Thời gian đầu tư Kế tốn
trƣởng Nhà mơi giới CK Nhà phân tích tài chính Chuyên gia Nhà đầu tƣ c nhân Trên 5 năm 1 2 2 1 Từ 2 – 5 năm 2 1 1
Quy trình thực hiện xử lý dữ liệu được tác giả thực hiện như sau:
Bƣớc 1: Xây dựng bảng câu hỏi dạng bán cấu trúc để phỏng vấn dựa theo
Bƣớc 2: Tiến hành phỏng vấn trực tiếp và gửi email cho các chuyên gia. Mỗi
cuộc phỏng vấn sẽ được lưu lại và thống kê cho tới khi khơng cịn ý kiến khác (Phụ lục 2 – Danh sách chuyên gia).
Bƣớc 3: Tập hợp dữ liệu từ những cuộc phỏng vấn trên sau đó phân tích kết quả
thu được để đưa ra bảng thang đo chính thức chuẩn bị cho nghiên cứu định lượng.
3.4.2 Thu thập và xử lý dữ liệu định lƣợng
Quá trình thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng thực hiện như sau:
Bƣớc 1: Bảng câu hỏi được xây dựng dựa trên mơ hình nghiên cứu đề xuất và
kết quả của phân tích định tính phía trên. Trên c sở đó tác giả xây dựng bảng câu hỏi hoàn chỉnh cho khảo sát định lượng (Phụ lục 4).
Bƣớc 2: Chọn mẫu khảo sát: Đối tượng điều tra là các nhà đầu tư các nhân trên
TTCK Việt Nam. Tác giả chọn ngẫu nhiên 250 nhà đầu tư trên cả nước, thông qua các nhân viên môi giới làm việc tại các công ty chứng khoán để gởi bảng khảo sát đến khách hàng của họ. Bên cạnh đó tác giả gởi trực tiếp bảng khảo sát hoặc thông qua google docs gởi bảng khảo sát cho các nhà đầu tư. Như vậy, mẫu khảo sát đảm bảo tính đại diện cho tồn bộ t ng thể nghiên cứu là các nhà đầu tư trên TTCK Việt Nam.
Bƣớc 3: Bảng câu hỏi được gửi đến cho nhà đầu tư cá nhân thông qua 2 cách: in
sẵn và gửi trực tiếp hoặc gửi mail cho các nhà đầu tư thông qua địa chỉ email của họ.
Bƣớc 4: Thu thập bảng câu hỏi đã được trả lời.
Dữ liệu thu thập được từ bảng khảo sát được xử lý như sau:
1) Xử lý bảng khảo sát thu thập được: Loại bỏ những bảng khảo sát khơng có giá trị nghiên cứu, những bảng khảo sát không hợp lệ.
2) Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS 20: Các bảng khảo sát được đánh số thứ tự từ 1 cho đến hết khi nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS 20. Bảng khảo sát được thu thập trong vòng 3 tuần.
3) Phân tích dữ liệu: Dữ liệu thu thập được sẽ dùng để tính tốn cho mẫu và kiểm định cho t ng thể như sau:
Thống kê mô tả: sử dụng cơng cụ thống kê tần số để tính tốn và đánh giá t ng thể mẫu thu thập được về đặc điểm nhà đầu tư. Từ đó, nhận xét mức độ đánh giá của nhà đầu tư đối với từng biến quan sát, cần sử dụng cơng thức tính khoảng cách của thang đo như sau:
X = Xmax - Xmin n
Trong đó: X: Khoảng cách giữa các mức đánh giá của thang đo; Xmax: Mức đánh giá lớn nhất; Xmin: Mức đánh giá nhỏ nhất; n: số mức độ đánh giá. Từ đó ta tìm được khoảng cách X = 0,8. Như vậy, giá trị trung bình của biến quan sát (X) được đánh giá theo các mức độ như sau:
1,0 ≤ X < 1,8: Không tác động 1,8 ≤ X < 2,6: Tác động ít
2,6 ≤ X < 3,4: Tác động trung bình 3,4 ≤ X < 4,2: Tác động khá nhiều 4,2 ≤ X ≤ 5, 0: Tác động rất nhiều.
