PHẦN 2 : NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
2.4. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thẩm định tín dụng tại BID
2.4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Theo Hair và cộng sự (1998), phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát có liên hệ với nhau thành một tập biến ít hơn đểchúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Cụ thể, thông qua phân tích nhân tố khám phá, các biến quan sát có mối liên hệ chặt chẽ với nhau sẽ được nhóm lại với nhau để
hình thành nên một nhân tố mới đồng thời tách ra khỏi các nhóm biến quan sát khác
ít liên quan hơn (Nguyễn Thị Tuyết Mai và Nguyễn Vũ Hùng, 2015).
Ngày nay, phân tích nhân tố khám phá được ứng dụng một cách phổ biến trong các nghiên cứu thuộc hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, đặc biệt là trong nghiên cứu khảo sát phải dùng nhiều câu hỏi để thu thập thông tin về một vấn đề
trừu tượng như tâm lý, thái độ, thậm chí hành vi (Nguyễn Văn Thắng, 2013).
Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm:
- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA.
Theo đó, giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0,05 (Nguyễn
Đình Thọ, 2013). Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không
thích hợp với dữ liệu.
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ sốEigenvalue (đại diện cho lượng biến
thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích
cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue <1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Tuy nhiên, trị sốEigenvalue và phương
sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố.
Theo Gerbing và Anderson (1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với
phép xoay Promax (Obtique) có phương sai trích bé hơn, song sẽ phản ánh cấu trúc
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax. Theo Kline (2005), Nguyễn Khánh Duy (2009), nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phương pháp trích Principal components với phép xoay Varimax, còn nếu sau EFA là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thì nên sử dụng phương pháp trích
Principal Axis Factoring với phép xoay Promax.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg
(1998), Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu;Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75. Ngoại lệ, có thể giữ lại biến có Factor loading < 0,3, nhưng
biến đó phải có giá trị nội dung. Trường hợp các biến có Factor loading không thỏa
mãn điều kiện trên hoặc trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận ≤ 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt đểđại diện cho một nhân tố, thì biến đó bị loại và các biến còn lại sẽđược nhóm vào nhân tốtương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu.
Kết quả phân tích nhân tốkhám phá (EFA) các thang đo
Trước khi phân tích nhân tố khám phá, cần xem xét sự phù hợp (kiểm tra điều kiện cần) để phân tích nhân tố bằng kiểm định KMO và Bartlett's Test.
Bảng 2.16: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,760 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1570,585
Df 153
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Kết quả kiểm định KMO and Bartlett's Test ở bảng 2.16 cho thấy giá trị Sig. rất nhỏ (<0,05) và hệ sốKMO (KMO= 0,760) > 0,5 do đó kỹ thuật phân tích nhân tố có thể thực hiện được trong trường hợp này.
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (sử dụng phương pháp trích Principal
components với phép xoay Varimax) các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng thẩm
định tín dụng cho thấy, toàn bộ 18 biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu/các yếu tố ảnh hưởng được rút trích thành 05 nhân tố tại giá trị Eigen =
1,244 và phương sai trích được là 78,576%. Cụ thể:
- 04 biến quan sát: Sự bố trí cán bộ thẩm định và phân công công việc hợp lý; Sự phối hợp giữa các cán bộ thẩm định là hài hòa (nhuần nhuyễn); Có sự chuyên môn hóa cao công việc; Số lượng cán bộ thẩm định là đảm bảo yêu cầu công việc thẩm định được gom vào một nhân tố với phương sai trích là 18,542% và
Eigenvalue là 4,798. Nhân tốnày được đặt tên là Tổ chức công tác thẩm định.
- 04 biến quan sát: Ngân hàng có sự chủ động trong việc tìm kiếm và khai thác nguồn thông tin thẩm định; Ngân hàng được cung cấp cácthông tin có độ chính xác cao, đáng tin cậy; Ngân hàng được cung cấp thông tin một cách đầy đủ; Ngân hàng
được cung cấp thông tin mang tính chuyên nghiệp được gom vào một nhân tố với phương sai trích là 18,093% và Eigenvalue là 3,483. Nhân tố này được đặt tên là
Nguồn thông tin phục vụ thẩm định.
