3.2.1. Xây dựng thang đo
Bảng thang đo các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN được xây dựng như sau:
Bảng 3.2: Thang đo các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN
Yếu tố Ký hiệu Thang đo Nguồn Nguồn
vốn huy động (HD)
HD1 Nguồn vốn huy động có ảnh hưởng đến thời
hạn cho vay của hoạt động cho vay KHDN. Maciej Grodzicki (2000), Mark Carlson và ctg (2012), Rabab’ah, M. (2015). Schwert, M. (2018)
HD2 Nguồn vốn huy động có ảnh hưởng đến kỳ hạn nợ của hoạt động cho vay.
HD3 Ngân hàng có nguồn vốn huy động lớn có thể cho vay các dự án dài hạn của đối tượng KHDN.
HD4 Nguồn vốn huy động ổn định góp phần giúp ngân hàng đầu tư cho các dự án dài hạn của đối tượng KHDN.
HD5 Nguồn vốn huy động ảnh hưởng trực tiếp đến việc mở rộng hay thu hẹp cho vay của ngân hàng.
Chính sách cho vay (CS)
CS1 NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 có nhiều chính sách ưu đãi trong hoạt
động cho vay KHDN. Maciej Grodzicki(2000) CS2 Chính sách lãi suất tại NHTMCP Sài Gòn
Thương Tín – CN Quận 11 linh hoạt với nhiều loại hình lãi suất được thỏa thuận giữa khách hàng và ngân hàng.
CS3 Thời hạn cho vay và kỳ hạn nợ được NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 thỏa thuận với khách hàng hoặc tùy theo đặc điểm vòng quay vốn của đối tượng KHDN.
CS4 Tài sản đảm bảo được NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 định giá và cho vay theo tỷ lệ đúng quy định và hợp lý. CS5 Chính sách cho vay tại ngân hàng phù hợp
với tình hình kinh tế sẽ làm tăng trưởng dư nợ và đảm bảo chất lượng của hoạt động cho vay. Khả năng cạnh tranh (CT)
CT1 Sản phẩm cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 so với các
NHTM khác là tương đồng. Yoshiaki Ogura(2008) Grodzicki, M. J., & Skrzypek, J. (2020) CT2 Chính sách khách hàng đối với KHDN tại
NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 so với các NHTM khác là tương đồng. CT3 Lãi suất cho vay KHDN tại NHTMCP Sài
Gòn Thương Tín – CN Quận 11 so với các NHTM khác là tương đồng.
CT4 Dịch vụ chăm sóc khách hàng đối với KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 so với các NHTM khác là tương đồng.
CT5 NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11, hiện đang có các chính sách khuyến khích khai thác các khách hàng là tổ chức, doanh nghiệp. Nhân viên cho vay (NV)
NV1 Nhân viên cho vay xử lý nghiệp vụ trong
cho vay nhanh gọn, chuẩn xác. Hirofumi Uchida (2008) Sumit Agarwal và Itzhak Ben-David (2013) Grodzicki, M. J., & Skrzypek, J. (2020) NV2 Trình độ chuyên môn, kinh nghiệm của cán
bộ, nhân viên cho vay KHDN là tốt.
NV3 Kỹ năng làm việc và giao tiếp của cán bộ, nhân viên cho vay KHDN là tốt.
NV4 Đạo đức nghề nghiệp của nhân viên cho vay là tốt.
NV5 Cán bộ, nhân viên cho vay KHDN độc lập trong quyết định cho vay khách hàng.
Quy trình cho vay (QT) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
QT1 Quy trình cho vay của NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 đối với KHDN đơn giản, nhanh chóng.
Sumit Agarwal và Itzhak Ben-David (2013)
QT2 Kiểm tra, kiểm soát cho vay tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 được thực hiện thường xuyên từ lúc tiếp xúc khách hàng đến lúc hợp đồng tín dụng được thanh lý.
QT3 Vai trò của kiểm tra, kiểm soát cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 luôn được chú trọng.
QT4 Thông tin tín dụng tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 đối với KHDN luôn được cập nhật thường xuyên.
QT5 Thông tin tín dụng ảnh hưởng đến quyết định cho vay KHDN.
Hoạt động cho vay (HDCV)
HDCV1 Hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 đang phát triển theo hướng tăng trưởng dư nợ và cân đối với nguồn vốn huy động.
HDCV2 Hoạt động cho vay KHDN luôn được NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 chú trọng với nhiều chính sách ưu đãi đối với từng lĩnh vực kinh doanh.
