3.4.2.1. Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng cho thấy các yếu tố đƣợc trích tại giá trị Eigen là 1.179 và phƣơng sai trích đƣợc là 77.108%. Hệ số KMO là 0.864 là có ý nghĩa thống kê dựa vào kiểm định Barlett’s cho kết quả phù hợp (sig. < - độ tin cậy = 0.05). Số nhân tố trích đƣợc theo phƣơng pháp giá trị Eigen lớn hơn 1 là 6 nhân tố phù hợp với lý thuyết đã xây dựng. Tên của mỗi nhân tố đƣợc đặt nhƣ tên ban đầu. Tất cả các hệ số tải của các biến quan sát đều vƣợt mức 0.5 và nằm trong nhóm nhân tố nhƣ đã xây dựng ban đầu.
Bảng 3.5: Phân tích nhân tố EFA các yếu tố ảnh hưởng quản trị rủi ro tín dụng
Phân tích nhân tố EFA các yếu tố ảnh hƣởng quản trị rủi ro tín dụng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.864 Kiểm định Bartlett's với sig. < a = 0.05
Tổng phƣơng sai trích 77.108%
Số nhân tố trích 6
Biến quan sát Hệ số tải
nhân tố
Nhân tố 1
C16 - NVTD đáp ứng trình độ và năng lực 0.833 C17 - Đạo đức nghề nghiệp NVTD luôn đƣợc đánh giá 0.766 C18 - NH có chính sách khen thƣởng tốt 0.878 C19 - NVTD thƣờng xuyên đƣợc nâng cao kỹ năng, nghiệp vụ 0.811
Giá trị Eigen của nhân tố 1 9.468
Nhân tố 2
C12 - Các chỉ tiêu đánh giá đầy đủ, hợp lý 0.843 C13 - Cập nhật, điều chỉnh các chỉ tiêu phù hợp tiêu chuẩn quốc tế 0.815 C14 - HTXHTD đánh giá tốt khả năng trả nợ của KH và ra quyết định
cho vay 0.828
C15 - HTXHTD hỗ trợ tốt cho việc khiểm soát khoản vay 0.779
Giá trị Eigen của nhân tố 2 2.246
Nhân tố 3
C5 - QTCTD rõ ràng, cụ thể 0.864
C6 - QTCTD tuân thủ quy định của pháp luật 0.878
C8 - QTCDT có sự tách bạch giữa các bộ phận liên quan 0.621
Giá trị Eigen của nhân tố 3 1.974
Nhân tố 4
C1 - CSTD có định hƣớng, chiến lƣợc cụ thể 0.891
C2 - CSTD đa dạng 0.804
C3 - CSTD đƣợc xem xét, điều chỉnh lại 0.589
C4 - CSTD đƣợc phổ biến 0.762
Giá trị Eigen của nhân tố 4 1.625
Nhân tố 5
C9 - TTTD đầy đủ, khách quan, chính xác, đáng tin cậy 0.874 C10 - Chất lƣợng TTTD tốt ảnh hƣởng đến chất lƣợng tín dụng 0.874 C11 - NH có hệ thống thông tin tín dụng 0.838
Giá trị Eigen của nhân tố 5 1.243
Nhân tố 6
C20 - Hệ thống pháp lý, đồng bộ, đầu đủ 0.638 C21 - Hoạt động giám sát, quản lý của NHNN hiệu quả 0.628
C22 - Nền kinh tế nhiều biến động 0.661
C23 - Các ngân hàng cạnh tranh gay gắt 0.671
Giá trị Eigen của nhân tố 5 1.179
3.4.2.2. Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 3.6: Phân tích nhân tố EFA của yếu tố quản trị rủi ro tín dụng
Phân tích nhân tố EFA của yếu tố quản trị rủi ro tín dụng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.624 Kiểm định Bartlett's với sig. < a = 0.05
Tổng phƣơng sai trích 73.78%
Số nhân tố trích 1
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
C24 - NH có biện pháp nhận diện, đo lƣờng, cảnh báo RRTD 0.871 C25 - NH quy định tỷ lệ nợ xấu cho phép tƣơng ứng với chỉ tiêu thu
nhập lãi từ cho vay 0.815
C26 - NH có biện pháp xử lý và kiểm soát những khoản nợ xấu 0.885 C27 - NH đảm bảo cân đối giữ huy động vốn và cho vay 0.863
Khái niệm quản trị rủi ro tín dụng đƣợc giả định là một khái niệm đơn hƣớng. Bốn biến quan sát đƣợc đo dùng để đo quản trị rủi ro tín dụng. Theo kết quả phân tích nhân tố cho khái niệm này từ bảng 3.5, KMO đạt giá trị 0.624 ( trong khoảng từ 0.5 đến 1), tổng phƣơng sai trích là 73.782%, trị giá eigen là 2.951, số nhân tố trích đƣợc là 1 và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Nhƣ vậy, các biến quan sát đều giải thích cho một khái niệm. Với kết quả phân tích EFA trên cho chúng ta kết luận rằng các biến quan sát đã đại diện đƣợc cho các khái niệm quản trị rủi ro tín dụng và các yếu tố ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng.
