CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Nguồn dữ liệu, phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu trong
3.2.2 Phân tích dữ liệu
Để đo lường mức độ tác động của các nhân tố đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại BIDV Bình Phước thì tác giả thực hiện theo phương pháp phân tích dữ liệu như sau:
Bước 1: Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Thang đo được xây dựng bao gồm thang đo các khái niệm nghiên cứu: môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát và tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng. Tương ứng với mỗi khái niệm sẽ có nhiều biến quan sát.
Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế dựa trên việc kế thừa các nghiên cứu trước đây và có điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với thực trạng hoạt động tín dụng tại BIDV Bình Phước và dựa trên công cụ đánh giá tính hữu hiệu của KSNB theo báo cáo BASEL. Bảng câu hỏi ngoài các câu hỏi về thông tin chung của người trả
lời thì có 38 mục hỏi. Nội dung các mục hỏi xoay quanh 2 vấn đề là khảo sát về tính hữu hiệu và nhân tố tác động đến tính hữu hiệu KSNB hoạt động tín dụng tại BIDV Bình Phước. Trong đó, mức độ tác động được đánh giá qua 5 cấp độ theo thang đo Likert tương ứng sựđánh giá từ mức 1 – Rất yếu, đến mức 5 – Rất tốt.
Bảng 3.1 Định nghĩa và đo lường các biến của các nghiên cứu trước về nhóm các nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB Biến Tác giả Định nghĩa Đo lường Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB
-Amudo and Inanga (2009);
-Sultana and Haque (2011);
-- Gamage and Lock and Fernando (2014)
-Hiệu quả và hiệu năng của các hoạt động
-Báo cáo tài chính có
độ tin cậy -Tuân thủ pháp luật và các quy định Môi trường kiểm soát
-- Amudo and Inanga (2009);
-- Sultana and Haque (2011);
-- Gamage and Lock and Fernando (2014) Môi trường kiểm soát được định nghĩa là nền tảng ý thức, là văn hóa của tổ chức, phản ánh sắc thái chung của một tổ chức, tác động đến ý thức kiểm soát của toàn bộ thành viên trong tổ chức. - Triết lý quản lý và phong cách điều hành của nhà quản lý - Tính trung thực và các giá trị đạo đức của Ban lãnh đạo và nhân viên - Cam kết về năng lực của Ban lãnh đạo và nhân viên - Cơ cấu tổ chức - Chính sách nhân sự Đánh giá rủi ro
-- Amudo and Inanga (2009);
-- Sultana and Haque (2011);
- Gamage and Lock and Fernando (2014) Đánh giá rủi ro được định nghĩa là việc nhận dạng, phân tích và quản lý các rủi ro có thể đe dọa đến việc đạt được các mục tiêu của tổ chức. - Xác định các mục tiêu - Nhận dạng các rủi ro - Phân tích các rủi ro - Đánh giá các rủi ro - Quản trị rủi ro
Hoạt
động
kiểm soát
-- Amudo and Inanga (2009);
-- Sultana and Haque (2011);
- Gamage and Lock and Fernando (2014) Các hoạt động kiểm soát được định nghĩa là tập hợp những chính sách, thủ tục kiểm soát để đảm bảo cho các chỉ thị của nhà quản lý được thực hiện nhằm đạt được các mục tiêu. -Soát xét của các nhà quản lý cấp cao -Soát xét của các nhà quản lý cấp trung gian -Phân chia trách nhiệm hợp lý giữa các chức năng -Kiểm soát quá trình xử lý thông tin -Kiểm soát vật chất Thông tin và truyền thông
-- Amudo and Inanga (2009);
-- Sultana and Haque (2011);
- Gamage and Lock and Fernando (2014)
Thông tin và truyền thông được
định nghĩa là các thông tin hổ trợ cho việc điều hành, kiểm soát và cách thức truyền thông trong tổ chức.