HDCV3 Hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 luôn đảm bảo chất lượng tín dụng.
HDCV4 Hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 làm cho KHDN tin cậy .
HDCV5 Hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 làm cho KHDN hài lòng.
Nguồn : Tác giả nghiên cứu
3.2.2. Thiết kế bảng hỏi
Lời giới thiệu: Đây là lời dẫn lời cam kết của tác giả trong quá trình thu thập dữ liệu từ các đối tượng khảo sát.
Thông tin cá nhân: ghi nhận các thông tin của đối tượng được khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thời gian làm việc liên quan đến công tác cho vay KHDN... nhằm đánh giá tổng quan về các đối tượng được khảo sát.
Nội dung chính: phần này bao gồm các thông tin các phát biểu về mức độ ảnh hưởng của của các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN: mức độ ảnh
hưởng về các biến quan sát (được diễn tả bằng các phát biểu). Đây là phần chính trong bảng câu hỏi khảo sát các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN: Nguồn vốn huy động, Chính sách cho vay, Khả năng cạnh tranh, Nhân viên cho vay và Quy trình cho vay.
Trong bảng câu hỏi này, tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ, quy ước như sau: (1) Hoàn toàn không đồng ý; (2) Không đồng ý; (3) Không ý kiến; (4) Đồng ý; (5) Hoàn toàn đồng ý.
Với các thiết kế bảng câu hỏi và mô hình như đã trình bày, mỗi bảng câu hỏi khảo sát sẽ trở thành một cơ sở dữ liệu độc lập trong nghiên cứu. Nội dung chi tiết của bảng câu hỏi được trình bày cụ thể ở phần phụ lục.
3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả 3.3.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả Frequencies được sử dụng cho dữ liệu thu thập được bao gồm các thống kê về: trình độ học vấn, độ tuổi, giới tính, thời gian công tác liên quan đến hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - CN Quận 11.
Thống kê mô tả được kiểm định ở bước này gồm các chữ số đặc trưng trong thống kê: tần số và tần suất các thông tin cá nhân, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất để xem xét quy luật phân phối của các biến quan sát nhằm đưa ra nhận xét ban đầu về mẫu thu thập được với đối tượng khảo sát.
3.3.2. Đánh giá thang đo bằng Cronback’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha (α) được sử dụng để loại bỏ các biến không phù hợp, trước khi tiến hành phân tích yếu tố EFA vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả.
Hệ số Cronbach's Alpha (α) là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan các điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các điểm không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.
Các mức giá trị Alpha:
0.7 α 0.8 : Là thang đo sử dụng được
α 0.6 : Sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu.
Kiểm định độ tin cậy thang đo có thể được xác định bởi hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation), nhằm loại bỏ các biến không phù hợp ra khỏi thang đo lường. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biết mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong yếu tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của yếu tố của một biến quan sát cụ thể.
Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào yếu tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phẩy lớn hơn 0.3, nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi yếu tố đánh giá.
3.3.3. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích yếu tố khám phá được sử dụng để xác định các nhóm tiêu chí đánh giá phân tích các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11.
Phương pháp phân tích yếu tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence Technicques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships) EFA dùng để rút gọn 1 tập k biến quan sát thành một tập F (F < k). Các yếu tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Mô hình phân tích yếu tố EFA được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây phải điều kiện:
- Hệ số tải yếu tố (Factor loading) là hệ số tương quan giữa các biến và yếu tố, là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Hệ số tải yếu tố > 0.3 được xem làm là đạt mức tối thiểu. Hệ số tải yếu tố > 0.4 được xem là quan trọng.
Hệ số tải yếu tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
- Hệ số KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 KMO 1 thì phân tích yếu tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích yếu tố giải thích được bao nhiêu phần trăm, và bị thất thoát bao nhiêu phần trăm.
Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích yếu tố có phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với Eigenvalue (chỉ số riêng) phải lớn hơn 1.
3.3.4. Phân tích hồi quy bội
Mô hình hồi quy bội là mô hình hồi quy tuyến tính đối với hệ số β chưa hiệu chỉnh có dạng:
HĐCV = β0 + β1HD + β2CS + β3CT + β4NV + β5QT + u Trong đó:
HĐCV: Là biến phụ thuộc (Hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - CN Quận 11).
