụng trong việc phân tích xử lý số liệu thu được qua điều tra là sử dụng phương pháp phân tích nhân tố. Phương pháp này dùng mối liên hệ qua lại giữa nhiều biến và giải thích những biến này dưới hình
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Kinh tế Page 49 thức các khía cạnh chung (gọi là nhân tố - factor) nhằm tìm ra một cách cô đọng các nhân tố tác động đến chất lượng tín dụng.
Phân tích nhân tố là một kỹ thuật thích hợp cho việc phân tích các số liệu đa biến. Tuy nhiên để thực hiện kỹ thuật này thì quy mô, kích thước mẫu phải đủ lớn. Thông thường số câu trả lời của người được phỏng vấn tối thiểu phải đạt 50 thì mới có thể thực hiện được việc phân tích nhân tố hoặc cũng có thể thực hiện theo quy tắc 5/1 tức là mỗi một vấn đề trong bảng hỏi cần phải có ít nhất 5 câu trả lời. Do đó với số lượng 17 statement thì cần ít nhất là 85 phiếu điều tra được điền đầy đủ. Tuy nhiên chúng ta cũng có thể sử dụng một phương pháp khác đó là sử dụng hệ số Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) để xác định sự thích hợp của phân tích nhân tố. Điều kiện đủ để phân tích nhân tố là trị số KMO phải đủ lớn (trong khoảng giữa 0.5 và 1). Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Trong nghiên cứu chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysic) chúng ta có thể thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu để có được một bộ biến số có ý nghĩa hơn. Để tóm tắt các thông tin chứa đựng trong biến gốc, ta cần rút ra một số lượng nhân tố ít hơn số biến. Có 5 cách để xác định số lượng nhân tố, nhưng phương pháp phổ biến nhất được sử dụng là dựa vào hệ số Eigenvalues (Determination based on eigenvalues) tức là chỉ có nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại.
Theo nghiên cứu của Almeda (1999) thì số lượng các yếu tố cần phải đưa ra được tính toán dựa trên dự tính của phạm vi nghiên cứu. Thêm nữa, các yếu tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thoả mãn tiêu chuẩn Keiser - với KMO (Kaise-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (nằm giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Học viện Nông nghiệp Việt Nam – Luận văn Thạc sỹ Khoa học Kinh tế Page 50 Phương pháp này sẽ tối đa hoá tổng các phương sai của hệ số hồi quy tương quan của ma trận yếu tố, và từ đó dẫn đến một logic là các hệ số tương quan của các yếu tố - biến số là gần với +1 hoặc -1, tức là chỉ ra sự tương quan thuận hoặc tương quan nghịch giữa các yếu tố biến số. Nếu hệ số tương quan xấp xỉ bằng 0 thì điều đó có nghĩa là không có sự tương quan. Đồng thời, tiêu chuẩn của hệ số tương quan của yếu tố phải ít nhất là bằng 0.5 thì mới được xem là đạt yêu cầu. Và chỉ số 0.5 này được xem là ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi khác trong quá trình phân tích các yếu tố.
Ngoài ra, với việc lựa chọn phương pháp phân tích đa biến (Muntivariate data analysis), một phương pháp hữu ích để từ đó có thể xác định được vai trò và mức độ tác động ảnh hưởng của từng yếu tố đối với chất lượng tín dụng của DongA Bank Bắc Ninh. Do đó, kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đầu tiên cần thực hiện để xem xét sự thích hợp của số liệu trong các phân tích số liệu ở các bước tiếp theo.