2. Kinh doanh ngoại tệ
2.3.5 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các nhân tố tác động đến rủi ro tín dụng của NHNo & PTNT Vĩnh Linh.
dụng của NHNo & PTNT Vĩnh Linh.
2.3.5.1 Các bước tiến hành và kết quả phân tích
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2000), kiểm định Bartlett’s có giá trị sig < 0.05, các biến có hệ số truyền tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy 14 biến đã chọn đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Vì vậy 14 biến này được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm xác định các nhân tố tác động đến mức độ rủi ro của chi nhánh NHNo & PTNT huyện Vĩnh Linh- Quảng Trị. Quá trình phân tích nhân tố để loại các biến trong nghiên cứu này được thực hiện qua các bước như sau:
+ Bước 1: 14 thành phần của “Mức độ rủi ro tín dụng” được đưa vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 3 nhân tố được tạo ra. Tổng
phương sai trích = 61.656% ( Tham khảo phụ lục_V.1a) cho biết 3 nhân tố này giải thích được 61.656% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0.753 (>0.5), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố. Trong 14 biến được đưa vào phân tích, biến “Rủi ro do năng lực quản lý nguồn vốn vay của khách hàng còn yếu kém dẫn đến kinh doanh thua lỗ, mất khả năng trả nợ.” có hệ số truyền tải (factor loading) 0.466. nhỏ hơn 0.5 nên bị loại khỏi mô hình.
Bảng 2.16: KMO and Bartlett's Test 1
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .753 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 397.076 df 91 Sig. .000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Bảng 2.17 : Ma trận xoay nhân tố lần 1
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3
1.Rủi ro do sự thay đổi của môi trường tự nhiên xã hội, thiên tai, địch họa.
0.620
2. Rủi ro do sự biến động của tình hình kinh tế. 0.769 3. Rủi ro do sự thay đổi cơ chế và chính sách của nhà nước. 0.636 4. Rủi ro do sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các tổ chức tín
dụng.
0.755
5. Rủi ro do hệ thống thông tin quản lý chưa hiệu quả 0.551
6. Rủi ro do khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích. 0.875
7. Rủi ro do năng lực quản lý nguồn vốn vay của khách hàng còn yếu kém dẫn đến kinh doanh thua lỗ, mất khả năng trả nợ.
0.466
8. Rủi ro do khách hàng cố ý lừa đảo. 0.890
9. Rủi ro do khách hàng che dấu thực trạng, báo cáo không trung thực.
0.783
10. Rủi ro do ngân hàng đầu tư quá lớn vào một số khách hàng.
0.806
11. Rủi ro do công tác kiểm soát nội bộ ngân hàng còn lỏng lẻo, kiểm soát trong và sau khi vay không chặt chẽ và kém hiệu quả.
12. Rủi ro do cán bộ tín dụng thiếu thông tin trong quá trình thẩm định cho vay, thiếu hiểu biết về ngành nghề kinh doanh của khách hàng.
0.690
13. Rủi ro do áp lực từ việc phải hoàn thành chỉ tiêu và ý
muốn chủ quan của người xét duyệt hồ sơ cho vay. 0.553
14. Rủi ro do trình độ thẩm định của cán bộ tín dụng còn
thấp. 0.724
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
+ Bước 2: 13 biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố khám phá lần 2. Vẫn theo tiêu chí như trên. Kết quả cho thấy, có 3 nhân tố được rút ra. Tổng phương sai trích bằng 64.217% ( Tham khảo phụ lục_V.1b) cho biết 3 nhân tố này giải thích được 64.217% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0.775 (>0.5), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố. Trong 13 biến được đưa vào phân tích, biến “Rủi ro do áp lực từ việc phải hoàn thành chỉ tiêu và ý muốn chủ quan của người xét duyệt hồ sơ cho vay.” có hệ số truyền tải (factor loading) bằng 0.496, nhỏ hơn 0,5 nên bị loại khỏi mô hình.
Bảng 2.18: KMO and Bartlett's Test 2
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .775 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 370.577 df 78 Sig. .000 Bảng 2.19 : Ma trận xoay nhân tố lần 2
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3
1.Rủi ro do sự thay đổi của môi trường tự nhiên xã hội, thiên tai, địch họa.
0.636
3. Rủi ro do sự thay đổi cơ chế và chính sách của nhà nước. 0.705 4. Rủi ro do sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các tổ chức tín
dụng.
