8 VAN LY 250 000 619 557 75 24 24 15 16 667 12 1 9 VINASHINLINER 1 300 000 714 643 85 19 22 19 30 000 10 1 10 VINASHINLINER 2 300 000 714 643 90 19 22 19 30 000 10 1 11 FORTUNEFREIGHTER 135 000 241 150 67 49 67 9 8 000 5 1 12 FORTUNENAVIGATOR 125 000 223 150 64 49 67 9 8 000 5 1 13 HAIAN PARK 93 500 119 71 34 10 88 4 9 350 5 0 14 HAIAN SONG 84 200 75 26 40 10 88 4 8 420 5 0 15 HAIAN LINK 217 000 205 82 18 10 88 5 14 467 5 0 16 HAIAN BELL 112 000 93 47 19 10 88 5 7 467 7 0 17 HAIAN MIND 125 000 69 35 20 10 88 5 8 333 5 0 18 HAIAN TIME 125 000 121 36 43 10 88 3,8 12 500 5 0 19 HAIAN GATE 80 000 113 57 50 3 82 7 8 000 5 0 20 HUNG DAO 400 000 571 571 90 12 50 19 26 667 8 1 21 NASICONAVIGATOR 170 000 449 449 70 25 22 19 11 333 15 1 22 NASICOOCEAN 230 000 885 885 80 25 22 17 15 333 13 1 23 NASICO SKY 230 000 885 885 85 25 22 15 15 333 13 1 24 PACIFICGLORIA 80 000 114 57 30 29 80 11 8 000 8 0 25 PACIFICEXPRESS 60 000 104 42 33 29 80 11 8 571 6 0 26 PHUC KHANH 96 000 143 100 65 12 75 12 9 600 8 0 27 PHUC THAI 120 000 171 120 70 12 75 12 12 000 5 0 28 PHUC HUNG 90 000 160 112 73 12 75 12 11 250 6 0
29 TAN CANGFOUNDATION 210 000 500 200 50 6 83 12 21 000 5 0
30 TAN CANGGLORY 250 000 357 179 80 6 83 12 25 000 5 0
31 TAN CANGPIONEER 200 000 328 197 80 6 83 12 20 000 5 0
Nguồn: Cục Hàng hải Việt Nam; Trung tâm thơng tin tín dụng quốc gia; Bản cáo bạch/Báo cáo tài chính các doanh nghiệp đầu tư tàu Container
Với kết quả thu thập được tác giả tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS và Sử dụng mơ hình hồi quy Binary LogiStic như đã phân tích ở trên:
Mơ hình 1: Là mơ hình với 9 biến phụ thuộc như mơ hình dự kiến:
Sau khi chạy dữ liệu qua phần mền SPSS ta có kết quả được thể hiện tại phần phụ lục luận án
33 TRUONG HAISTAR 3 75 000 114 57 85 14 80 12 7 500 8 0
34 VIETSUNINTEGRITY 75 000 115 69 15 15 79 12 7 500 7 0 35 VIETSUNPACIFIC 65 600 131 66 10 15 79 11 6 560 7 0 36 VINAFCO 26 70 000 100 50 40 19 74 12 7 000 5 0 37 VINAFCO 28 60 000 200 100 83 19 74 18 4 000 10 0 38 VINAFC0 25 41 000 163 81 80 19 74 10,5 4 100 8 0 39 VINALINESPIONEER 220 000 393 354 90 24 22 15 14 667 12 1 40 VINALINERSDIAMOND 530 000 491 442 90 24 22 16 35 333 15 1 41 VNL RUBY 920 000 511 460 90 24 22 15 61 333 15 1 42 VSICOPIONEER 154 000 367 257 70 12 74 20 10 267 8 0 43 VSICOPROMOTE 80 000 141 99 70 12 74 14 8 000 6 0 44 DONG MAI 225 900 389 351 78 16 22 6,5 15 060 12 0 45 DONG DU 238 800 412 329 80 13 22 6 15 920 12 1 46 MORNINGVISHIP 350 000 603 543 80 12 22 19 23 333 12 1 47 OCEAN PARK 57 000 127 108 60 21 77 5,9 7 125 6 0 48 OCEAN ASIA 86 000 91 59 45 21 77 6,0 8 600 3 0 49 ACHIEVER 101 000 106 80 56 21 77 7,8 6 733 4 0 50 PRUDENT 70,000 173 104 70 11 75 10 7 000 7 0
Bảng 1, phản ánh mức ý nghĩa quan Sát Sig = 0,000 <0,05 nên tác giả có cơ Sở bác bỏ giả thuyết: B1 = B2 = = B9 =0, như vậy các hệ Số đều có ý nghĩa Bảng 2, cho thấy giá trị -2LL nhỏ ( -2LL = 0,000) như vậy chứng tỏ độ phù hợp rất tốt của mơ hình tổng thể
