Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Bước 1:
Nghiên cứu sơ sở lý thuyết và những nghiên cứu trước nhằm xác định mục tiêu và câu
hỏi nghiên cứu
Bước 2:
Xây dựng mô hình và phương pháp nghiên cứu
Bước 3: Thiết kế thang đo và bảng câu hỏi khảo sát các nhân tố tác động đến tính
hữu hiệu của hệ thống KSND hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai Bước 4: Nghiên cứu định lượng: đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến tính hữu hiệu của KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia LaiLai Thiết kế thang đo
Xây dựng bảng câu hỏi khảo sát
Thực hiện khảo sát
Kiểm định thang đo bằng Cronbach
Alpha và EFA
Chạy hồi quy
Kiểm định mô hình hồi quy
Bước 5: Phân tích và thảo luận kết quả
Bước 6:
3.2 Nguồn dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu trong nghiên cứu
3.2.1 Nguồn dữ liệu của và phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu định lượng của luận văn là những dữ liệu thu được trực tiếp, từ các bảng khảo sát đã được làm sạch nhằm loại bỏ những bảng trả lời khảo sát không đầy đủ hoặc không đáp ứng được yêu cầu của nghiên cứu.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1. Trong nghiên cứu có 5 biến độc lập đo lường và 31 biến quan sát, vậy kích thước mẫu cần là 155. Ở đây tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu chínhthức n = 170 > 155 phù hợp trong việc chạy dữ liệu phân tích EFA và hồi quy bội.
3.2.2 Phân tích dữ liệu Bước 1: Xử lý dữ liệu thô Bước 1: Xử lý dữ liệu thô
Tác giả tiến hành tập hợp dữ liệu và xử lý ban đầu bằng phần mềm Microsoft Excel, sau đó tiến hành xử lý dữ liệu thô như kiểm tra tính hợp lý của dữ liệu, kiểm tra dữ liệu trống. Dữ liệu sạch sau được đưa vào phân tích bằng phần mềm IBM SPSS Statistics 20.
Bước 2: Kiểm định chất lượng thang đo
Để kiểm định chất lượng thang đo, tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s. Thang đo được 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 (Nunnally & Bernstein, 1994).
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích EFA sẽ giúp rút trích thành các nhân tố phục vụ cho việc phân tích tiếp theo. Chỉ tiêu “hệ số tải nhân tố” được dùng để đo lường mức ý nghĩa của hệ số EFA. Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2010) 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.
Bước 4: Phân tích thống kê mô tả
Bước 5: Kiểm định mô hình hồi quy
Nhằm đảm bảo độ tin cậy và hiệu quả của mô hình, 5 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 (2014) và Đinh Phi Hổ (2014) cho rằng: Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi quy t ừng 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 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. Các tác giả Nguyễn Đình Thọ (2014) và Đinh Phi Hổ (2014) cho rằng: 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 (Multicollinearity) 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, 2014; 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, 2014; Đinh Phi Hổ, 2014).
Kiểm tra hiện tượng phương sai của phần dư 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, 2014; Đinh Phi Hổ, 2014).
3.3 Mô hình nghiên cứu
3.3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên các tài liệu đã nghiên cứu trước, các báo cáo tổng kết, tạp chí, các công trình nghiên cứu khoa học đã được công bố hệ thống KSNB gồm 5 nhân tố: môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát. Từ mô hình các nhân tố tác động đến tính hữu hiệu của kiểm soát nội bộ trước đây. Tác giả đề xuất mô hình gồm các nhân tố tác động gồm môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, hoạt động kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát như sau:
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng dến sự hữu hiệu của KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai Các bước thực hiện nghiên
cứu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu
Trên cơ sở mục tiêu, câu hỏi về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của KSNB trong hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai các giả thuyết nghiên cứu được xác định như sau:
Giả thuyết H1: Môi trường kiểm soát tốt làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai.
Giả thuyết H2: Đánh giá rủi ro làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai.
Giả thuyết H3: Hoạt động kiểm soát chặt chẽ làm làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai.
