Kết quả nghiên cứu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam – chi nhánh long an (Trang 66)

Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực HTKSNB hoạt động tín dụng đã được tác giả Nguyễn Thị Loan (2018) kiểm định đối với hệ thống các NHTM ở Việt Nam. Tuy nhiên chưa có nghiên cứu nào thực hiện tại một NHTM cụ thể. Vì vậy,

một số chỉ báo trong thang đo đã được tác giả hiệu chỉnh và thay đổi cho phù hợp hơn với đặc điểm tại địa bàn. Hơn nữa, hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng cũng chịu ảnh hưởng bởi những đặc điểm riêng biệt của từng NHTM...Vì lý do đó, thang đo tác giả đề xuất cần phải được kiểm định lại tại Vietcombank Long An. Tác giả tiến hành kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá để xem xét thang đo có đạt độ tin cậy và giá trị hay không.

4.3.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha

4.3.1.1. Nhân tố Môi trường kiểm soát

Nhân tố Môi trường kiểm soát được đo lường thông qua 11 biến quan sát (MT1 đến MT11). Với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,778 đã đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiết. Tuy nhiên khi xem xét tương quan biến – tổng cho thấy, biến quan sát MT1, MT2, MT9, MT10, MT11 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn 0,3 (phụ lục 2). Kết quả sau khi loại bỏ biến quan sát biến quan sát MT1, MT2, MT9, MT10, MT11, độ tin cậy của nhân tố chung đạt yêu cầu ở mức 0,895và tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.2. Đánh giá độ tin cậy nhân tố Môi trường kiểm soát Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,895

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

MT3 0,744 0,873 MT4 0,709 0,878 MT5 0,746 0,872 MT6 0,738 0,873 MT7 0,673 0,884 MT8 0,696 0,880

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả) 4.3.1.2. Nhân tố Đánh giá rủi ro

Nhân tố Đánh giá rủi ro được đo lường thông qua 6 biến quan sát (ĐG1 đến ĐG6). Với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,742 là đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiết. Tuy nhiên, xem xét tương quan biến – tổng cho thấy, biến quan sát ĐG5 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn 0,3 (phụ lục 2). Do đó, tác giả loại bỏ biến quan sát ĐG5. Sau khi loại bỏ biến quan sát ĐG5, nhận thấy tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Kết quả sau khi loại bỏ biến quan sát ĐG5, độ tin cậy của nhân tố chung đạt yêu cầu ở mức 0,787 và tương quan biến – tổng của các biến quan sát

đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.3. Đánh giá độ tin cậy nhân tố Đánh giá rủi ro Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,787

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

ĐG1 0,538 0,755

ĐG2 0,509 0,764

ĐG3 0,595 0,736

ĐG4 0,622 0,728

ĐG6 0,555 0,749

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả) 4.3.1.3. Nhân tố Thủ tục kiểm soát

Nhân tố Thủ tục kiểm soát được đo lường thông qua 9 biến quan sát quan sát (từ TTKS1 đến TTKS9) bằng chỉ số Cronbach’s Alpha, với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,801 là đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiết. Tuy nhiên, xem xét tương quan biến – tổng cho thấy, biến quan sát TTKS8, TTKS9 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn 0,3 (phụ lục 2). Do đó, tác giả loại bỏ 2 biến quan sát TTKS8, TTKS9. Sau khi loại bỏ 2 biến quan sát TTKS8, TTKS9, tác giả nhận thấy tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 và độ tin cậy của nhân tố chung đạt yêu cầu ở mức 0,839.

Bảng 4.4. Đánh giá độ tin cậy nhân tố Thủ tục kiểm soát Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,839

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

TTKS1 0,697 0,800 TTKS2 0,687 0,802 TTKS3 0,691 0,801 TTKS4 0,530 0,826 TTKS5 0,596 0,818 TTKS6 0,576 0,820 TTKS7 0,382 0,844

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả) 4.3.1.4. Nhân tố Thông tin và truyền thông

Nhân tố Thông tin và truyền thông được đo lường thông qua 8 biến quan sát (TT1 đến TT8). Với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,806 đã đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiết. Tuy nhiên, khi xem xét tương quan biến – tổng cho thấy, biến quan sát TT7 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn 0,3 (phụ lục 2). Do đó, tác giả loại bỏ biến quan sát TT7. Kết quả sau khi loại bỏ biến quan sát TT7 độ tin cậy của nhân tố chung đạt yêu

cầu ở mức 0,825 và tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.5. Đánh giá độ tin cậy nhân tố Thông tin và truyền thông Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,825

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

TT1 0,573 0,801 TT2 0,603 0,796 TT3 0,479 0,816 TT4 0,633 0,790 TT5 0,653 0,787 TT6 0,621 0,793 TT8 0,409 0,825

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả) 4.3.1.5. Nhân tố Giám sát