3.5. Phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo và phân tích nhân tố EFA, kết quả có là 7 nhân tố. Trong đó, 6 nhân tố đóng vai trò là biến độc lập là X1 - Chính sách tín dụng, X2 - Quy trình tín dụng, X3 - Thông tin tín dụng, X4 - Hệ thống XHTD, X5 - Chất lƣợng nguồn nhân lực, X6 - Yếu tố môi trƣờng bên ngoài và 1 biến phụ thuộc đó là Y - Quản trị rủi ro tín dụng. Giá trị các nhân tố này đƣợc tính bằng trung bình của các biến đo lƣờng các nhân tố và đƣợc thể hiện trong bảng 3.7.
Bảng 3.7: Các biến trong mô hình hồi quy
Các biến trong mô hình hồi quy
Tên biến Kích thƣớc mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất trung bình Giá trị Độ lệch chuẩn X1 - Chính sách tín dụng 150 3 5 4.36 .556 X2 - Quy trình tín dụng 150 3 5 4.18 .705 X3 - Thông tin tín dụng 150 3 5 4.06 .675 X4 - Hệ thống XHTD 150 3 5 4.32 .680 X5 - Nguồn nhân lực 150 3 5 4.07 .610 X6 - Yếu tố môi trƣờng bên ngoài 150 3 5 3.99 .535 Y - Quản trị rủi ro tín dụng 150 3 5 4.28 .612
Bƣớc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính cho nghiên cứu này là xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tƣơng quan Pearson - ký hiện là r lƣợng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lƣợng. Giá trị của r nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Trị tuyệt đối r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 cho thấy hai biến đó có mối tƣơng quan chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành 1 đƣờng thẳng thì trị tuyệt đối của r = 1). Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biết không có mối liên hệ tuyến tính. Tuy nhiên, trên thực tế chƣa hẳn giá trị r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính nghĩa là hai biến đó không có mối iên hệ tuyến tính. Do đó, hệ số tƣơng quan tuyến tính r chỉ nên sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tƣơng quan tuyến tính (Hoàng Trọng & Nguyễn Chu Mộng Ngọc, 2005).
Bảng 3.8: Hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Hệ số tƣơng quan Pearson giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Tên biến X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y X1 1 0.400* 0.308* 0.527* 0.458* 0.375* 0.470* X2 0.400* 1 0.527* 0.452* 0.401* 0.408* 0.362* X3 0.308* 0.527* 1 0.432* 0.483* 0.444* 0.386* X4 0.527* 0.452* 0.432* 1 0.486* 0.483* 0.456* X5 0.458* 0.401* 0.483* 0.486* 1 0.447* 0.356* X6 0.375* 0.408* 0.444* 0.483* 0.447* 1 0.425* Y 0.470* 0.362* 0.386* 0.456* 0.356* 0.425* 1
*Các hệ số tương quan được kiểm định hai phía với mức ý nghĩa a = 0.01, n = 150
Ma trận tƣơng quan (Bảng 3.7) trên cho thấy hệ số tƣơng quan r giữa các biến đều lớn hơn 0 và nhỏ hơn 1, các hệ số tƣơng quan trên đều đƣợc có ý nghĩa thống kê khi hệ số sig. của chúng đều nhỏ hơn = 0.01. Các yếu tố ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng có tƣơng quan dƣơng và cùng chiều đáng kể với nhau và các yếu tố này cũng có tƣơng quan dƣơng và cùng chiều với biến phục thuộc là quản trị rủi ro tín dụng nhƣng
với mức độ kém hơn. Nhìn chung, mối tƣơng quan tuyến tính giữa ở mức độ trung bình.