- 04 biến quan sát: Phương tiện hỗ trợ công tác thẩm định là đẩy đủ (máy tính, phần mềm,...); Phương tiện hỗ trợ công tác thẩm định là hiện đại; Phương pháp thẩm định là tiên tiến, hiện đại, và phù hợp với xu thế phát triển; Phương pháp thẩm định được áp dụng mang lại hiệu quả cao (độ chính xác, tính chặt chẽ) được gom vào một nhân tố với phương sai trích là 16,914% và Eigenvalue là 2,923. Nhân tố này được đặt tên là Phƣơng pháp và phƣơng tiện thẩm định.
- 03 biến quan sát: Các chỉ tiêu thẩm định là đầy đủ (định tính, định lượng, rủi ro); Các chỉ tiêu thẩm định được sử dụng một cách hợp lý (linh hoạt với đặc điểm của khoản vay); Các chỉ tiêu thẩm định được tính toán chính xácđược gom vào một nhân tố với phương sai trích là 13,714% và Eigenvalue là 1,696. Nhân tố này được đặt tên là Chỉ tiêu thẩm định.
- 03 biến quan sát: Quy trình thẩm định được quy định thống nhất trong toàn hệ thống Ngân hàng; Quy trình thẩm định được xây dựng một cách khoa học, hợp
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
lý; Quy trình thẩm định chặt chẽ và tạo ra khả năng giám sát cao được gom vào một nhân tố với phương sai trích là 11,312% và Eigenvalue là 1,244. Nhân tố này được đặt tên là Quy trình thẩm định.
Bảng 2.17: Kết quả phân tích nhân tố khám phá các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng thẩm định tín dụng tại BIDV Bắc Quảng Bình
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
Số lượng cán bộ thẩm định là đảm bảo yêu
cầu công việc thẩm định 0,932 Sự bố trí cán bộ thẩm định và phân công công
việc hợp lý 0,918 Có sự chuyên môn hóa cao công việc 0,917
Sự phối hợp giữa các cán bộ thẩm định là hài
hòa (nhuần nhuyễn) 0,841
Ngân hàng được cung cấp thông tin một cách
đầy đủ 0,943
Ngân hàng được cung cấp thông tin mang
tính chuyên nghiệp 0,922
Ngân hàng được cung cấp các thông tin có độ
chính xác cao, đáng tin cậy 0,911
Ngân hàng có sự chủ động trong việc tìm
kiếm và khai thác nguồn thông tin thẩm định 0,804 Phương tiện hỗ trợ công tác thẩm định là đẩy
đủ (máy tính, phần mềm,...) 0,884 Phương tiện hỗ trợ công tác thẩm định là hiện
đại 0,877
Phương pháp thẩm định được áp dụng mang
lại hiệu quả cao (độ chính xác, tính chặt chẽ) 0,831
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Phương pháp thẩm định là tiên tiến, hiện đại,
và phù hợp với xu thế phát triển 0,726 Các chỉ tiêu thẩm định được tính toán chính
xác 0,879
Các chỉ tiêu thẩm định được sử dụng một cách hợp lý (linh hoạt với đặc điểm của khoản vay)
0,836
Các chỉ tiêu thẩm định là đầy đủ (định tính,
định lượng, rủi ro) 0,832 Quy trình thẩm định được quy định thống
nhất trong toàn hệ thống Ngân hàng 0,843
Quy trình thẩm định được xây dựng một cách
khoa học, hợp lý 0,807
Quy trình thẩm định chặt chẽ và tạo ra khả
năng giám sát cao 0,669 Eigenvalue 4,798 3,483 2,923 1,696 1,244 % of variance 18,542 18,093 16,914 13,714 11,312 Cumulative (%) 18,542 36,635 53,550 67,263 78,576
Cronbach’s Alpha 0,926 0,919 0,885 0,860 0,766
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Ngoài ra, kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với chất lượng thẩm định tín dụng cho thấy hệ số KMO = 0,646 (> 0,5), kiểm định Bartlett's Test có ý nghĩa thống kê (giá trị Sig. < 0,05); 03 biến quan sát: Công tác thẩm định của Ngân hàng
