Nguồn tài trợ RR của Công ty TNHH Tin học Trí Việt được tạo dựng từ 2 phần chính là: nguồn tài trợ có sẵn sau tổn thất (quỹ tài trợ RR của công ty, vốn chủ sở hữu) và nguồn tài trợ trước tổn thất bằng bảo hiểm. Hầu hết các RR phát sinh trong trong công ty liên quan đến khu vực làm việc, nhân sự, tài sản đều do chính công ty Trí Việt tự tài trợ. Đối với các rủi ro liên quan đến khách hàng, đối tác thì công ty sẽ chịu trách nhiệm và tài trợ bù đắp tổn thất theo điều khoản trong hợp đồng đã ký kết. Các RR xảy ra đối với nhân viên được tài trợ chủ yếu bằng nguồn bảo hiểm.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Ở chương này, tác giả đã giới thiệu tổng quan về Công ty TNHH Tin học Trí Việt bao gồm: quá trình hình thành và phát triển, sản phẩm và dịch vụ, sơ đồ bộ máy tổ chức, đối tượng khách hàng, thực trạng tình hình HĐKD của công ty. Mặt khác, trong phạm vi nội dung chương 2, thực trạng QTRR hiện nay của công ty được trình bày thông qua 6 bước trong quy trình QTRR: nhận diện RR, phân tích RR, đo lường RR, kiểm soát và tài trợ RR.
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Đi vào hoạt động chính thức từ năm 2006, bên cạnh các thành tích đã gặt hái được, Công ty TNHH Tin học Trí Việt vẫn còn phải đối mặt với nhiều thách thức và rủi ro. Dựa trên cơ sở kế thừa các công trình nghiên cứu đi trước và cơ sở lý luận đã trình bày ở chương 1, đồng thời thông qua quá trình nghiên cứu phân tích, em tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu để đánh giá công tác QTRR của công ty. QTRR của công ty TNHH chịu tác động bởi cả các nhân tố khách quan và chủ quan, tuy nhiên ở khoá luận này, em sẽ tập trung vào các nhóm nhân tố có tác động chủ yếu là 4 nhân tố chủ quan.
(Nguồn: Tác giả tự đổng hợp)
Các đối tượng nghiên cứu được thu thập dữ liệu thông qua kết quả đánh giá về những nhận định liên quan. Các nhận định được mã hoá ở Phụ lục 5.
Các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong mô hình như sau:
H1: Cơ cấu tổ chức và hoạt động của DN ảnh hưởng tích cực tới công tác
QTRR
H2: Quy mô và năng lực tài chính của DN ảnh hưởng tích cực tới công tác
QTRR
H3: Nguồn nhân lực của DN ảnh hưởng tích cực tới công tác QTRR
H4: Quản lý điều hành trong DN ảnh hưởng tích cực tới công tác QTRR
3.2. Thu thập và xử lý dữ liệu nghiên cứu
3.2.1. Thu thập dữ liệu sơ cấp
Em tiến hành khảo sát nhân viên của Công ty TNHH Tin học Trí Việt về các rủi ro và công tác QTRR của Công ty thông qua bảng hỏi được gửi trực tiếp hoặc gửi qua địa chỉ email. Sau khi gửi phiếu hỏi cho 100 nhân viên công ty, phiếu sẽ được thu lại để kiểm tra và tổng hợp, loại bỏ những phiếu chưa đạt yêu cầu như thông tin không đầy đủ hoặc sai lệch. Kết quả tổng hợp cho thấy số phiếu đạt yêu cầu đúng bằng số phiếu đã phát đi là 100 phiếu được dùng để phân tích.
3.2.2. Thu thập dữ liệu thứ cấp
- Tham khảo thông tin từ tivi, internet, các tài liệu, sách, báo, tạp chí đã xuất bản, các công trình nghiên cứu đi trước liên quan đến QTRR làm cơ sở hình thành
khung lý luận được trình bày ở Chương 1 của khoá luận.
- Thu thập dữ liệu từ các BCTC giai đoạn 2018 - 2020, các văn bản, báo cáo quản trị nội bộ, thông tin trên website của Công ty, các thông tin khác liên
quan đến
Công ty,... phục vụ cho việc phân tích thực trạng công tác QTRR của Công ty Trí
Việt hiện nay và làm cơ sở để đề xuất một số giải pháp nâng cao hiệu quả
QTRR tại
Công ty trong thời gian tới.