Giả thuyết H4: Việc nâng cao công tác chất lượng thông tin và truyền thông góp phần làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai..
Giả thuyết H5: Hoạt động giám sát tốt làm tăng tính hữu hiệu của hệ thống KSNB Tính hữu hiệu của KSNB hoạt động tín dụng (HH) H1+ H4+ Môi trường kiểm soát (MT)
Đánh giá rủi ro (ĐG)
Hoạt động kiểmsoát (KS)
Thông tin và truyền thông (TT)
Giám sát (GS)
hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai.
3.3.3 Phương trình hồi quy tổng quát
Trong khoa học có thể phân chia các phân tích thành 3 nhóm: (i) Phân tích sự khác biệt (Analysis of difference); (ii) Phân tích liên quan (Association analysis); (iii) Phân tích tương quan (Correlation analysis) và Tiên lượng (Prediction). Trong đó, phân tích tương quan được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa hai biến liên tục. Công cụ được sử dụng để đo lường sự tương quan giữa các biến là Hệ số tương quan (Coeficient of correlation). Ngoài ra, để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến tiên lượng (X) trên biến phụ thuộc (Y) cần phải có một mô hình để tiên lượng. Mô hình này được gọi là mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression Model). Việc xác định mô hình hồi quy tuyến tính này nhằm 3 mục tiêu: (i) Tìm một mô hình (phương trình) để mô tả mối tương quan giữa biến tiên lượng (X) và biến phụ thuộc (Y); (ii) Điều chỉnh yếu tố nhiễu; (iii) Tiên lượng giá trị của biến phụ thuộc (Y) trên cơ sở biến tiên lượng (X).
Như đã xác định mục tiêu nghiên cứu ở phần mở đầu, ngoài việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB, mục đích của nghiên cứu này còn hướng đến việc đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB trong hoạt động tín dụng. Để đáp ứng mục tiêu này, trong nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp phân tích tương quan và mô hình hồi quy tuyến tính để mô tả và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hữu hiệu của hệ thống KSNB.
Mô hình phân tích tương quan tổng quát sử dụng trong luận án có dạng: Y = f (X1, X2, X3, …, Xi)
Phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2+ β3X3 + … + βiXi
Trong đó: Y là biến phụ thuộc,
Kết luận chương 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được tác giả sử dụng để thực hiện đề tài, cho thấy quy trình nghiên cứu được thực hiện như thế nào, giới thiệu mẫu và phương pháp chọn mẫu, cách thức thu thập dữ liệu, phương pháp phân tích dữ liệu. Tác giả cũng đề xuất mô hình nghiên cứu và xây dựng giả thuyết nghiên cứu. Nội dung chương này là cơ sở để tác giả đi sâu nghiên cứu tính hữu hiệu của hệ thống KSNB hoạt động tín dụng tại Vietinbank Gia Lai.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) cho rằng: Cronbach alpha là hệ số được ứng dụng phổ biến nhất khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến. Nó đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo để đo lường cùng một khái niệm.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1], hệ số càng lớn càng tốt càng có độ tin cậy cao. Tuy nhiên, hệ số Cronbach’s Alpha 0.95 cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt (hiện tượng trùng lắp trong đo lường), vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein 1994). Tuy nhiên, nếu chúng trùng lắp hoàn toàn hệ số tương quan biến tổng bằng 1 thì hai biến đo lường này chỉ làm một việc và như vậy chỉ cần một trong hai biến là đủ. Trong phân tích nhân tố, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75 – 0.95], nếu Cronbach’s Alpha 0.60 thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Crobach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng như sau:
4.1.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo môi trường kiểm soát
Bảng 4.1 Kiểm định Cronbach Alpha thang đo môi trường kiểm soát Thống kê tương quan biến Thống kê tương quan biến
Biến TB thang đo nếu loại biến
tổng Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến α=0.876 (lần 1) MT1 30.61 33.564 .628 .862 MT2 30.53 34.440 .614 .862
MT3 30.61 34.061 .624 .862 MT4 30.45 35.479 .604 .863 MT5 30.38 35.670 .590 .864 MT6 30.44 35.562 .605 .863 MT7 30.38 35.492 .653 .860 MT8 30.32 36.798 .685 .861 MT9 30.42 33.914 .752 .852 MT10 30.32 38.869 .295 .885 α=0.885 (lần 2) MT1 27.10 29.901 .620 .875 MT2 27.02 30.574 .621 .874 MT3 27.10 30.138 .638 .873 MT4 26.94 31.505 .617 .874 MT5 26.87 32.030 .568 .878 MT6 26.93 31.687 .608 .875 MT7 26.87 31.498 .671 .870 MT8 26.81 32.856 .690 .871 MT9 26.91 30.187 .750 .863 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Thang đo nhân tố môi trường kiểm soát được cấu thành bởi 9 biến quan sát. Trong bảng 4.1 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.885 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.568 lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu (sau khi loại biến MT10, là biến có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3). Vậy thang đo môi trường kiểm soát đạt độ tin cậy cần thiết.