đạt hiệu quả cao; Hợp đồng cho vay được Ngân hàng quyết định nhanh chóng và
chính xác; Chất lượng các khoản vay của Ngân hàng được đảm bảo dùng để đo lường khái niệm chất lượng thẩm định tín dụng được rút trích thành một nhân tố với phương sai trích là 65,233% và Eigenvalue là 1,957. Nhân tố này được đặt tên là
Chất lƣợng thẩm định tín dụng. TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Bảng 2.18: Kết quả EFA thang đo chất lƣợng thẩm định tín dụng
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Chất lượng các khoản vay của Ngân hàng được đảm bảo 0,861
Công tác thẩm định của Ngân hàng đạt hiệu quả cao 0,831
Hợp đồng cho vay được Ngân hàng quyết định nhanh chóng
và chính xác 0,725
Giá trị Eigenvalue 1,957
Phương sai trích (%) 65,233
Cronbach’s Alpha 0,729
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
2.4.4. Kiểm định mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hƣởng và chất lƣợng thẩm định tín dụng tại BIDV Bắc Quảng Bình
Để kiểm định mối quan hệ hay đánh giá tác động của các nhân tố ảnh hưởng
đến chất lượng thẩm định tín dụng tại BIDV Bắc Quảng Bình, trong luận văn này tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính đa biến với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS theo phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Năm nhân tốđược rút trích ra từ kết quả phân tích nhân tố ở trên là biến độc lập (Independents) và chất lượng thẩm định tín dụng là biến phụ thuộc (Dependents). Trên cơ sở đó, chúng ta có mô
hình hồi quy tuyến tính đa biến đểước lượng như sau:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + ei
Trong đó:
Y: Chất lượng thẩm định tín dụng X1: Tổ chức công tác thẩm định
X2: Nguồn thông tin phục vụ thẩm định X3: Phương pháp và phương tiện thẩm định X4: Chỉ tiêu thẩm định X5: Quy trình thẩm định TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Bảng 2.19: Đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 & Durbin-Watson Model Summaryb Model Summaryb
Mô
hình R R
2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0,813a 0,661 0,646 0,29436 1,995
Predictors: (Constant), Quy trình thẩm định, Nguồn thông tin thẩm định, Tổ chức công tác thẩm định, Chỉ tiêu thẩm định, Phương pháp và phương tiện thẩm định
Biến phụ thuộc: Chất lượng thẩm định tín dụng
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến thể hiện mối quan hệ của 05 biến độc lập (05 nhân tố ảnh hưởng): Quy trình thẩm định, Nguồn thông tin thẩm định, Tổ chức công tác thẩm định, Chỉ tiêu thẩm định, Phương pháp và phương tiện thẩm định với biến phụ thuộc là Chất lượng thẩm định tín dụng.
Hệ số xác định R2 = 0,661 và R2 hiệu chỉnh = 0,646 chứng tỏ mô hình hồi quy đã xây dựng phù hợp vợi bộ dữ liệu đến mức 64,6%. Hay nói cách khác 64,6% biến phụ thuộc (chất lượng thẩm định tín dụng) được giải thích bởi sự tác động của 05 biến độc lập (Quy trình thẩm định, Nguồn thông tin thẩm định, Tổ chức công tác thẩm định, Chỉ tiêu thẩm định, Phương pháp và phương tiện thẩm định với biến phụ thuộc là Chất lượng thẩm định tín dụng), còn lại 35,4% là do ảnh hưởng của các nhân tố khác.