3.3. Quy trình nghiên cứu
3.3.1. Xây dựng thang đo
Các yếu tố tác động đến hiệu quả QTRR được đánh giá bằng thang đo Likert 5 mức độ:
Mức độ 5: Hoàn toàn không đồng ý Mức độ 4: Đồng ý
Mức độ 3: Trung lập Mức độ 2: Không đồng ý
Mức độ 4: Tốt Mức độ 3: Bình thường Mức độ 2: Kém Mức độ 1: Rất kém 3.3.2. Thiết kế bảng hỏi 3.3.2.1. Mục tiêu
Bảng hỏi được sử dụng nhằm mục đích chính là đánh giá tác động của các nhân tố tác động tới công tác QTRR tại Công ty TNHH Tin học Trí Việt.
3.3.2.2. Nội dung bảng hỏi
Bảng hỏi khảo sát gồm 3 phần:
- Phần 1: Đánh giá về các nhân tố tác động đến công tác QTRR tại Công ty TNHH Tin học Trí Việt theo thang đo 5 cấp độ
- Phần 2: Đánh giá chung về công tác QTRR tại Công ty TNHH Tin học Trí Việt xảy ra theo thang đo Likert 5 cấp độ
- Phần 3: Ý kiến đóng góp của đối tượng được khảo sát
3.3.2.4. Trình bày bảng hỏi
Bảng hỏi được thiết kế bằng Google Biểu mẫu và gửi đính kèm link qua địa chỉ email cho đối tượng không phỏng vấn trực tiếp. Với đối tượng phỏng vấn trực tiếp, bảng hỏi được in trên khổ giấy A4 để phát ra.
3.4. Phương pháp nghiên cứu
3.4.1. Phương pháp thống kê mô tả và thống kê suy luận
Thống kê mô tả được sử dụng trong khoá luận để mô tả những đặc trưng khác nhau của dữ liệu thu thập được. Các bảng biểu, đồ thị được sử dụng nhằm mục đích cung cấp cơ sở của việc phân tích định lượng về số liệu phản ánh một cách tổng quan tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến công tác QTRR tại Công ty TNHH Tin học Trí Việt.
Thống kê suy luận là việc sử dụng các phương pháp ước lượng các đặc trưng của tổng thể, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định trên cơ sở thu thập thông tin từ kết quả quan sát mẫu.
3.4.2. Kiểm định thang đo
Nghiên cứu định lượng là công việc rất khó khăn, phức tạp, kết quả nghiên cứu sẽ không khả thi nếu trong bài nghiên cứu chỉ thiết kế một thang đo đơn giản gồm một câu hỏi quan sát để đo lường các nhân tố lớn. Vì thế, trong quá trình nghiên cứu người ta thường sử dụng kết hợp các thang đo khác nhau, chi tiết hơn để đo lường và phân tích các nhân tố. Mặc dù vậy, không phải lúc nào các thang đo dưa ra để đo lường cũng đều hợp lý. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha được phương pháp được sử dụng phổ biến nhất.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đánh giá mức độ phù hợp khi đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:
- Từ 0,8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt
- Từ 0,7 đến gần bằng 0,8: thang đo lường sử dụng tốt - Từ 0,6 trở lên: Thang đo lường đủ điều kiện
Khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, nếu biến đo lường nào có hệ số tượng quan biến tổng Corrected Item - Total Correlaton ≥ 0,3 tức là biến đó đạt yêu cầu. Ngược lại, nếu hệ số này < 0,3 thì biến quan sát bị loại khỏi mô hình.
3.4.3. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Để xem xét mối quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm nhân tố và giữa các biến ở tất cả các nhóm nhân tố, phương pháp EFA giúp phát hiện những biến quan sát nằm đồng thời ở nhiều nhóm nhân tố hoặc biến quan sát bị phân sai nhóm nhân tố từ ban đầu.
Các thông số kỹ thuật trong phương pháp này bao gồm:
- Hệ số KMO: nếu đạt giá trị từ 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì việc phân tích nhân tố phù hợp với mô hình nghiên cứu và nếu < 0,5 thì việc phân tích
nhân tố
là không phù hợp.