Nhân tố Giám sát được đo lường thông qua 7 biến quan sát (GS1 đến GS7). Với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,857 đã đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiết. Khi xem xét tương quan biến – tổng cho thấy, biến quan sát GS7 nhỏ hơn so với tiêu chuẩn 0,3 (phụ lục 2). Do đó, tác giả loại bỏ biến quan sát GS7. Kết quả sau khi loại bỏ biến quan sát GS7, độ tin cậy của nhân tố chung đạt yêu cầu ở mức 0,888 và tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.6. Đánh giá độ tin cậy nhân tố Giám sát Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,888

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

GS1 0,549 0,892 GS3 0,669 0,873 GS2 0,737 0,862 GS4 0,756 0,859 GS5 0,756 0,859 GS6 0,756 0,860

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả

4.3.1.6. Biến phụ thuộc Tính hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng

Nhân tố Tính hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng được đo lường thông qua 5 biến quan sát (HL đến HL5). Với độ tin cậy của nhân tố đạt 0,762 đạt mức Môi trường kiểm soát cần thiếtvà tương quan biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.7. Đánh giá độ tin cậy Biến phụ thuốc Tính hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng Chỉ số Cronbach’s Alpha của nhân tố: 0,762

Biến Tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

HL1 0,500 0,732

HL2 0,599 0,693

HL3 0,604 0,692

HL4 0,446 0,756

HL5 0,545 0,718

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

4.3.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá

4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập

Dựa trên kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha, toàn bộ các biến quan sát hợp lệ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không.

Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”

Sau 2 lần phân tích nhân tố khám phá (EFA), kết quả phân tích lần cuối cho thấy:

Bảng 4.8. KMO and Bartlett's Test các biến độc lập

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,830

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 3.242,056

Df 378

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Từ số liệu Bảng 4.8 cho thấy:

-Hệ số KMO=0,830 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1,

Bảng 4.9. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) các biến độc lập Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 5 MT3 0,831 MT5 0,830 MT6 0,830 MT4 0,800 MT8 0,794 MT7 0,768 GS4 0,848 GS5 0,844 GS6 0,839 GS2 0,827 GS3 0,749 GS1 0,666 TTKS1 0,811 TTKS2 0,805 TTKS3 0,794 TTKS5 0,716 TTKS6 0,686 TTKS4 0,662 TT5 0,773 TT6 0,748 TT4 0,744 TT2 0,739 TT1 0,708 TT3 0,623 ĐG6 0,803 ĐG4 0,802 ĐG1 0,768 ĐG3 0,664 Eigenvalues 4,305 4,076 3,519 2,956 2,163 Phương sai trích % 15,375 29,934 42,502 53,058 60,782

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Bác bỏ H0, vậy các biến có tương quan trong tổng thể, 8 nhân tố có Eigenvalues = 2,163 >1, phương sai trích là 60,782% >50% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố này.

tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5. Như vậy, kết quả thu được đều thỏa mãn các điều kiện về thống kê, cho thấy giá trị thu được là phù hợp và có ý nghĩa thống kê và đủ điều kiện để ta hồi quy. Sau khi phân tích sơ bộ ta thu được 5 nhóm nhân tố với các biến quan sát thành phần như trên bảng 4.8 và 5 nhóm nhân tố lần lượt là:

Nhân tố Môi trường kiểm soát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: MT3, MT4, MT5, MT6, MT7, MT8.

Nhân tố Đánh giá rủi ro: Gồm 4 biến quan sát bao gồm: ĐG1, ĐG3, ĐG4, ĐG6.

Nhân tố Thủ tục kiểm soát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: TTKS1, TTKS2, TTKS3, TTKS4, TTKS5, TTKS6.

Nhân tố Thông tin và truyền thông: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: TT1, TT2, TT3, TT4, TT5, TT6.

Nhân tố Giám sát: Gồm 6 biến quan sát bao gồm: GS1, GS2, GS3, GS4, GS5, GS6.

4.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc

Tương tự như các biến độc lập, đối với biến phụ thuộc Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng, tác giả cũng dựa trên kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha, toàn bộ 5 biến quan sát hợp lệ: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5 được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không.

Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) ngay từ lần đầu tiên cho thấy:

Bảng 4.10. KMO and Bartlett's Test biến phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,764

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 335,178

Df 10

Sig. 0,000

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả

Từ số liệu Bảng 4.10 cho thấy:

-Hệ số KMO=0,764 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1,

Bảng 4.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc Rotated Component Matrixa

Component 1 HL3 0,776 HL2 0,758 HL5 0,747 HL1 0,711 HL4 0,614 Eigenvalues 2,617 Phương sai trích % 52,346

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Bác bỏ H0, vậy các biến có tương quan trong tổng thể, nhân tố có Eigenvalues = 2,617> 1, phương sai trích là 52,346% >50% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố này. Dựa vào kết quả xoay trong bảng 4.10, nhận thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5. Như vậy, kết quả thu được đều thỏa mãn các điều kiện về thống kê, cho thấy giá trị thu được là phù hợp và có ý nghĩa thống kê và đủ điều kiện để tiến hành hồi quy.