Kết quả phân tích phương sai Anova cho thấy, giá trị kiểm định F = 44,865, và Sig = 0,000 (<0,05) chứng tỏ sự phù hợp của hàm hồi quy, nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
Bảng 2.20: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quyANOVAa ANOVAa
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig. 1
Regression 19,437 5 3,887 44,865 0,000b Residual 9,964 115 0,087
Total 29,402 120
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Hệ số chấp nhận Tolerance thấp và hệ số phóng đại phương sai VIF < 2, cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và không có mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mặt khác,
với giá trị d (đại lượng thống kê Durbin-Watson) thu được xấp xỉ 2 (d= 1,995) nên có thể khẳng định về tính độc lập của sai số hay không có hiện tượng tự tương quan của các sai số xảy ra trong mô hình hồi quy.Do vậy, có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu.
Bảng 2.21: Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hệ số chặn 0,076 0,264 0,289 0,773 Tổ chức công tác thẩm định 0,177 0,042 0,232 4,216 0,000 0,972 1,028 Nguồn thông tin thẩm định 0,301 0,039 0,422 7,708 0,000 0,985 1,016 Phương pháp & phương
tiện thẩm định 0,207 0,036 0,367 5,808 0,000 0,738 1,356
Chỉ tiêu thẩm định 0,136 00042 0,197 3,233 0,002 0,790 1,265 Quy trình thẩm định 0,171 00045 0,244 3,819 0,000 0,721 1,387 Biến phụ thuộc: Chất lượng thẩm định tín dụng
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, các biến độc lập (Quy trình thẩm định, Nguồn thông tin thẩm định, Tổ chức công tác thẩm định, Chỉ tiêu thẩm định, Phương pháp và phương tiện thẩm định với biến phụ thuộc là Chất lượng thẩm định tín dụng) đều có tác động cùng chiều (tích cực) đến chất lượng thẩm định tín dụng vì hệ số hồi quy của các biến độc lập đều dương (lớn hơn 0) và đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (các giá trị Sig. đều < 0,05).
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH T Ế HU Ế
Mức độ quan trọng của từng nhân tố tác động đến biến phụ thuộc tuỳ thuộc vào hệ số Beta chuẩn hóa (Nguyễn Đình Thọ, 2013), nghĩa là nhân tố nào có hệ số Beta chuẩn hóa dương và lớn thì tác động cùng chiều và mạnh đến chất lượng thẩm định tín dụng. So sánh hệ số hồi quy giữa các biến cho thấy, Nguồn thông tin thẩm định có ảnh hưởng mạnh nhất đến chất lượng thẩm định tín dụng (β = 0,422), thứ hai là Phương pháp và phương tiện thẩm định (β = 0,367), kế đến là Quy trình thẩm định (β = 0,244), Tổ chức công tác thẩm định (β = 0,232), và cuối cùng là Chỉ tiêu thẩm định (β = 0,197).
Vậy mô hình hồi quy của đề tài có dạng nhƣ sau:
Y = 0,232X1 + 0,422X2 + 0,367X3 + 0,197X4 + 0,244X5 + ei
2.4.5. Phân tích ý kiến đánh giá các nhân tố ảnh hƣởng đến chất lƣợng thẩm định tín dụng tại BIDV Bắc Quảng Bình
2.4.5.1. Nguồn thông tin phục vụ thẩm định
Bảng 2.22: Ý kiến đánh giá đối với Nguồn thông tin phục vụ thẩm định
Tiêu chí Số quan sát Điểm TB Độ lệch chuẩn
Nguồn thông tin phục vụ thẩm định 121 3,574 0,694 Ngân hàng có sự chủ động trong việc tìm kiếm và khai
thác nguồn thông tin thẩm định 121 3,636 0,730
Ngân hàng được cung cấp các thông tin có độ chính xác
cao, đáng tin cậy. 121 3,421 0,844
Ngân hàng được cung cấp thông tin một cách đầy đủ 121 3,678 0,733 Ngân hàng được cung cấp thông tin mang tính chuyên nghiệp 121 3,562 0,784