- Kiểm định Bartlett: nếu có sig Bartlett’s Test < 0,05 chứng minh có tương quan giữ các biến quan sát.
- Trị số Eigenvalue: được dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá. Một nhân tố được quyết định giữ lại trong mô hình nếu
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Mô hình chỉ phù hợp nếu trị số này ≥ 50%.
- Hệ số truyền tải (Factor Loading): cho biết mức độ tương quan giữa các biến quan sát với nhân tố. Các biến quan sát có tương quan lớn với nhân tố
khi hệ
số này đạt giá trị cao.
3.4.4. Phương pháp phân tích tương quan
Áp dụng phương pháp này một trong những bước quan trọng của phân tích định lượng. Ngay sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhóm nhân tố sẽ được lấy biến đại diện để tiếp tục phân tích tương quan.
Ở phân tích tương quan ta cần quan tâm đến hai hệ số:
- Hệ số Sig: Trị số này phải nhỏ hơn 0,05 ta kết luận được rằng biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, khi đó hệ số tương quan mới có ý
nghĩa và ngược lại.
- Hệ số Pearson Correlation: có giá trị nằm trong khoảng từ -1 đến +1 + Pearson Correlation > 0: các biến quan sát có tương quan thuận chiều + Pearson Correlation < 0: các biến quan sát có tương quan nghịch. + Pearson Correlation = 0: không có tương quan tuyến tính giữa các biến + Pearson Correlation = + 1: có tương quan tuyến tính tuyệt đối giữa các biến
Nếu giá trị Pearson Correlation càng lớn có nghĩa là các biến độc lập có tương quan mạnh với nhau và có khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
3.4.5. Phương pháp phân tích hồi quy đa biến
Đây là phương pháp cuối cùng được áp dụng để lượng hoá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Tiến hành chạy mô hình hồi quy sau:
Y = βO + β1* CCTC + β2 * NLTC + β3 * NL + /?4* QLDH
Trong đó: Y: Công tác QTRR
CCTC, NLTC, NL, QLDH: các yếu tố tác động tới công tác QTRR β 0: Hằng số
β i: Hệ số hồi quy của nhân tố thứ i 47
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted CCTC1 44,20 204,364 0,S09 0,93S CCTC2 44,20 20S,960 0,4S9 0,936 CCTC3 43,80 199,899 0,613 0,933 NLTC1 44,S2 204,030 0,S07 0,93S NL1 43,81 189,12S 0,788 0,928 NL2 43,91 192,749 0,824 0,928 NL3 43,9S 196,937 0,713 0,930 NL4 43,81 192,499 0,697 0,931 NLs 44,31 189,307 0,712 0,930 NL6 43,89 194,72S 0,813 0,928 NL7 44,22 189,729 0,746 0,929 NL8 44,33 190,648 0,680 0,931 QLDH1 44,0S 197,846 0,639 0,932 QLDH2 44,0S 203,119 0,48S 0,936 QLDH3 44,0S 193,S43 0,768 0,929 QLDH4 44,0S 19S,240 0,717 0,930 Cronbach’s Alpha 0,936 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa trên cơ sở lý luận đã trình bày trong chương 1, tác giả tiến hành xây dựng mô hình định lượng nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng tới công tác QTRR của Trí Việt, đưa ra 4 giả thuyết cho 4 nhân tố tác động chính, thu thập và xử lý số liệu nghiên cứu, trình bày quy trình nghiên cứu và đưa ra 5 phương pháp nghiên cứu của đề tài: phương pháp thống kê, phương pháp kiểm định thang đo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá, phương pháp phân tích tương quan và phương pháp hồi quy đa biến.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích kết quả nghiên cứu chính thức
4.1.1. Phân tích độ tin cậy của dữ liệu
Số liệu phục vụ cho mô hình nghiên cứu được thu thập thông qua việc khảo sát dựa trên các thang đo, do đó để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu cần kiểm tra mức độ tin cậy của thang đo. Như đã trình bày ở chương 3, hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo.