0.777
5. Rủi ro do hệ thống thông tin quản lý chưa hiệu quả 0.568
6. Rủi ro do khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích. 0.906
8. Rủi ro do khách hàng cố ý lừa đảo. 0.918
9. Rủi ro do khách hàng che dấu thực trạng, báo cáo không trung thực.
0.768
10. Rủi ro do ngân hàng đầu tư quá lớn vào một số khách hàng.
0.867
11. Rủi ro do công tác kiểm soát nội bộ ngân hàng còn lỏng lẻo, kiểm soát trong và sau khi vay không chặt chẽ và kém hiệu quả.
0.820
12. Rủi ro do cán bộ tín dụng thiếu thông tin trong quá trình thẩm định cho vay, thiếu hiểu biết về ngành nghề kinh doanh của khách hàng.
0.662
13. Rủi ro do áp lực từ việc phải hoàn thành chỉ tiêu và ý muốn chủ quan của người xét duyệt hồ sơ cho vay.
0.496
14. Rủi ro do trình độ thẩm định của cán bộ tín dụng còn
thấp. 0.704
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
+ Bước 3: 12 biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố khám phá lần 3. Vẫn theo tiêu chí như trên. Kết quả cho thấy, có 3 nhân tố được rút ra. Tổng phương sai trích bằng 65.517% ( Tham khảo phụ lục_V.1c) cho biết 3 nhân tố này giải thích được 65.517% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0.741 (>0.5), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố. 12 biến được đưa vào phân tích đều có hệ số truyền tải (factor loading) lớn hơn 0.5 nên được giữ lại mô hình.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .741 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 332.119 df 66 Sig. .000 Bảng 2.21 : Ma trận xoay nhân tố lần 3
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3
1.Rủi ro do sự thay đổi của môi trường tự nhiên xã hội, thiên tai, địch họa.
0.637
2. Rủi ro do sự biến động của tình hình kinh tế. 0.774 3. Rủi ro do sự thay đổi cơ chế và chính sách của nhà nước. 0.714 4. Rủi ro do sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các tổ chức tín
dụng.
0.780
5. Rủi ro do hệ thống thông tin quản lý chưa hiệu quả 0.580
6. Rủi ro do khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích. 0.901
8. Rủi ro do khách hàng cố ý lừa đảo. 0.920
9. Rủi ro do khách hàng che dấu thực trạng, báo cáo không trung thực.
0.779
10. Rủi ro do ngân hàng đầu tư quá lớn vào một số khách hàng.
0.879
11. Rủi ro do công tác kiểm soát nội bộ ngân hàng còn lỏng lẻo, kiểm soát trong và sau khi vay không chặt chẽ và kém hiệu quả.
0.820
12. Rủi ro do cán bộ tín dụng thiếu thông tin trong quá trình thẩm định cho vay, thiếu hiểu biết về ngành nghề kinh doanh của khách hàng.
0.666
14. Rủi ro do trình độ thẩm định của cán bộ tín dụng còn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) 2.3.5.2 Đặt tên và giải thích nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
+ Nhân tố 1 gồm tập hợp 5 biến: Rủi ro do sự thay đổi của môi trường tự nhiên xã hội, thiên tai, địch họa; Rủi ro do sự biến động của tình hình kinh tế; Rủi ro do sự thay đổi cơ chế và chính sách của nhà nước; Rủi ro do hệ thống thông tin quản lý chưa hiệu quả; Rủi ro do sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các tổ chức tín dụng.
Đặt tên nhân tố này là: Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh.
+Nhân tố 2 gồm tập hợp 3 biến: Rủi ro do khách hàng sử dụng vốn vay sai mục đích; Rủi ro do khách hàng cố ý lừa đảo; Rủi ro do khách hàng che dấu thực trạng, báo cáo không trung thực.
Đặt tên nhân tố này là: Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng.
+Nhân tố 3 gồm tập hợp 4 biến: Rủi ro do ngân hàng đầu tư quá lớn vào một số khách hàng; Rủi ro do công tác kiểm soát nội bộ ngân hàng còn lỏng lẻo, kiểm soát trong và sau khi vay không chặt chẽ và kém hiệu quả; Rủi ro do cán bộ tín dụng thiếu thông tin trong quá trình thẩm định cho vay, thiếu hiểu biết về ngành nghề kinh doanh của khách hàng; Rủi ro do trình độ thẩm định của cán bộ tín dụng còn thấp.
Đặt tên nhân tố này là: Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng.
Kết quả phân tích nhân tố đã đưa ra mô hình về ”Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng” gồm tổ hợp của các thang đo: ” Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh”, ” Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng”, ” Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng”.
