3.2.1 Thống kê mô tả
Trong 86 phiếu trả lời hợp lệ có 49 phiếu thu về từ nhân viên tín dụng (57%), 20 phiếu thu về từ các cán bộ quản lý (23%), 17 phiếu từ các nhân viên kiểm toán nội bộ (20%).
Thống kê mô tả tập trung phân tích đặc điểm của dữ liệu các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của HTKSNB hoạt động cấp tín dụng:
Bảng 3.2 Kết quả thống kê mô tả dữ liệu
N Minimum Maximum Mean Std.
Deviation MT1 86 4 5 4,59 0,494 MT2 86 4 5 4,52 0,502 MT3 86 4 5 4,60 0,492 MT4 86 4 5 4,64 0,483 MT5 86 4 5 4,50 0,503 MT6 86 4 5 4,36 0,483 DG1 86 2 3 2,58 0,496 DG2 86 2 3 2,24 0,432 DG3 86 2 3 2,44 0,500 TTKS1 86 4 5 4,19 0,391 TTKS2 86 4 5 4,55 0,501 TTKS3 86 4 5 4,50 0,503 TTKS4 86 4 5 4,63 0,486 TTKS5 86 4 5 4,83 0,382 TTKS6 86 4 5 4,83 0,382 TTKS7 86 4 5 4,62 0,489 TT1 86 4 5 4,76 0,432 TT2 86 4 5 4,72 0,451 TT3 86 4 5 4,71 0,457 TT4 86 4 5 4,78 0,417 TT5 86 4 5 4,76 0,432 GS1 86 2 3 2,87 0,336 GS2 86 2 3 2,75 0,432 GS3 86 2 3 2,66 0,476
Kết quả trong bảng 3.3 cho thấy những người được hỏi trả lời có mức biến động từ mức 2 đến mức 5 trong thang đo Likert 5 điểm, độ lệch chuẩn khá nhỏ (nhỏ hơn 1), mức điểm trung bình từ 2,24 đến 4,83. Điều này cho thấy mức độ cảm nhận của đối
tượng được hỏi về các nhân tố khá đồng đều (thể hiện độ lệch chuẩn nhỏ). Nhóm các nhân tố thuộc hoạt động trong môi trường kiểm soát được đánh giá cao nhất (từ 4 đến 5), nhóm các nhân tố thuộc hoạt động đánh giá rủi ro và giám sát được đánh giá thấp nhất (từ 2 đến 3).
3.2.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố hồi quy khám phá (EFA) tích nhân tố hồi quy khám phá (EFA)
3.2.2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo các thành phần môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, các thủ tục kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach alpha nằm trong khoảng [0; 1]. Cronbach alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy càng cao), tuy nhiên hệ số Cronbach alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt gì nhau , nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi Cronbach alpha biến thiên trong khoảng [0,70 - 0,80]. Nếu Cronbach alpha > hoặc = 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Khi xem xét kiểm tra từng biến đo lường, chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected item – total correlation). Các biến có hệ số tương quan tổng - biến (Corrected item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnally và Bernstein, 1994). Như vậy, một số điều kiện cần quan tâm khi kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha bao gồm:
(1) Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) > 0,3; (2) Hệ số Cronbach Alpha: 0,60 ≤ Cronbach Alpha ≤ 0,95.
Khi một biến không thỏa điều kiện hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) > 0,3 hoặc hệ số Cronbach Alpha tăng lên khi loại nó khỏi thang đo
thì xem xét giá trị nội dung của biến để quyết định có loại bỏ biến này khỏi thang đo hay không.
Kết quả kiểm định Cronbach Alpha ở phụ lục 2 cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, thang đo môi trường kiểm soát có Cronbach Alpha là 0,930; thang đo đánh giá rủi ro có Cronbach Alpha là 0,835; thang đo các thủ tục kiểm soát có Cronbach Alpha là 0,870; thang đo thông tin và truyền thông có Cronbach Alpha là 0,925 thang đo giám sát có Cronbach’s Alpha là 0,854.