3.6. Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng Vietinbank Vietinbank
Mô hình hồi quy bội (Multiple Linear Regression) dùng để kiểm định giả thuyết về mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập và một biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Với ý nghĩa đó, nghiên cứu này đƣợc thực hiện nhằm tiến hành kiểm định giả thuyết các yếu tố ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng tại Vietinbank.
Mô hình hồi quy bội trong nghiên cứu này nhƣ sau:
Trong đó: Y - Quản trị rủi ro tín dụng là biến phụ thuộc; X1 - Chính sách tín dụng;
X2 - Quy trình cấp tín dụng; X3 - Thông tin tín dụng; X4 - Hệ thống xếp hạng tín dụng;
X5 - Chất lƣợng nguồn nhân lực; X6 - Các yếu tố bên ngoài là những biến độc lập; - sai số thống kê.
Phƣơng pháp phân tích đƣợc sử dụng cho mô hình hồi quy tuyến tính bội này là phƣơng pháp từng bƣớc (Stepwise) đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS. Phƣơng pháp này đƣợc xem là phƣơng pháp khám phá trong nghiên cứu khoa học, dùng để khám phá các mối quan hệ chƣa có giả thuyết suy diễn từ lý thuyết.
Bảng 3.9: Các biến đưa vào/loại ra trong mô hình hồi quy bội
Biến đƣợc đƣa vào/loại ra mô hình Mô hình Biến đƣa vào mô hình Biến loại trừ ra mô hình Phƣơng pháp 1 X1 - Chính sách tín dụng
. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to- enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
2
X6 - Yếu tố bên ngoài
. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to- enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
3
X3 - Thông tin tín dụng
. Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to- enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
Theo phƣơng pháp Stepwise, kết quả phân tích từ SPSS cho thấy sẽ có 3 mô hình đƣợc tạo ra. Các biến lần lƣợc đƣợc đƣa vào mô hình và loại trừ ra. Kết quả có 3 mô hình đạt yêu cầu, trong đó, mô hình 1 bao gồm 1 biến độc lập X1 và biến phụ thuộc Y; mô hình 2 đƣợc thêm vào biến X6 và mô hình 3 có thêm biến X3.
Mô tả ƣớc lƣợng của 3 mô hình nhƣ sau: Mô hình 1:
Mô hình 2:
Mô hình 3:
Bảng 3.10: Tổng quan về mô hình hồi quy
Tổng quan về mô hình
Mô hình R R2 R
2
hiệu
chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 0.470 0.221 0.216 0.542 2 0.542 0.293 0.284 0.518 3 0.566 0.320 0.306 0.510
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đối với mô hình hồi quy bội, hệ số xác định R2 theo mẫu thƣờng đƣợc sử dụng. Bên cạnh đó, hệ số xác định R2 hiệu chỉnh cũng đƣợc sử dụng khi so sánh các mô hình với nhau. Hệ số này giúp điều chỉnh mức độ phù hợp của mô hình: nghĩa là kiểm tra những mô hình có nhiều biến độc lập nhƣng thực sự trong đó có một số biến không giúp bao nhiêu trong việc giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 3.11: Bảng ANOVA cho kiểm định F
Bảng ANOVA cho kiểm định F
Mô hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng Kiểm định F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 12.332 1 12.332 42.001 .000 Phần dƣ 43.455 148 .294 Tổng cộng 55.787 149 2 Hồi quy 16.358 2 8.179 30.494 .000 Phần dƣ 39.429 147 .268 Tổng cộng 55.787 149 3 Hồi quy 17.875 3 5.958 22.947 .000 Phần dƣ 37.912 146 .260 Tổng cộng 55.787 149
Theo kết quả từ bảng 3.10 và bảng 3.11, mô hình 3 với ba biến độc lập X1, X3 và X6 có hệ số xác định R2 = 0.320 lớn nhất trong cả 3 mô hình và hệ số xác định R2 hiệu chỉnh của mô hình này = 0.306 nhỏ hơn R2 vì biến X3 không giải thích gì thêm cho biến thiên của Y. Kiểm định F của mô hình 3 cho thấy mức ý nghĩa p = 0.00 (trong SPSS ký hiệu là Sig.). Nhƣ vậy, mô hình 3 là phù hợp. So với hai mô hình còn lại, mô hình 3 có thể giải thích tốt nhất cho biến thiên của biến Y, dựa vào kết quả trên các biến độc lập trong mô hình 3 giải thích đƣợc 32% phƣơng sai của biến phụ thuộc. Do đó, mô hình 3 là kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính cho nghiên cứu này.