β0 : Là hệ số chặn ; u : là sai số
βi : Hệ số hồi quy thứ i (i = 1,....5): Phản ánh mức độ tăng (giảm) của HĐCV khi các biến độc lập (Các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN: Nguồn vốn huy động (HD), Chính sách cho vay (CV), Khả năng cạnh tranh (CT), Nhân viên cho vay (NV) và Quy trình cho vay (QT) thay đổi.
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. 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 R2 (thường sẽ làm tăng R2); làm sai lệch/ 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: như R2 cao nhưng tỉ số t thấp; tương quan cặp giữa các biến giải thích cao ...
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Hệ số VIF (variance inflation factor- hệ số phóng đại phương sai) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Trong các mô hình hồi quy hệ số VIF đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không có đa cộng tuyến xảy ra (theo Hoàng Trọng - Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2010).
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: dựa vào hệ số của R2 để xác định mức độ giải thích của các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - CN Quận 11, hệ số càng lớn mức độ giải thích càng lớn.
R (Hệ số tương quan) R2 (hệ số xác định)
< 0.3 0.1 : Tương quan ở mức thấp
0.3 R 0.5 0.1 R2 0.25 : Tương quan ở mức trung bình 0.5 R 0.7 0.25 R2 0.5 : Tương quan khá chặt chẽ 0.7 R 0.9 0.5 R2 0.8 : Tương quan khác chặt chẽ
0.9 0.8 : Tương quan rất chặt chẽ
Tác giả sẽ dựa vào hệ số số R2 hiệu chỉnh ảnh để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, vì R2 không phụ thuộc vào độ lệch toán đại của R2. R2 hiệu chỉnh thường nhỏ hơn R2 thì nó không phóng đại mức độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phát triển định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Cặp giả thuyết nghiên cứu: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả thiết H0 : không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giả thuyết H1 : Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nguyên tắc chấp nhận giả thuyết với mức ý nghĩa 5%: Nếu Sig. 0.05 : Bác bỏ H0; Nếu Sig. > 0.05 : Chưa có cơ sở bác bỏ H0
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Từ cơ sở lý thuyết và kết quả các nghiên cứu trước đã trình bày ở chương 2, trong chương 3 tác giả đã đưa ra các thang đo để đo lường các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN. Nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy bội để để phân tích các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11, tiến trình này gồm hai giai đoạn nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong chương 3, tác giả đã trình bày chi tiết về việc thiết kế thang đo, thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu. Dựa trên nền tảng lý thuyết của chương này tác giả thực hiện xử lý số liệu và rút ra kết luận về các yếu tố tác động đến hoạt động cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín – CN Quận 11 sẽ được trình bày ở chương 4. Phần mềm xử lý số liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là SPSS 20.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kết quả nghiên cứu
4.3.1. Kết quả định tính
Với 135 phiếu khảo sát được phát đi, kết quả thu về được 130 phiếu trả lời và đạt yêu cầu, thông tin phiếu khảo sát thu thập được sẽ được tổng hợp cho phân tích dữ liệu tiếp theo. Cơ cấu phân loại mẫu nghiên cứu theo các tiêu chí như: trình độ học vấn, độ tuổi, giới tính, thời gian làm việc liên quan đến công tác cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - CN Quận 11 và các chuyên viên cho vay KHDN đang công tác tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Qua kết quả khảo sát tại bảng 4.1 cho thấy các đối tượng được khảo sát có sự chênh lệch giữa tỷ trọng nữ và nam giới. Trong tổng số 130 mẫu nghiên cứu có 64.29% là nam và 26.98 là nữ. Điều này cho thấy các đối tượng khảo sát liên quan đến công tác cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín - CN Quận 11 có có tỷ lệ nam nhiều hơn nữ. Điều này là phù hợp với thực tế hiện nay, vì các công tác liên quan đến cho vay KHDN tại NHTMCP Sài Gòn Thương Tín đa phần là nam.
Bảng 4.1: Thống kê các đối tượng khảo sát
Tiêu chí Số lượng Tỷ trọng (%) 1. Trình độ học vấn Cao đẳng 4 3,17 Đại học 101 77.78 Sau đại học 18 13.49 Các hệ đào tạo khác 7 5.56 Tổng 130 100 2. Tuổi Từ 22 đến < 30 5 3.97 Từ 31 đến < 45 103 79.37 Trên < 55 trở lên 22 16.67 Tổng 130 100
3. Thời gian làm việc liên quan đến công tác cho vay KHDN
1 đến 6 tháng 3 2.38