Có thể thấy rằng:
- Hệ số Cronbach Alpha đều nằm trong khoảng [0,60;0,95], thang đo có độ tin cậy cao, có sự khác biệt giữa các biến, không xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường.
- Các hệ số tương quan biến – tổng của thang đo đều lớn hơn hoặc bằng 0,3, về mặt ý nghĩa thống kê, các biến đo lường tương quan chặt chẽ với nhau, các biến đạt yêu cầu, không bị loại bỏ.
3.2.2.2 Phân tích nhân tố hồi quy khám phá EFA
Sau khi được kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, các nhân tố sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích khám phá nhân tố (EFA). Phân tích nhân tố sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra được những nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn, có ý nghĩa hơn. Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu như sau:
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2002), ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu đang có. Số lượng nhân tố: được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần
nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2002).
Phương sai trích (variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Độ giá trị hội tụ: để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Phương pháp trích hệ số yếu tố Principle components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích ở phụ lục 3cho thấy hệ số KMO = 0,749 > 0,5; kiểm định Bartlett có p-value bằng 0,000 < 0,05; phương sai trích bằng 72,409% > 50%; các hệ số factor loading đều lớn hơn 0,5; các biến quan sát hình thành 5 nhân tố. Như vậy các tiêu chuẩn khi sử dụng dữ liệu phân tích khám phá nhân tố đều phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
3.2.3 Phân tích hồi quy bội
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định thì sẽ được chạy hồi quy tuyến tính bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với cách thức Enter. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), phương pháp Enter phù hợp với các nghiên cứu kiểm định.
Kết quả phân tích ở phụ lục 4 cho thấy: thống kê F của phân tích phương sai có p-value bằng 0,011 cho thấy kết quả ước lượng là phù hợp. Giá trị Adjusted R-square bằng 0,235 cho thấy mô hình giải thích được 23,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Các hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.2.4 Mô hình nghiên cứu tổng quát
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy bội ở phụ lục 4, tác giả kết luận: Có 5 nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại
NHTMCP An Bình: (1) Môi trường kiểm soát; (2) Đánh giá rủi ro; (3) Thủ tục kiểm soát; (4) Thông tin và truyền thông; (5) Giám sát. Trong 5 nhân tố trên, nhân tố “Môi trường kiểm soát” có tác động lớn nhất đến “Tính hữu hiệu của KSNB hoạt động tín dụng” với hệ số hồi qui là 0,206, nhân tố có tác động nhỏ nhất là “Đánh giá rủi ro” với hệ số hồi qui là 0,016. Kết quả hồi quy được biểu diễn dưới dạng toán học như sau:
HH = 0,261 + 0,206MT + 0,014DG + 0,188TTKS + 0,177TT + 0,201GS
Trong đó HH: Tính hữu hiệu, MT: Môi trường kiểm soát, DG: Đánh giá rủi ro, TTKS: Thủ tục kiểm soát, TT: Thông tin và truyền thông, GS: Giám sát.
3.2.5 Kiểm định bằng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố
Mục tiêu của phân tích phương sai là so sánh trung bình của nhiều nhóm (tổng thể) dựa trên các số trung bình của các mẫu quan sát từ các nhóm này và thông qua kiểm định giả thuyết để kết luận về sự bằng nhau của các số trung bình này. Trong nghiên cứu, phân tích phương sai được dùng như là một công cụ để xem xét ảnh hưởng của một hay một số yếu tố nguyên nhân (định tính) đến một yếu tố kết quả (định lượng).
Phân tích phương sai một yếu tố là phân tích ảnh hưởng của một yếu tố nguyên nhân (dạng biến định tính) đến một yếu tố kết quả (dạng biến định lượng) đang nghiên cứu.