Bảng 3, cho ta kết quả dự báo của mơ hình, cụ thể trong 29 trường hợp khơng xẩy ra RRTD, mơ hình dự báo đúng 29 trường hợp, trong Số 21 trường hợp có xảy ra rủi ro mơ hình dự báo đúng 21 trường hợp như vậy tỷ lệ dự báo đúng tổng thể đạt 100% Tại bảng 4 đã cho kết quả của các hệ Số gồm hằng Số (Bo) và các hệ Số gắn với 9 biến Tuy nhiên mức độ tin cậy của mơ hình dự báo với 9 biến này cao hay thấp chưa xác định được do đó để lựa chọn mơ hình tối ưu hơn chúng ta Sẽ tiến hành kiểm định mơ hình như đã nêu tại bước 6 trong quy trình dự báo Kiểm định đầu tiên tại bước này được thực hiện thông qua kiểm định độ tin cậy Crobach’S Anpha Sau khi chạy kiểm định Crobach’S Anpha tại phần mềm SPSS ta có kết quả thEo các bảng tại phụ lục luận án như Sau:
ThEo kết quả tại bảng 5 ta thấy độ tin cậy của thang đo không cao (là 0,129) và tại cột tương quan với tổng (CorrEctEd itEm - Total
CorrElation) tại Bảng 6 ta thấy biến mức tín nhiệm (X6) có giá trị âm (- 0,663) và nhỏ hơn ngưỡng tối thiểu (0,3) [72] nên ta loại biến X6 ra khỏi mơ hình và chạy lại ta có kết quả Sau
ThEo kết quả tại bảng 7 ta thấy độ tin cậy của thang đo tăng lên không đáng kể (0 02) Song vẫn chưa đảm bảo ngưỡng tin cậy khi chỉ có giá trị là 0,131 căn cứ thEo Chỉ tiêu Cronbach'S Alpha if ItEm DElEtEd tại bảng 8, ta thấy biến tổng mức đầu tư (X1) có độ tin cậy với thang đo cao nhất Song ảnh hưởng tới độ tin cậy của biến phụ thuộc lại quá thấp do đó có thể có hiện tượng trùng lặp trong thang đo với ảnh hưởng của hai biến
này [72]nên ta tiếp tục loại biến X1 ra khỏi mơ hình, Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy trên SPSS ta có kết quả:
ThEo kết quả tại bảng 9, ta thấy độ tin cậy của thang đo vẫn có giá trị quá thấp (0,065) và tại cột tương quan với tổng (CorrEctEd itEm - Total CorrElation) bảng 10 ta thấy biến biến chi phí khấu hao (X8) nếu loại khỏi mơ hình cho độ tin cậy cao nhất nên ta tiếp tục loại biến X8 [57] ra khỏi mơ hình và chạy lại ta có kết quả được thể hiện tại các bảng trong phụ lục luận án
Kết quả kiểm định tương quan Sau khi loại ba biến X1, X6, X8 tại bảng 11, cho biết độ tin cậy thang đo Cronbach'S Alpha đã tăng lên và đảm bảo độ tin cậy tổng thể tốt với giá trị 0,647 Đây là giá trị cao hơn mức tối thiểu cần thiết là 0 6 trong tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy của thang đo[44,tr 24] Như vậy Sau khi tiến hành kiểm định Cronbach'S Alpha tác giả đã loại ba biến (X1,X6,X8) ra khỏi mơ hình vì có độ tin cậy chưa phù hợp Lúc này mơ hình hàm dự báo tối ưu mà tác giả đề xuất gồm 6 biến với các giá trị hệ Số tại bảng 12 như Sau:
Mơ hình 2:
Thực hiện q trình kiểm định mơ hình 2 thEo cơng thức (4 5) với SPSS phiên bản 20 ta có kết quả tại phục lục luận án như Sau:
Bảng 13, cho thấy mức ý nghĩa quan Sát Sig = 0,000 nên tác giả có cơ Sở bác bỏ giả thuyết B1 = B2 = = B7 =0, kết luận các hệ Số của mơ hình có ý nghĩa
Bảng 14, cho thấy giá trị -2 Log likElihood nhỏ (-2 Log likElihood = 10,037) như vậy chứng tỏ độ phù hợp tốt của mơ hình tổng thể
Bảng 15, cho kết quả dự báo trong 29 trường hợp khơng có xẩy ra RRTD, mơ hình dự báo đúng 28 trường hợp đạt 96,6% trường hợp; trong