4.1.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo đánh giá rủi ro
Bảng 4.2 Kiểm định Cronbach Alpha thang đo đánh giá rủi ro Thống kê tương quan biến Thống kê tương quan biến
Biến TB thang đo nếu loại biến
tổng
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến α=0.829 ĐG1 7.66 2.851 .738 .717 ĐG2 7.66 2.877 .690 .761 ĐG3 7.28 2.663 .643 .816 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Thang đo nhân tố đánh giá rủi ro được cấu thành bởi 3 biến quan sát. Trong bảng 4.2 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.829 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.643 (bảng 4.2), lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu. Vậy thang đo đánh giá rủi ro đạt độ tin cậy cần thiết.
4.1.3 Đánh giá độ tin cậy thang đo hoạt động kiểm soát
Bảng 4.3 Kiểm định Cronbach Alpha thang đo hoạt động kiểm soátThống kê tương quan biến Thống kê tương quan biến
Biến TB thang đo nếu loại biến
tổng
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến α=0.831 HĐKS1 18.12 16.140 .611 .802 HĐKS2 18.09 15.915 .634 .797 HĐKS3 18.02 17.911 .564 .811 HĐKS4 18.09 17.506 .597 .805 HĐKS5 17.68 16.540 .612 .801
HĐKS6 17.65 16.938 .601 .803
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Thang đo nhân tố hoạt động kiểm soát được cấu thành bởi 6 biến quan sát. Trong bảng 4.3 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.831 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.564 (bảng 4.3), lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu. Vậy thang đo hoạt động kiểm soát đạt độ tin cậy cần thiết.
4.1.4 Đánh giá độ tin cậy thang đo thông tin và truyền thông
Bảng 4.4 Kiểm định Cronbach Alpha thang đo thông tin và truyền thôngThống kê tương quan biến Thống kê tương quan biến
Biến TB thang đo nếu loại biến
tổng
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến α=0.753 TT1 11.09 6.282 .563 .690 TT2 11.04 6.205 .497 .723 TT3 10.76 5.589 .566 .687 TT4 10.68 5.995 .575 .681 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Thang đo nhân tố thông tin và truyền thông được cấu thành bởi 4 biến quan sát. Trong bảng 4.4 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.753 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.497 (bảng 4.4), lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu. Vậy thang đo thông tin và truyền thông đạt độ tin cậy cần thiết.
4.1.5 Đánh giá độ tin cậy thang đo giám sát
Bảng 4.5 Kiểm định Cronbach Alpha thang đo giám sátThống kê tương quan biến Thống kê tương quan biến
Biến TB thang đo nếu loại biến
tổng
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến α=0.842
GS1 14.41 11.309 .693 .799 GS2 14.44 11.633 .577 .828 GS3 14.38 11.042 .674 .802 GS4 14.10 10.883 .616 .819 GS5 13.96 10.537 .684 .799 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Thang đo nhân tố giám sát được cấu thành bởi 5 biến quan sát. Trong bảng 4.5 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.842 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.577 (bảng 4.5), lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu. Vậy thang đo giám sát đạt độ tin cậy cần thiết.
4.1.6 Đánh giá độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc tính hữu hiệu