Kết quả kiểm định ở phụ lục 5 cho thấy ảnh hưởng của của yếu tố chức vụ đến kết quả đang nghiên cứu. Bảng kết quả ở phụ lục 5.1 cho thấy các đại lượng thống kê mô tả cho từng nhóm và cho toàn bộ mẫu nghiên cứu. Bảng kết quả ở phụ lục 5.2 cho thấy kết quả kiểm định phương sai. Với mức ý nghĩa 0,394 > mức ý nghĩa 0,1 có thể nói phương sai của việc đánh giá tầm quan trọng của yếu tố chức vụ giữa 3 nhóm không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích Anova có thể sử dụng tốt. Bảng kết quả ở phụ lục 5.3 trình bày phân tích Anova. Với mức ý nghĩa quan sát là 0,000 < mức ý nghĩa 0,1 như vậy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố chức vụ giữa 3 nhóm khác nhau. Nhìn vào bảng thống kê
chúng ta có thể thấy nhóm cán bộ quản lý có vẻ đánh giá cao hệ thống kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng hơn cán bộ tín dụng và kiểm toán nội bộ.
Kết luận chương 3
Thông qua chương 3, tác giả đã đưa ra được mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu tính hiệu lực và hiệu quả của HTKSNB hoạt động tín dụng tại Ngân hàng An Bình. Dựa trên mô hình đó, tác giả phân tích đánh giá chất lượng từng nhân tố, đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích hồi quy bội và phương sai một yếu tố. Các kết quả phân tích bằng mô hình SPSS trong chương 3 đều cho kết quả tin cậy của dữ liệu, phù hợp để cho ra các đánh giá và giải pháp nghiên cứu.
Qua việc mô tả thực trạng HTKSNB đối với hoạt động tín dụng tại Abbank và vận dụng những lý luận về HTKSNB, tác giả sẽ đánh giá những ưu điểm và những tồn tại của hệ thống kiểm soát nội bộ đồng thời đề xuất một số giải pháp, kiến nghị với Abbank trong chương 4.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢI PHÁP GÓP PHẦN NÂNG CAO TÍNH HỮU HIỆU CỦA KIỂM SOÁT NỘI BỘ HOẠT ĐỘNG TÍN DỤNG
TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN AN BÌNH 4.1Kết quả nghiên cứu kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại Ngân hàng
Thương mại Cổ phần An Bình
4.1.1 Kết quả và hạn chế đạt của kiểm soát nội bộ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tín dụng tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần An Bình
4.1.1.1 Kết quả của kiểm soát nội bộ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tín dụng
Có thể nói kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng tại Abbank trong giai đoạn 2012 – 2014 đã giúp gia tăng đáng kể hiệu quả hoạt động tín dụng của ngân hàng trong giai đoạn này.
Thứ nhất, tăng trưởng tín dụng của Abbank đều và ổn định. Thứ hai, tỷ lệ nợ quá hạn giảm thấp đều dần từ 2012 – 2014.
Thứ ba, Abbank thực hiện nghiêm túc các quy định của NHNN, đảm bảo phát triển an toàn, tăng cường quản lý rủi ro, kiểm tra kiểm soát nội bộ và xử lý nợ. Đặc biệt Abbank đã thành công trong công tác xử lý nợ khi giảm nợ xấu từ mức 4,8% (cuối năm 2013) xuống mức 2,75% (cuối năm 2014) và sẽ tiếp tục duy trì mức nợ xấu dưới 3% theo yêu cầu của NHNN trong năm 2015. Đây là một trong những thành công đáng kể của Abbank trong bối cảnh rất nhiều ngân hàng trong nước đang phải vật lộn với bài toán nợ xấu.
Thứ tư, vị thế của Abbank ngày càng được cải thiện, số lượng khách hàng tìm đến ngân hàng ngày càng nhiều dựa trên uy tín hoạt động của ngân hàng.
Ngoài ra, Abbank đã quy định khá đầy đủ về tổ chức và quy định kiểm soát nội bộ trong hoạt động tín dụng, mỗi quy định đều có các cơ chế kiểm soát được lồng ghép bên trong. Điều này giúp ngân hàng có thể hạn chế được rủi ro tín dụng trong thực tế hoạt động.