-Thông tin được cung cấp chính xác
-Thông tin được cung cấp thích hợp
-Thông tin được cung cấp kịp thời
-Thông tin được cập nhật liên tục
-Công tác truyền thông bên trong nội bộ
- Công tác truyền thông ra bên ngoài. Giám sát -Am- Amudo and Inanga
(2009);
-- Sultana and Haque (2011);
- Gamage and Lock and Fernando (2014) Giám sát được định nghĩa là quá trình đánh giá chất lượng của hệ thống KSNB theo thời gian. - - Giám sát thường xuyên - - Giám sát định kỳ - - Đánh giá hệ thống KSNB của kiểm toán viên độc lập Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Bảng 3.2 Bảng mô tả các biến đo lường được sử dụng trong nghiên cứu TT Biến Đo lường TT Biến Đo lường 1 Tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng - Hoạt động tín dụng của ngân hàng có hiệu lực và hiệu quả. - Các báo cáo về hoạt động tín dụng của ngân hàng là đáng tin
cậy
- Các quy trình, quy định trong hoạt động tín dụng được tuân thủ
2 Môi trường kiểm soát
- Cam kết chính trực và tuân thủ các giá trịđạo đức - Thực hiện trách nhiệm giám sát
- Thiết lập cơ cấu quyền hạn và trách nhiệm - Cam kết về năng lực
- Yêu cầu cá nhân báo cáo và chịu trách nhiệm 3 Đánh giá rủi
ro
- Xác định mục tiêu cần đạt được - Nhận diện và phân tích rủi ro
- Nhận diện và phân tích những thay đổi quan trọng 4 Hoạt động
kiểm soát
- Các hoạt động kiểm soát được thiết lập trên cơ sở chọn lọc phù hợp để giảm thiểu rủi ro, đạt được mục tiêu
- Chọn lựa và phát triển kiểm soát chung thông qua sử dụng công nghệ thông tin vào hoạt động kiểm soát
- Triển khai thủ tục kiểm soát dựa trên các chính sách đã được thiết lập
5 Thông tin và truyền thông
- Thông tin và truyền thông nội bộ
- Thông tin và truyền thông ra bên ngoài
6 Giám sát - Tiến hành đánh giá thường xuyên liên tục hoặc riêng biệt - Đánh giá và thông tin về các khiếm khuyết
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Bước 2: Xác định kích thước mẫu khảo sát
Xác định kích thước mẫu khảo sát: phân tích khám phá nhân tố EFA yêu cầu kích thước mẫu khảo sát tối thiểu là 50 và gấp 5 lần biến quan sát (Nguyễn Đình
Thọ, 2013). Kích thước mẫu cho mô hình hồi quy là n ≥ 50 + 8p (p là số lượng biến
độc lập trong mô hình). EFA luôn đòi hỏi kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với mô hình hồi quy bội (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tuân theo quy tắc trên thì kích thước mẫu tối thiểu sẽ là 190 tương ứng với số biến quan sát là 38; trong mô hình hồi quy bội thì số lượng biến độc lập là 5 nên kích thước mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy là 90.
Đối với nghiên cứu của mình thì tác giả đã thu thập được 218/250 phiếu trả
lời khảo sát hợp lệ, đạt yêu cầu về kích thước mẫu.
Bước 3: Gửi phiếu khảo sát và nhận kết quả trả lời
Các phiếu khảo sát sẽđược gửi và thu hồi theo hình thức: Trực tiếp
Bước 4: Phân tích các nhân tốảnh hưởng
Phần mềm SPSS Statistics 20.0 được sử dụng để phân tích các nhân tố tác
động đến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại BIDV Bình Phước theo các bước như sau:
Bước 4.1: Kiểm định chất lượng thang đo
Để kiểm định chất lượng thang đo, tác giả sử dụng nghiên cứu phân tích Cronbach’s alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua kiểm tra các biến
đo lường nhân tố có cho phép đo lường cái mình cần hay không. Theo đó thang đo
được coi là đạt chất lượng tốt khi: (1) Hệ số Cronbach’s alpha của tổng thể lớn hơn 0,6; và (2) Hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát (Corrected Item – Total Corelation) lớn hơn 0,3 (Đinh Phi Hổ, 2017).
Bước 4.2: Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích EFA sẽ giúp phân tích các biến đo lường các nhân tố có tương thích với nhân tốđó hay không.
