3.4.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Sau khi bảng câu hỏi được hoàn thiện, bước kế tiếp là thực hiện nghiên cứu chính thức định lượng. Thời gian thu thập dữ liệu là 4 tháng từ 01/04/2019 đến 31/07/2019. Theo Gorsuch (1983) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần so với số lượng biến, theo Hair, kích thước mẫu khi tiến hành phân tích nhân tố phải đủ lớn (>50) và phải gấp 4-5 lần số biến quan sát (Hair và cộng sự, 1998). Trong khi Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng tỷ lệ đó là 4 hay 5. Trong đề tài này có 5 nhân tố độc lập với 21 biến quan sát cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 21 x 5 = 105. Tính đến 31/07/2019, Số khảo sát phát ra là 150, thu lại được 130 khảo sát hợp lệ. Như vậy, số lượng mẫu 130 là chấp nhận được đối với đề tài nghiên cứu này. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng cách phát tại quầy giao dịch với bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế ở bảng 3.1.
3.4.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu được thực hiện qua các giai đoạn:
Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo
Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thông qua phần mềm xử lý SPSS 20.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy (biến rác).
Kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua Cronbach’s Alpha
Phương pháp này cho phép phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng
(Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới và Cronbach’s Alpha nếu loại biến phải nhỏ hơn Cronbach’s Alpha (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 thì thang đo có độ tin cậy tốt. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994). Về mặt lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có gì khác biệt nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Phương sai trích (Total Varicance) giải thích phần trăm thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Hệ số này phải lớn hơn 50%. Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích nhân tố có phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với Eigenvalue (trị riêng) phải lớn hơn 1. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ
lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Quá trình phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa ít nhất 2 biến độc lập trong mô hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau: Hạn chế giá trị của R2 (thường sẽ làm tăng R2), làm sai lệch hoặc đổi dấu các hệ số hồi quy.
Có rất nhiều cách phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy như: -Sử dụng ma trận tương quan Pearson. Nếu hệ số tương quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0.5, có thể chấp nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến.
-Sử dụng hệ số VIF (variance inflation factor – hệ số phóng đại phương sai).
Trong bài này sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến. Trong các mô hình hồi quy VIF (Hệ số phóng đại phương sai VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có đa công tuyến xảy ra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định tương quan giữa các biến:
Kiểm định tương quan nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời phản ảnh tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan: mối tương quan giữa các biến được đo bằng hệ số tương quan. Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation) được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng.
Hệ số tương quan nhận giá trị trong khoảng (-1, +1) + Nếu hệ số tương quan > 0: tương quan thuận + Nếu hệ số tương quan < 0: tương quan nghịch
+ Nếu hệ số tương quan tiến đến +1 hoặc -1: tương quan càng chặt chẽ. Các hệ số tương quan được tập hợp qua ma trận tương quan
Kiểm định Hệ số tương quan:
H0: không tồn tại mối tương quan giữa 2 biến H1: tồn tại mối tương quan giữa 2 biến
Với Mức ý nghĩa kiểm định là 5%: + Nếu Sig. ≤ 0.05: Bác bỏ H0 + Nếu Sig. > 0.05: Chấp nhận H0
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính trước tiên là xem xét độ phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu thu thập được qua giá trị Adjusted R Square (hoặc R Square). Adjusted R Square – R bình phương hiệu chỉnh phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Thường thì giá trị này từ 50% trở lên là nghiên cứu có thể sử dụng.
Kiểm định d của Durbin –Watson: Durbin –Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3), nếu giá trị càng nhỏ gần về 0 thì các
phần sai số có tương quan thuận, nếu giá trị càng lớn gần về 4 thì các phần sai số có tương quan nghịch.