Qua quá trình phân tích, có 3 nhân tố được tạo ra và 3 nhân tố này đều đạt yêu cầu và có ý nghĩa trong thống kê. Do đó, các nhân tố trên sẽ được sử dụng trong phân tích, kiểm định tiếp theo.
Hình: Mô hình nghiên cứu
Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh
Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ phía khách hàng
Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng
2.3.5.3. Kiểm định giả thuyết mô hình hồi qui giữa các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng và mức độ rủi ro tín dụng tại chi nhánh ngân hàng NN & PTNT Vĩnh Linh- Quảng Trị
Với mô hình gồm có 4 thành phần: Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh, Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng, Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng, và Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng, trong đó ”Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng” là biến phụ thuộc, 3 thành phần còn lại là những thành phần độc lập và được giả định là các yếu tố tác động đến Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng. Tiến hành phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến với phần mềm SPSS version 16.0.
Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa khái niệm các thành phần của nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng và Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các nguyên nhân gây ra rủi ro tín dụng với mức độ rủi ro tín dụng ngân hàng có thể gặp phải? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mô hình tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng. Phân tích hồi quy được thực hiện giữa 3 biến độc lập bao gồm:
(X1) Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh. (X2) Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng.
(X3) Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng. Với một biến phụ thuộc:
Y: Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng.
Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 16.0.
• Giả thuyết nghiên cứu:
H0: Không tồn tại mối quan hệ giữa các nguyên nhân gây nên rủi ro tín dụng và Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng.
H1: Tồn tại mối quan hệ giữa các nguyên nhân gây nên rủi ro tín dụng và Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng
Với giả thiết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau :
Y = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + β3 * X3 + ε
Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 2.22 : Kết quả hồi quy nguyên nhân rủi ro tín dụng Hệ số chưa chuẩn hóa Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến β Độ lệch chuẩn Hệ số Tolerance VIF (Constant) 3.516 0.056 0.000
Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh
0.372 0.056 0.000 1.000 1.000
Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng
0.321 0.056 0.000 1.000 1.000
Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng
0.538 0.056 0.000 1.000 1.000
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mô hình cho thấy cả 3 thành phần đều Rủi ro do nguyên nhân khách quan từ môi trường kinh doanh, Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng, và Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ ngân hàng đều có mức ý nghĩa Sig <0.05 nên sẽ được giữ lại mô hình. Cả 3 thành phần đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của các cán bộ tín dụng về mức độ rủi ro tín dụng tại chi nhánh, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương, trong đó biến “Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng” có hệ số góc lớn nhất chứng tỏ nó có tác động lớn nhất đến sự đánh giá của các cán bộ tín dụng về mức độ rủi ro tín dụng mà chi nhánh đang gặp phải.
Vậy ta có thể biểu diễn mô hình hồi quy thông qua phương trình sau:
Y = 3.516 + 0.372 * X1 + 0.321 * X2 + 0.538 * X3 + ε
Từ kết quả nghiên cứu và thông qua mô hình hồi quy cho thấy tất cả các yếu tố đều có Sig < 0,05. Vì vậy ta đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho, hay tồn tại mối quan hệ giữa các nguyên nhân gây nên rủi ro tín dụng và Mức độ rủi ro tín dụng của ngân hàng. Do đó tất cả các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình của nghiên cứu này.
Từ mô hình nghiên cứu ta thấy:
β0 = 3.516 Điều này thể hiện nếu tất cả các nguyên nhân gây ra rủi ro nêu trên không tác động đến hoạt động tín dụng của ngân hàng thì khi đó hoạt động tín dụng vẫn tồn tại rủi ro. Đây là một điều tất yếu bởi trong tất cả các hoạt động, rủi ro luôn luôn tiềm ẩn, không rủi ro này thì rủi ro khác sẽ tác động đến hoạt động tín dụng.
β1= 0.372: Nguyên nhân do yếu tố khách quan từ môi trường kinh doanh.
Kết quả nghiên cứu cho thấy nguyên nhân khách quan từ môi trường là nhân tố có tác động lớn thứ hai đến mức độ rủi ro chung của hoạt động tín dụng tại chi nhánh. Nó có tác động cùng chiều có nghĩa là nó làm gia tăng mức độ rủi ro cho chi nhánh.
β2 = 0.321: Rủi ro do nguyên nhân chủ quan từ khách hàng
Đây được xem là một trong những nguyên nhân có tác động đến rủi ro tín dụng