CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. Thiết kế nghiên cứu
2.2.2. Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức đƣợc tiến hành ngay khi bảng hỏi đƣợc chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ. Sau khi hiệu chỉnh, bảng phỏng vấn chính thức đƣợc đƣa ra nhằm khảo sát trực tiếp đối tƣợng. Mục tiêu nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu, đây là bƣớc phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập đƣợc thông qua phiếu điều tra gửi đối tƣợng nhằm xác định tính logic, tƣơng quan của các nhân tố với nhau từ đó đƣa ra đánh giá về mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố tới chất lƣợng thẩm định tài chính dự án.
Quy trình
- Xác định số lƣợng mẫu cần thiết cho nghiên cứu. - Gửi phiếu điều tra cho đối tƣợng đƣợc khảo sát.
- Liên hệ với đối tƣợng khảo sát để theo dõi kết quả trả lời. - Thu nhận phản hồi từ phía đối tƣợng đƣợc khảo sát. - Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 20.
2.2.2.1. Mẫu nghiên cứu
Kích thƣớc mẫu phụ thuộc vào phƣơng pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tố thƣờng ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến (Trích từ trang 263 theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc - Phân tích dữ liệu nghiên cứu SPSS, Nhà xuất bản Thống kê 2005).
Ngoài ra, theo quy tắc kinh nghiệm của Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát lớn hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần. Nhƣ vậy, với 22 biến quan sát, nghiên cứu cần khảo sát ít nhất 220 mẫu để đạt kích thƣớc mẫu cần cho phân tích EFA. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi, phát phiếu khảo sát trực tiếp đến đối tƣợng đƣợc khảo sát và thu lại ngay sau khi trả lời. Đồng thời, nghiên cứu cũng tiến hành khảo sát qua internet bằng cách gửi email tới toàn bộ các cán bộ phòng quản trị rủi ro tại Hội sở chính, các cán bộ nhân viên, lãnh đạo tại Vietinbank Thanh Xuân, và một số khách hàng doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với NH. Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 240. Phƣơng pháp chọn mẫu đƣợc tiến hành theo phƣơng pháp thuận tiện, ngẫu nhiên và đảm bảo tƣơng đối theo đúng yêu cầu cho mục tiêu nghiên cứu. Các biến đƣợc đo lƣờng trên thang đo Likert 5 điểm thay đổi từ “1=Hoàn toàn không đồng ý” đến “5=Hoàn toàn đồng ý” và đƣợc thay đổi để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Thời gian khảo sát từ ngày 14/02/2016 đến 14/03/2016. Đối tƣợng khảo sát bao gồm: Cán bộ phòng quản lý rủi ro tại Hội sở Vietinbank, Lãnh đạo và các cán bộ tại Vietinbank Thanh Xuân và một số đại diện doanh nghiệp, cá nhân có hợp đồng tín dụng với Ngân hàng.
Nội dung tập trung vào đánh giá thực trạng CLTĐTC dự án đầu tƣ tại Vietinbank Thanh Xuân.
2.2.2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu sơ cấp đƣợc thu thập từ các bộ phận bằng cách phỏng vấn sâu và từ bảng hỏi gửi tới các cán bộ phòng quản trị rủi ro, phòng kiểm soát nội bộ tại Hội sở chính, Phòng tín dụng, Phòng tài chính và các cán bộ nhân viên, lãnh đạo tại chi nhánh Vietinbank Thanh Xuân, một số doanh nghiệp có quan hệ tín dụng với chi nhánh v.v.v...Nội dung thu thập chủ yếu là nội dung đƣợc thiết kế trong bảng hỏi và các tài liệu nghiệp vụ chuyên môn.