Kiểm định độ phù hợp tổng quát: Do tổng thể rất lớn nên không thể khảo sát hết toàn bộ mà chỉ chọn ra một lượng mẫu giới hạn để điều tra, từ đó suy ra tính chất chung của tổng thể. Kiểm định F trong ANOVA là kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính có suy rộng và áp dụng được cho tổng thể được hay không. Giá trị Sig. của kiểm định F < 0.05 là mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu chính thức là một nghiên cứu định lượng, Kích thước mẫu dự kiến là 150 được thu thập bằng hình thức phát bảng câu hỏi khảo sát. Quá trình và phương pháp sử dụng phân tích dữ liệu bao gồm: đánh giá độ tin cậy bằng thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm SPSS 20. Kết quả nghiên cứu định lượng sẽ được trình bày trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1 Giới thiệu về Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam - Chi nhánh Tân Bình Bình
4.1.1 Quá trình hình thành và phát triển
- Tên giao dịch: Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh Tân Bình
- Tên tiếng anh: Joint Stock Commercial Bank for Foreign Trade of Vietnam – Tan Binh Branch
- Trụ sở: 108 Tây Thạnh, Phường Tây Thạnh, Quận Tân Phú, TP.HCM
Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam - Chi nhánh Tân Bình được thành lập vào tháng 10/2002 theo quyết định số 228/QĐ-NHNT-HĐQT với tư cách là chi nhánh cấp II, lúc này mọi hoạt động do Vietcombank TP.HCM quản lý.
Đến ngày 25/10/2006, theo quyết định số 799/QĐ-NHNT-HĐQT về việc nâng nấp chi nhánh Vietcombank Tân Bình chính thức trở thành chi nhánh cấp I để mở rộng hơn về quyền quản lý và chi nhánh chịu sự quản lý trực tiếp của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam.
Ngày 17/11/2006, Vietcombank Tân Bình chính thức trở thành chi nhánh cấp I theo quyết định số 407/QĐ-NHNT-HĐQT.
Vào những ngày đầu thành lập, Vietcombank Tân Bình có quy mô rất nhỏ, với số lượng nhân viên chỉ 27 người thì cho đến nay, số lượng nhân viên đến ngày 28/02/2019 là 166 người. Chi nhánh hiện tại có 07 phòng nghiệp vụ tại trụ sở chính và 06 phòng giao dịch, ban lãnh đạo chi nhánh gồm 01 Giám đốc và 02 Phó Giám đốc.
4.1.2 Chức năng và nhiệm vụ
Chi nhánh cung cấp đầy đủ các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng cho khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp, cụ thể như sau:
Huy động vốn của các tổ chức kinh tế, cá nhân trong nước, các tổ chức và cá nhân của người nước ngoài ở Việt Nam. Bao gồm các loại tiền gửi không kỳ hạn, có kỳ hạn và các loại tiền gửi khác bằng đồng Việt Nam và bằng ngoại tệ theo quy định của Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (việc huy động tiền gửi bằng ngoại tệ phải chấp hành đúng quy định của nhà nước về quản lý ngoại hối).
Phát hành kỳ phiếu, trái phiếu, tín phiếu ngắn hạn, trung và dài hạn theo quy định của pháp luật, và chỉ đạo của Trung ương.
- Tín dụng
Cho vay cầm cố bằng sổ tiết kiệm, giấy tờ có giá do Vietcombank phát hành, trái phiếu chính phủ và tín phiếu kho bạc.
Cho vay, bảo lãnh đối với khách hàng theo quy định của pháp luật, của Vietcombank và trong hạn mức cho vay, bảo lãnh một khách hàng bằng Việt Nam đồng hoặc ngoại tệ quy đổi tương đương.
Chiết khấu giấy tờ có giá do Vietcombank phát hành. Thực hiện các nghiệp vụ bảo lãnh ngân hàng.
Thực hiện các loại hình tín dụng khác khi được Trung ương cho phép. - Cung cấp các dịch vụ ngân hàng
Các dịch vụ thanh toán (chuyển tiền, dịch vụ tài khoản, chi trả kiều hối, thanh toán khác như thanh toán định kỳ theo yêu cầu, thanh toán hóa đơn...)
Dịch vụ ngân quỹ.
Dịch vụ thẻ và các dịch vụ ngân hàng hiện đại. Dịch vụ mua bán, thu đổi ngoại tệ.
Tiếp nhận nhu cầu của khách hàng về dịch vụ thanh toán quốc tế và các sản phẩm dịch vụ khác thuộc thẩm quyền giải quyết của Chi nhánh để chuyển về Hội sở Chi nhánh xem xét xử lý.
Cung cấp các sản phẩm dịch vụ khác theo quy định của pháp luật và của Vietcombank (tư vấn đầu tư, đại lý bảo hiểm, hoạt động dịch vụ có thu phí...)
Các hoạt động khác: thực hiện các nghiệp vụ khác theo quy định của Trung ương.