Số 21 trường hợp có xẩy ra RRTD mơ hình dự báo đúng 19 trường hợp như vậy vậy tỷ lệ dự báo đúng đạt 90,5% Độ chính xác tổng thể là 94% mà mơ hình định lượng được là tốt trong khoa học dự báo Tuy nhiên để đánh giá độ tin cậy của kết quả dự báo thEo mơ hình Sáu biến và giá trị các hệ Số như bảng 16, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Sự phù hợp của mơ hình này thơng qua các phép kiểm định Sau
* Phân tích nhân tố EFA cho mơ hình này thơng qua SPSS ta có kết quả tại các bảng 17 tại trong phụ lục luận án:
Kết quả cho thấy, hệ Số KMO = 0,791 (điều kiện 0,5 =< KMO < =1), từ đó chứng tỏ Sáu nhân tố trong mơ hình 2 có mức độ phù hợp cao Hệ Số Sig của kiểm định BartlEtt với Sig = 0,000 (< 0,05) chứng tỏ các biến quan Sát có tương quan với nhau trong tổng thể Hệ Số EigEnvaluE = 3,862 >1, chứng tỏ các nhân tố trong mơ hình có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt, điều này giúp mơ hình có mức độ phản ánh phù hợp với thực tiễn
Bảng 18, phản ánh tổng phương Sai trích = 64,371 (>50%) Điều này cho thấy 6 nhân tố trong mơ hình 2 đã giải thích được 64 3 % Sự biến thiên của dữ liệu quan Sát
Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố (bảng 19) ComponEnt Matrix ta thấy các hệ Số tải nhân tố của các nhân tố độc lập (trừ nhân tố X5) đều > 0,5 và Sát với 1 cho thấy hệ Số của các nhân tố này đảm bảo ý nghĩa cao Nhân tố X5 – Kinh nghiệm quản lý của chủ đầu tư nhỏ hơn 0,5 cho thấy việc đánh giá kinh nghiệm quản lý của chủ đầu tư khá khó khăn vì đây là yếu tố định tính rất khó xác định thEo một tiêu thức cụ thể Tuy nhiên giá trị hệ Số của nhân tố này vẫn khá cao ~ 0,4 và là biến có ý nghĩa lớn về mặt lý luận trong việc ảnh hưởng tới RRTD nên căn cứ vào ý nghĩa tổng thể vẫn ở mức cao nên tác giả vẫn giữ nhân tố này trong mơ hình và thực hiện đánh giá tiếp các kiểm định khác Như vậy qua phân tích nhân tố
EFA chứng tỏ mơ hình 2 đảm bảo độ tin cậy cao khi các nhân tố đều có ý nghĩa với tổng thể mơ hình Tiếp thEo tác giả tiến hành kiểm định tương quan để đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau khơng
* Phân tích nhân tố tương quan cho mơ hình
Nếu biến độc lập khơng có tương quan với biến phụ thuộc thì loại biến đó ra khỏi mơ hình Thực hiện phân tích tương quan qua SPSS kết quả được tổng hợp tại bảng 20 trong phụ lục luận án
Kết quả chạy phân tích tương quan (bảng 20) giữa các biến thông qua phần mềm SPSS cho thấy Sig giữa biến “Y” và 6 biến nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ mức độ tương quan giữa 6 biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê do đó các biến đều đạt yêu cầu và không loại biến nào ra khỏi mơ hình 2
Như vậy, thơng qua thực nghiệm kiểm định trên phần mềm SPSS tác giả đã xây dựng được mơ hình dự báo trên cơ Sở mở rộng hàm toán học Binary LogiStic để định lượng khả năng phát Sinh rủi ro tín dụng Mơ hình 2 gồm 6 biến (biểu diễn mơ hình tại cơng thức 4 5) chính là mơ hình tối ưu đủ điều kiện để tác giả Sử dụng làm công cụ dự báo RRTD trong đầu tư phát triển đội tàu ContainEr tại Việt Nam với độ tin cậy tốt và độ chính xác đạt 94,0%