b. Dữ liệu thứ cấp
Đƣợc sử dụng nhằm phân tích thực trạng CLTĐTC dự án đầu tƣ và nội dung thẩm định tài chính dự án Nhà máy nhựa Phúc Hà. Bao gồm :
- Báo cáo kết quả kinh doanh của chi nhánh - Báo cáo kết quả công tác tín dụng chi nhánh - Báo cáo danh mục cho vay tại chi nhánh
- Báo cáo kết quả kinh doanh doanh Công ty Cổ phần đầu tƣ và phát triển Phúc Hà. - Các danh mục tài liệu, hồ sơ về cho vay dự án đầu tƣ từ Ngân hàng và tài liệu nội bộ của Dự án
- Báo cáo nghiên cứu khả thi Dự án nhà máy nhựa Phúc Hà
- Hợp đồng về mua bán máy móc, thiết bị, nguyên vật liệu phục vụ dự án. - Giấy tờ, quyết định, phê duyệt, báo cáo có liên quan tới hồ sơ pháp lý dự án. - Chi tiết các khoản mục trong hoạt động kinh doanh của Doanh nghiệp vay vốn...
2.2.2.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
a. Phương pháp thống kê và phân tích dữ liệu thống kê
Đây là phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến trong hầu hết các sách, tạp chí, luận văn, công trình nghiên cứu khoa học.
- Thống kê là một hệ thống các phƣơng pháp bao gồm thu thập, tổng hợp, trình bày số liệu, tính toán các đặc trƣng của đối tƣợng nghiên cứu nhằm phục vụ cho quá trình phân tích, dự đoán và đề ra các quyết định. Luận văn chủ yếu sử dụng thống kê mô tả với các kỹ thuật thƣờng sử dụng nhƣ: Biểu diễn dữ liệu bằng các bảng biểu, đồ thị, so sánh dữ liệu, biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu.
- Phân tích là phƣơng pháp dùng để chia cái toàn thể hay một vấn đề phức tạp ra thành những bộ phận, những mặt, những yếu tố đơn giản hơn để nghiên cứu và làm sáng tỏ vấn đề.
- Phƣơng pháp thống kê và phân tích dữ liệu thống kê dựa trên các số liệu hiện có của Vietinbank Thanh Xuân trên các sổ sách, báo cáo và một số thông tin, số liệu thu thập đƣợc trên internet, sách báo. Các phƣơng pháp thống kê thu thập số liệu, tài liệu và các thông tin có liên quan là những phƣơng pháp đƣợc sử dụng rộng rãi, phổ biến trong phân tích kinh tế nói chung và phân tích tài chính nói riêng, đƣợc áp dụng xuyên suốt quá trình phân tích.
b. Phương pháp so sánh
Phƣơng pháp so sánh đƣợc sử dụng để xác định xu hƣớng, mức độ biến động của các chỉ tiêu phân tích.
Kỹ thuật so sánh đƣợc sử dụng:
- So sánh về số tuyê ̣t đối : là việc xác định chênh lệch giữa trị số của chỉ tiêu kỳ phân tích với tri ̣ số của chỉ tiêu kỳ gốc . Kết quả so sánh cho thấy sƣ̣ biến đô ̣ng về số tuyê ̣t đối của hiê ̣n tƣợng đang nghiên cƣ́u.
- So sánh bằng số tƣơng đối: là xác định số % tăng giảm giƣ̃a thƣ̣c tế so với kỳ gốc của chỉ tiêu phân tích.
- So sánh theo chiều ngang: là việc so sánh, đối chiếu tình hình biến động cả về số tuyệt đối và số tƣơng đối trên từng chỉ tiêu, trên từng báo cáo tài chính.
- So sánh theo chiều dọc: là việc sử dụng các tỷ lệ, các hệ số thể hiện mối tƣơng quan giữa các chỉ tiêu trong từng báo cáo tài chính.
c. Phƣơng pháp thống kê mô tả
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng nhằm mô tả các thông tin chung về đối tƣợng đƣợc khảo sát thông qua bảng tần suất
d. Kiểm định Cronbach’s Alpha
Là kiểm định cho phép đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn.