Nhóm nhân tố 1 2 3 4 CCTC1 0,924 CCTC2 0,914 CCTC3 0,694 NLTC1 0,780 NL1 0,877 NL2 0,821 NL3 0,817 NLZ 0,812 NL5 0,759 NL6 0,757 NLT 0,754 NL8 0,726 QLDH1 0,878 QLDH2 0,850 QLDH3 0,800 QLDH4 0,790 Phương sai trích 51,967 68,125 76,926 82,363 Eligenvalues 8,315 2,585 1,408 1,090 KMO 0,851 Sig_____________ 0,000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Trong bảng kết quả trên, giá trị Cronbach’s Alpha là 0,936 vượt qua mức 0,6 cho thấy thang đo đảm bảo về độ tin cậy. Bên cạnh đó, tất cả các biến quan sát đều
49
có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation lớn hơn 0,3 tức là
các biến đều đạt yêu cầu và được giữ lại trong mô hình nghiên cứu.
4.1.2. Phân tích nhân tố ảnh hưởng tới hiệu quả quản trị rủi ro4.1.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập 4.1.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Hieuqual Hieuqua2 Fator Loading 0,888 0,888 Phương sai trích 78,831 Eligenvalues 1,577 KMO 0,500 Sig 0,000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Các thông số kỹ thuật trong bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên như sau:
- Hệ số KMO bằng 0,851 lớn hơn mức tiêu chuẩn 0,5 khẳng định việc phân tích nhân tố đối với các biến độc lập là phù hợp với mô hình nghiên cứu.
- Hệ số sig Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 chứng minh có sự tương quan giữa các biến độc lập.
- Trị số Eigenvalue của các nhân tố đều lớn hơn 1 do đó không có nhân tố nào bị loại khỏi mô hình.
- Tổng phương sai trích bằng 82,262% lớn hơn 50% thể hiện rằng mô hình là phù hợp và 4 nhân tố được trích trong phân tích EFA phản ánh được 82,262% sự
biến thiên của tất cả các biến quan sát đưa vào ban đầu.
- Vì kích thước mẫu nghiên cứu N là 100 phần tử nên hệ số Factor Loading được lựa chọn là 0,55 (theo Hair & ctg (2009,116), Multivariate Data
Analysis, 7th
Edition). Từ bảng kết quả có thể thấy rằng hệ số truyền tải Factor Loading của
tất cả
các biến quan sát đều vượt mức 0,55 thể hiện rằng có mối tương quan lớn giữa giữa
các biến quan sát và nhân tố.
Như vậy, thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập đã rút gọn được thành 4 nhóm nhân tố đảm bảo đại diện được đặc điểm cho dữ liệu ban đầu, cụ thể là:
- Nhóm nhân tố Cơ cấu tổ chức và hoạt động của DN được mã hoá là CCTC và gồm các biến quan sát CCTC1, CCTC2, CCTC3.
- Nhóm nhân tố Quy mô và năng lực tài chính của DN được mã hoá là NLTC gồm biến quan sát NLTC1.
- Nhóm nhân tố Nguồn nhân lực của DN được mã hoá là NL gồm các biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5, NL6, NL7, NL8.
Mã Diễn giải Mean
CCTC
1 Phân công công việc hợp lý, có sự chuyên môn hoá cao trongcông việc 2^81 CCTC
2 Trách nhiệm và quyền hạn của nhân viên được cung cấp đầyđủ, minh bạch 2^81 CCTC
3 Có sự phối hợp hài hoà, hỗ trợ lẫn nhau giữa các nhân viên vàgiữa các bộ phận 321
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
51
Tương tự như phân tích đối với các biến độc lập, phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc cũng cho kết quả thông qua một số thông số kỹ thuật sau:
- Hệ số KMO là 0,500 vừa đủ đạt mức tiêu chuẩn 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc là phù hợp với mô hình nghiên cứu.
- Hệ số sig Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 chứng minh có mối tương quan giữa hai biến phụ.
- Trị số Eligenvalues chỉ có một giá trị là 1,577 lớn hơn 1 do đó có 1 nhóm nhân tố được trích ra từ kết quả trên.
- Total Variance Explained bằng 78,831% lớn hơn 50% khẳng định mô hình là phù hợp và nhóm nhân tố được đưa ra trong phân tích EFA phản ánh được 78,831% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát đưa vào ban đầu.