4.3.3. Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả các biến đều được xem xét như nhau. Tuy nhiên, nếu các biến có tương quan chặt thì sẽ lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.

Theo ma trận tương quan, các hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc cho thấy rằng mức ý nghĩa của các hệ số rất nhỏ (sig.= 0 < 0,05) nên các hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê và đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.

Bảng 4.12. Kết quả phân tích tương quan Correlations HL DG TTKS MT GS TT HL Pearson Correlation 1 .198** .374** .459** .312** .287** Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 .000 N 260 260 260 260 260 260 DG Pearson Correlation .198** 1 .059 -.013 -.037 .167** Sig. (2-tailed) .001 .345 .836 .548 .007 N 260 260 260 260 260 260 TTKS Pearson Correlation .374** .059 1 -.090 -.049 -.103 Sig. (2-tailed) .000 .345 .149 .430 .097 N 260 260 260 260 260 260 MT Pearson Correlation .459** -.013 -.090 1 .009 -.022 Sig. (2-tailed) .000 .836 .149 .885 .723 N 260 260 260 260 260 260 GS Pearson Correlation .312** -.037 -.049 .009 1 -.128* Sig. (2-tailed) .000 .548 .430 .885 .040 N 260 260 260 260 260 260 TT Pearson Correlation .287** .167** -.103 -.022 -.128* 1 Sig. (2-tailed) .000 .007 .097 .723 .040 N 260 260 260 260 260 260

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

4.3.4. Phân tích hồi quy

Trên cơ sở thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng đã được xem xét mối tương quan tuyến tính, tác giả tiếp tục sử dụng phân tích hồi quy để thấy mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng.

Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần: Môi trường kiểm soát (MT), Đánh giá rủi ro (ĐG), Thủ tục kiểm soát (TTKS), Thông tin và truyền thông (TT), Giám sát (GS) với Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng (HL), tác giả sử dụng

hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp Enter (đưa đồng thời tất cả các biến vào mô hình). Như vậy, thành phần MT, ĐG, TTKS, TT, GS là biến độc lập và HL là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.

Bảng 4.13. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of

the Estimate Durbin-Watson 1 0,813a 0,661 0,654 0,18891 1,967 a. Predictors: (Constant), TTKS, GS, ĐG, MT, TT

b. Dependent Variable: HL

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Từ kết quả của bảng 4.13 cho thấy R bình phương hiệu chỉnh là 0,654 =

65,40%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 65,40% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại 34,60% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Hệ số Durbin Watson bằng (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) nghĩa là mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội và không xuất hiện tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ta các kết quả nghiên cứu.

Bảng 4.14. Phân tích phương sai ANOVAa

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 17,665 5 3,533 99,002 0,000b

Residual 9,064 254 0,036 Total 26,729 259

a. Dependent Variable: HL

b. Predictors: (Constant), TTKS, GS, ĐG, MT, TT

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Từ bảng 4.14 cho thấy giá trị Sig của kiểm định F = 0,000 < 0,05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa.

Bảng 4.15. Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy Coefficientsa

Mô hình Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Kiểm định t Mức ý nghĩa thống kê Sig. Thống kê B Độ lệch chuẩn Beta chuẩn hóa Dung sai VIF 1 (Constant) -0,423 0,207 -2,045 0,042 TT 0,276 0,028 0,374 9,939 0,000 0,942 1,061 ĐG 0,081 0,023 0,129 3,473 0,001 0,966 1,035 MT 0,260 0,019 0,507 13,825 0,000 0,991 1,009 GS 0,170 0,016 0,383 10,376 0,000 0,980 1,021 TTKS 0,298 0,024 0,469 12,660 0,000 0,971 1,029 a. Dependent Variable: HL

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Từ kết quả bảng 4.15 cho thấy hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có đa cộng tuyến xảy ra. Kết quả hồi quy cho thấy các biến: Môi trường kiểm soát (MT), Đánh giá rủi ro (ĐG), Thủ tục kiểm soát (TTKS), Thông tin và truyền thông (TT), Giám sát (GS) đều có sự tác động lên biến phụ thuộc Tính hiệu lực của HTKSNB hoạt động tín dụng (HL) do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05.

Biểu đồ 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

Quan sát biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Biểu đồ 4.1) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư Mean = -2,41E – 17 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,990 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.

Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số P-P

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)

Biểu đồ tần số P-P (Biểu đồ 4.2) cũng cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.

4.3.5. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Vì đây là một nghiên cứu thực nghiệm và để kiểm định các giả thuyết nghiên

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) nhân tố ảnh hưởng đến tính hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam – chi nhánh long an (Trang 66)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)