α = Np/[1 + p(N - 1)]
Trong đó p là hệ số tƣơng quan trung bình giữa các mục hỏi.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các biến quan sát cùng đo lƣờng một biến tiềm ẩn phải có tƣơng quan với nhau, vì vậy phƣơng pháp đánh giá tính nhất quán nội tại sử dụng hệ số Cronbach’s alpha để thể hiện tính đáng tin cậy của thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, p.350) cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s alpha biến thiên trong khoảng từ 0,7 đến 0,8. Tuy nhiên, nếu Cronbach’s alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy, nhƣng không đƣợc lớn hơn 0,95 vì bị vi phạm trùng lặp trong đo lƣờng. Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận đƣợc. Tính toán Cronbach’s alpha giúp ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu.
e. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tƣơng quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng nhƣ rất cần thiết trong việc tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Mức độ thích hợp của tƣơng quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu đƣợc thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer- Olkin (KMO) đo lƣờng sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO có giá trị thích hợp trong khoảng từ 0,5 đến 1.
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích đƣợc phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích đƣợc phần lớn biến thiên còn lại, và không có tƣơng quan với nhân tố thứ nhất.
f. Phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết
- Xây dựng phƣơng trình hồi quy
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã đƣợc kiểm định thì sẽ đƣợc xử lý chạy hồi quy tuyến tính thông qua việc sử dụng phƣơng pháp tổng bình phƣơng nhỏ nhất (OLS).
Phƣơng trình hồi quy đƣợc lập dựa trên mô hình nghiên cứu của tác giả, với 6 biến là 6 yếu tố ảnh hƣởng đến CLTĐTC dự án đầu tƣ, các biến là độc lập, độ dốc của các biến phản ánh mức độ ảnh hƣởng của biến đó đến biến phụ thuộc, từ đó đƣa ra đƣợc kết luận yếu tố nào ảnh hƣởng lớn nhất đến chất lƣợng thẩm định tài chính DAĐT.
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng
CLTĐ=β0+ β1TG+ β2CB+ β3QT+ β4TT+ β5TC+ β6CS+Ui
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để đảm bảo sự tin cậy của mô hình xây dựng, tác giả tiến hành kiểm định sự thỏa mãn của các giả thuyết của phƣơng pháp OLS. Bao gồm:
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình: Đa cộng tuyến là một hiện tƣợng trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hƣởng của từng biến một. Đối với hiện tƣợng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) nhỏ hơn hoặc bằng 2 hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (variance inflation factor) ≤ 10 nghĩa là các biến độc lập không có tƣơng quan tuyến tính với nhau.
Kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai sai số thay đổi: Phƣơng sai thay đổi là hiện tƣợng phƣơng sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phƣơng sai của các sai số thay đổi thì các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F
không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dƣ chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phƣơng sai không đổi bị vi phạm.
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết không bị vi phạm thì có thể kết luận ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
- Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ đƣợc tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị p-value (Sig) tƣơng ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 95%, giá trị p-value sẽ đƣợc so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Để xem xét sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R-square, thống kê t và thống kê F để kiểm định. Để đánh giá sự quan trọng của các yếu tố ta xem xét hệ số Beta tƣơng ứng trong phƣơng trình hồi quy bội đƣợc xây dựng từ dữ liệu nghiên cứu.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trên đây là khái quát chung nhất về phƣơng pháp nghiên cứu mà tác giả áp dụng để nghiên cứu cho luận văn của mình. Từ việc làm rõ những vấn đề cần phải nghiên cứu trong luận văn cùng việc xây dựng quy trình nghiên cứu phù hợp, tác giả đã tiến hành thu thập dữ liệu để phục vụ cho nghiên cứu của mình. Việc tiến hành phỏng vấn điều tra các đối tƣợng nghiên cứu giúp cho tác giả nhận định đƣợc rõ tình hình thẩm định tài chính DAĐT tại Ngân hàng cũng nhƣ CLTĐTC dự án đầu tƣ dƣới sự đánh giá cả từ cán bộ nhân viên Ngân hàng lẫn khách hàng, từ đó đề xuất những giải pháp, kiến nghị nhằm nâng cao chất lƣợng thẩm định tài chính dự án.
CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG CHẤT LƢỢNG THẨM ĐỊNH TÀI CHÍNH DỰ ÁN ĐẦU TƢ TẠI NGÂN HÀNG CÔNG THƢƠNG VIỆT NAM - CHI NHÁNH THANH XUÂN, TRƢỜNG HỢP DỰ ÁN ĐẦU TƢ NHÀ MÁY
NHỰA PHÚC HÀ