4.1.3 Cơ cấu tổ chức
Vietcombank Tân Bình có cơ cấu tổ chức các phòng ban, đơn vi trực thuộc như sau:
(Nguồn: Báo cáo kết quả kinh doanh của Vietcombank Tân Bình)
4.2 Thực trạng hoạt động bảo lãnh giai đoạn 2014-2018 tại Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh Tân Bình Ngoại Thương Việt Nam – Chi nhánh Tân Bình
4.2.1 Mức độ tăng trưởng quy mô cung ứng dịch vụ
GIÁM ĐỐC PHÓ GIÁM ĐỐC PHÒNG NGÂN QUỸ PHÒNG DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG BỘ PHẬN DỊCH VỤ CÁ NHÂN BỘ PHẬN DỊCH VỤ TỔ CHỨC BỘ PHẬN THANH TOÁN QUỐC TẾ PHÒNG QUẢN LÝ NƠ PHÒNG KẾ TOÁN PHÒNG HÀNH CHÍNH NHÂN SỰ PHÓ GIÁM ĐỐC PHÒNG KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN PHÒNG KHÁCH HÀNG BÁN LẺ CÁC PHÒNG GIAO DỊCH
Mức tăng trưởng doanh số bảo lãnh
Bảng 4. 1 Doanh số bảo lãnh Vietcombank Tân Bình giai đoạn 2014-2018
Đơn vị tính: tỷ đồng
Chỉ tiêu
Năm
2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
Trị giá Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) BL dự thầu 6,7 3,8 -43,3 11,8 210,5 5,5 -53,4 10,7 94,5 BL THHĐ 19,8 30,6 54,5 70,6 130,7 54,8 -22,4 62,6 14,2 BL thanh toán 94,9 184,5 94,4 278,4 50,9 176,5 -36,6 451,8 156,0 BL khác 60,9 56,8 -6,7 81,5 43,5 87,2 7,0 156,3 79,2 Tổng cộng 182,3 275,7 51,2 442,3 60,4 324 -26,7 681,4 110,3
(Nguồn: Báo cáo tổng kết Vietcombank Tân Bình năm 2014-2018)
Doanh số bảo lãnh nhìn chung tăng qua các năm, giai đoạn 2014-2018, mỗi năm doanh số tăng trên 51%, năm 2015 doanh số tăng 51,2%, năm 2016 doanh số tăng 60,4% và năm 2018 doanh số tăng gần như gấp đôi với 110,3% (681,4 tỷ đồng). Riêng năm 2017, doanh số bảo lãnh giảm 26,7% do sự sụt giảm doanh số ở các loại bảo lãnh dự thầu, thực hiện hợp đồng và thanh toán. Doanh số từ bảo lãnh thanh toán luôn chiếm tỷ trọng cao trong tổng doanh số. Doanh số ổn định và tăng tương đối so với
năm trước một phần phản ánh lượng khách hàng khá ổn định tìm đến dịch vụ bảo lãnh của chi nhánh.
Mức tăng trưởng số dư bảo lãnh
Bảng 4. 2 Số dư bảo lãnh Vietcombank Tân Bình giai đoạn 2014-2018
Đơn vị tính: tỷ đồng
Chỉ tiêu
Năm
2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
Trị giá Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) Trị giá Tăng trưởng (%) BL dự thầu 2,9 1,4 -51,7 0,7 -50 2,3 228,6 5,8 152,2 BL THHĐ 7,9 11,4 44,3 62,2 445,6 38,4 -38,3 51,5 34,1 BL thanh toán 130,6 203,3 55,7 200,7 -1,3 136,3 -32,1 379,2 178,2 BL khác 33,4 37,4 12 31,9 -14,7 32,6 2,2 99,5 205,2 Tổng cộng 174,8 253,5 45 295,5 16,6 209,6 -29,1 536 155,7
(Nguồn: Báo cáo tổng kết Vietcombank Tân Bình năm 2014-2018)
Số dư bảo lãnh vào thời điểm cuối năm tăng liên tục qua các năm chỉ giảm vào năm 2017. Số dư năm 2018 là 536 tỷ đồng, tăng hơn 2 lần so với năm 2017. Số dư bảo lãnh bình quân đạt khoảng 294 tỷ đồng thể hiện chi nhánh có một lượng khách hàng ổn định.
Mức tăng trưởng số món bảo lãnh
Bảng 4. 3 Số món bảo lãnh Vietcombank Tân Bình giai đoạn 2014-2018
Chỉ tiêu Năm 2014 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018
Số món bảo lãnh 367 574 772 992 1349 Số khách hàng bảo lãnh 100 129 155 202 303 Doanh số bảo lãnh (tỷ