4.1.1.2 Hạn chế của kiểm soát nội bộ ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động tín dụng
Kiểm soát nội bộ hoạt động tín dụng đã góp phần lớn giúp cho hoạt động tín dụng đạt hiệu quả cao. Tuy nhiên, HTKSNB hoạt động tín dụng cũng có những hạn chế nhất định:
Thứ nhất, vấn đề quản lý nợ xấu của ngân hàng chưa thật tốt trong giai đoạn 2012 – 2014, đặc biệt là trong năm 2013 nợ xấu tăng đáng kể, từ 2,29% lên 4,8%, chỉ giảm xuống 2,75% trong năm 2014 dưới áp lực phải giảm nợ xấu xuống để đảm bảo tỷ lệ nợ xấu dưới 3% theo quy định của NHNN. Trong năm 2013, kế hoạch nợ xấu là 3,42% nhưng thực tế đã tăng vượt kế hoạch và đạt tới 4,8%. Điều này cho thấy việc thẩm định, quản lý, giám sát các hồ sơ vay trước, trong và sau cấp tín dụng của ngân hàng chưa thực tốt, để cho nợ xấu tăng đáng kể ngoài tầm kiểm soát.
Thứ hai, hiệu quả tín dụng của ngân hàng trong giai đoạn 2012 - 2014 ngày càng giảm thấp (thông qua chỉ tiêu thu nhập lãi), thu nhập lãi đạt được so với kế hoạch cũng thấp đáng kể. Điều này cho thấy khả năng quản lý sự hiệu quả của ngân hàng khá kém.
Thứ ba, hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng Abbank còn mang tính hình thức. Hệ thống chấm điểm tín dụng đối với công tác xét duyệt cấp tín dụng có ý nghĩa rất quan trọng. Bởi nó được xem như là thước đo rủi ro chung đối với khách hàng, khắc phục được tình trạng cùng một khách hàng nhưng có đơn vị cho vay còn đơn vị khác thì từ chối cho vay. Tuy nhiên, công tác này còn mang tính hình thức và còn nhiều yếu tố định tính, do đó dễ dẫn đến tình trạng kết quả chấm điểm tín dụng chưa được đánh giá chính xác và khách quan. Bởi theo quy trình cấp tín dụng, khi khách hàng có nhu cầu vay vốn, nhân viên tín dụng trực tiếp tiếp xúc khách hàng và thu thập các hồ sơ, chứng từ, thông tin liên quan. Căn cứ theo đó, nhân viên tín dụng sẽ nhập thông tin khách hàng theo từng chỉ tiêu có sẵn trên hệ thống và tự cho điểm theo từng chỉ tiêu. Để được xét duyệt cấp tín dụng thì khách hàng phải đạt số điểm tín dụng tối thiểu. Bên cạnh đó, các yếu tố định tính lại được cho điểm theo ý chí chủ quan của nhân viên chấm điểm nên khó đánh giá độ chính xác của từng chỉ tiêu. Do đó, hầu hết khách hàng có nhu cầu vay
vốn đều được nhân viên tín dụng chấm điểm đạt số điểm tối thiểu và tiến hành thực hiện các thủ tục xét duyệt vay vốn kế tiếp.
Kết quả chấm điểm từ Hệ thống chấm điểm và xếp hạng tín dụng nội bộ vẫn chưa được sử dụng trong việc đánh giá rủi ro, khả năng trả nợ của khách hàng mà chỉ là một trong những thủ tục bắt buộc phải thực hiện khi tiếp nhận hồ sơ tín dụng. Theo ông Phạm Huy Hùng – Chủ tịch Hội đồng quản trị Vietinbank: “Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ tại các NHTM Việt Nam hiện nay đều được xây dựng theo phương pháp chuyên gia, nghĩa là việc lựa chọn, quyết định toàn bộ các yếu tố cơ bản của hệ thống xếp hạng (bộ chỉ tiêu, trọng số của từng chỉ tiêu) hoàn toàn phụ thuộc vào quan điểm chủ quan của các chuyên gia thay vì dựa trên dữ liệu thống kê lịch sử và phân tích mô hình kinh tế lượng. Kết quả xếp hạng tín dụng nội bộ mang tính chủ quan và chưa thực sự là căn cứ để làm cơ sở xây dựng các thước đo lượng hóa rủi ro, hỗ trợ ngân hàng tính toán chuẩn xác tổn