Chỉ tiêu “hệ số tải nhân tố” được dùng để đo lường mức ý nghĩa của hệ số
EFA. Theo Hair và các cộng sự (2006) cho rằng, hệ số này lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là mức quan trọng, lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Trong nghiên cứu này, nhằm nâng cao tính thiết thực và tính tin cậy của các kết quả nghiên cứu, luận văn chỉ lựa chọn những nhân tố có hệ số tải
lớn hơn 0,5.
Hệ số Kaiser-Mayer- Olkin (KMO) được dùng để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu thực tế nghiên cứu. Khi KMO đảm bảo
điều kiện 0,5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Ngoài ra, kiểm định Bartlett cũng được sử dụng nhằm đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Nếu mức ý nghĩa (sig) của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tốđại diện. Nhằm đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố, nghiên cứu sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) với trị số
phương sai trích bắt buộc phải lớn hơn 50%. (Đinh Phi Hổ, 2017).
Bước 4.3: Phân tích hồi quy đa biến
Trên cơ sở kết quả phân tích EFA, đề xuất mô hình nghiên cứu, các nhân tố được rút trích thành các nhóm nhân tố chính và được mã hóa theo các biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc là biến tính hữu hiệu của KSNB hoạt
động tín dụng tại BIDV Bình Phước thể hiện quan điểm đánh giá của các nhà quản lý và chuyên viên; biến độc lập là các nhân tố môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin truyền thông và giám sát. Để ước lượng các tham số
trong mô hình, các nhân tố được tính toán dựa theo trung bình các biến đo lường các biến quan sát đó (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS được sử dụng thông qua phần mềm SPSS 20.0 để xác định và đo lường tác
động của các nhân tốđến tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại BIDV Bình Phước.
Bước 4.4: Kiểm định mô hình hồi quy
Nhằm đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả của mô hình hồi quy, sáu kiểm định chính sau được thực hiện:
- Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: mục tiêu của kiểm
định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Các tác giả Nguyễn Đình Thọ (2013) và Đinh
Phi Hổ (2014) cho rằng, khi mức ý nghĩa (sig) của hệ số hồi quy từng phần có độ
tin cậy là 95% trở lên (sig. ≤0,05), có thể kết luận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê.
- Kiểm định mức độ giải thích của mô hình: kiểm định này được thực hiện thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh- là hệ sốđo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên được giải thích trong biến phụ thuộc mà có tính đến mối liên hệ giữa kích thước mẫu và số biến độc lập trong mô hình. R2 hiệu chỉnh luôn bé hơn R2. Khi R2 = 0 nghĩa là các biến độc lập không giải thích gì cho biến phụ thuộc, R2 = 1 thì toàn bộ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mô hình.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét rằng biến độc lập với biến phụ thuộc còn tồn tại mối quan hệ
tuyến tính với nhau hay không. Theo các tác giả Nguyễn Đình Thọ (2013) và
Đinh Phi Hổ (2014) thì mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số
hồi quy đều bằng không,và mô hình được xem là phù hợp khi có ít nhất một hệ
số hồi quy khác không. Phân tích phương sai (Analysis of Variance - ANOVA
được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05), mô hình được xem là phù hợp.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: hiện tượng đa cộng tuyến (Multi- collinearity) là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị
thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử
dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để
kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 10
để không có hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2013; Đinh Phi Hổ, 2014).
- Kiểm định hiện tượng tự tương quan: trong nghiên cứu này, trị số thống kê Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư (Residuals) của mô hình hồi quy đã được đề xuất. Mô
hình được kết luận không có hiện tượng tự tương quan khi thỏa mãn điều kiện dU < d < 4 – dL. Trong đó, dU là trị số thống kê trên và dL là trị số thống kê dưới (Nguyễn Đình Thọ, 2013; Đinh Phi Hổ, 2014).
- Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi: phương sai của phần dư thay đổi (Heteroskedasticity) là hiện tượng các giá trị phần dư có phân bố không giống nhau và giá trị phương sai không như nhau. Hiện tượng này không xảy ra khi thỏa mãn điều kiện: nR2 < giá trị Chi bình phương. Khi nR2 < giá trị Chi bình phương, kết luận: phương sai của phần dư không đổi. (Nguyễn Đình Thọ, 2013;
Đinh Phi Hổ, 2014).