Kết quả cho thấy chỉ có 3 trong số 6 yếu tố có ảnh hƣởng đến quản trị rủi ro tín dụng của Vietinbank là Chính sách tín dụng, Thông tin tín dụng và Yếu tố môi trƣờng bên ngoài. Hệ số hồi quy của các yếu tố này đều có ý nghĩa thông kê (do sig. < = 0.05) và mang dấu dƣơng, điều này nói lên các biến X có tác động cùng chiều vào biến Y.
Trong sự ảnh hƣởng của biến này, yếu tố Chính sách tín dụng ảnh hƣởng mạnh nhất (1 =0.331) đến hoạt động quản trị rủi ro tín dụng của Vietinbank, tiếp theo là yếu tố môi trƣờng bên ngoài ((6 =0.218) và yếu nhất là yếu tố Thông tin tín dụng ((3
=0.187). Kiểm định đa cộng tuyến bằn hệ số phóng đại phƣơng sai VIF cho từng biến độc lập cho thấy hầu hết VIF đều nhỏ hơn 1.5, nhƣ vậy, trong mô hình này không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Bảng 3.12: Hệ số hồi quy của mô hình
Hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy chuẩn hoá Kiểm định t Hệ số
Sig. Đa cộng tuyến Hệ số
B
Sai số
chuẩn Hệ số Beta Độ sai biệt Hệ số VIF
(Constant) 1.009 0.398 2.535 0.012 X1 - Chính sách tín dụng 0.364 0.082 0.331 4.428 0.000 0.834 1.198 X6 - Yếu tố mô trƣờng bên ngoài 0.250 0.091 0.218 2.756 0.007 0.741 1.350 X3 - Thông tin tín dụng 0.169 0.070 0.187 2.417 0.017 0.780 1.282
Bảng 3.12 trình bày hệ số hồi quy của mô hình chính của nghiên cứu là mô hình 3. Mô hình hồi quy tuyến tính của các yếu tố ảnh hƣởng đến rủi ro tín dụng Vietinbank dựa vào khảo sát này là:
3.7. Kết luận của nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu đã đáp ứng đƣợc mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xem xét và đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến hoạt động quản trị rủi ro tín dụng tại Ngân hàng TMCP Công thƣơng Việt Nam.
Từ kết quả mô hình hồi quy, hoạt động quản trị rủi ro tín dụng của Vietinbank chịu ảnh hƣởng cùng chiều bởi 3 yếu tố đó là Chính sách tín dụng, Thông tin tín dụng và Các yếu tố môi trƣờng bên ngoài. Yếu tố chính sách tín dụng có ảnh hƣởng mạnh đến quản trị rủi ro tín dụng của NH so với hai yếu tố còn lại
Nghiên cứu đã xây dựng đƣợc mối quan hệ giữa quản trị rủi ro tín dụng và một số yếu tố có liên quan đã và kiểm định thông qua mô hình định lƣợng. Điều này vƣợt trội hơn so các nghiên cứu trƣớc về quản trị rủi ro tín dụng tại Vietinbank mà tác giả tham khảo đƣợc (các nghiên cứu này đã đƣợc trình bày tại phần mở đầu).
So với nghiên cứu của tác giả Bùi Nguyên Ngọc, nghiên cứu này có điểm tƣơng đồng và điểm khác biệt. Điểm tương đồng đó là: đối với yếu tố Chính sách tín dụng tác giả đánh gia qua các ý khảo sát: gồm chính sách tín dụng có định hướng, chiến lượng cụ thể, chính sách tín dụng được phổ biến rộng rãi trong nội bộ; đối với yếu tố Chất lƣợng tín dụng: gồm năng lực nhân viên, chính sách đãi ngộ, chính sách đào tạo nhân lực; đối với yếu tố Thông tin tín dụng: gồm tác động của thông tin tín dụng đến chất lượng tín dụng, thông tin tín dụng được hệ thống hóa.
Điểm khác biệt đó là: trong nghiên cứu này khác đối với yếu tố Chính sách tín dụng xây dựng có ở biến đo lƣờng chính sách tín dụng đa dạng; đối với yếu tố Chất lƣợng nguồn nhân lực: vai trò của cấp lãnh đạo đối với nhân viên cấp dưới; còn đối