Đây là c sở để đánh giá thang đo của các yếu tố và các biến quan sát thuộc các yếu tố trong mơ hình.
- Đánh giá độ tin cậy thang đo qua phân tích yếu tố khám phá và hệ số Cronbach‟s Alpha-hệ số giúp đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo và loại bỏ các biến “rác” có thể tạo ra các yếu tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009). Điều kiện khi chạy Cronbach‟s Alpha là “hệ số t ng” lớn h n 0,6 và hệ số tư ng quan biến – t ng lớn h n 0,3 (Nunnally & Burnstein (1994), nghĩa là sẽ loại các “item” có hệ số tư ng quan biến t ng nhỏ h n 0,3. Giá trị alpha càng cao thì thang đo có độ tin cậy cao, tuy nhiên nếu lớn h n 0.95 cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có nhiều sự khác biệt. (Phạm Thi Thu Huyền, 2016).
- Phân tích yếu tố khám phá EFA: là kỹ thuật được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha và loại đi các biến không đủ độ tin cậy. Tiêu chuẩn phân tích yếu tố khám phá EFA bao gồm:
o Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết Ho (các biến khơng có tư ng quan với nhau trong t ng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và sig.<0,05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)
o Tiêu chuẩn rút trích yếu tố chỉ số Eingenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các yếu tố) và chỉ số Cumulative (t ng phư ng sai trích cho biết phân tích yếu tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % thất thốt). Trong đó, Eingenvalue >1 và được chấp nhận khi t ng sai trích ≥ 50%.
o Tiêu chuẩn hệ số tải yếu tố (Factor loadings) biểu thị tư ng quan đ n giữa các biến với yếu tố dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và ctg (2006), Factor loading >0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading >0,4 được xem là quan trọng; Factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, trường hợp các biến có Factor loading >0,5 được trích vào các yếu tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận <0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một yếu tố thì biến đó cũng bị loại và các biến cịn lại sẽ được vào nhóm yếu tố tư ng ứng được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix)
Trong nghiên cứu này mẫu nghiên cứu tư ng đối lớn (n=210 phiếu khảo sát) và sau EFA là phân tích hồi quy bội. Trong q trình phân tích EFA, sử dụng phư ng pháp trích “Principal components” với phép xoay Varimax, loại bỏ các biến quan sát có trị số Factoring loading ≤ 0,5 hoặc trích các yếu tố khác mà chênh lệch trọng số Factoring loading giữa các yếu tố ≤ 0,3.
- Phân tích tư ng quan: để xây dựng một mối tư ng quan đ n giản giữa hai biến, nhằm để xét mối quan hệ giữa các biến độc lập, đảm bảo rằng các biến là độc lập với nhau. Đồng thời xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc để trả lời các câu hỏi.
- Kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc bằng phân tích hồi quy đa biến theo phư ng pháp Enter để tính giá trị các biến phụ thuộc và biến độc lập.
- Kiểm định sự khác biệt:
o Sử dụng kiểm định T-test mẫu độc lập: để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu khác nhau. Cụ thể trong luận văn này dùng để xem xét sự khác nhau trong quyết định đầu tư giữa giới tính nam và nữ.
o Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính (đặc điểm của nhà đầu tư) bằng phư ng sai một yếu tố (Anova). Được thiết kế để đo lường giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Đối với luận văn này, phư ng pháp kiểm tra liệu có sự khác biệt nào trong quyết định giữa nhiều nhóm khác nhau về đặc điểm của nhà đầu tư để từ đó đưa ra các hàm ý nghiên cứu.
- Độ phù hợp của hàm hồi quy mẫu – Hệ số xác định R bình phư ng:
Để đánh giá sự phù hợp của hàm hồi quy mẫu với số liệu mẫu ta dùng “Hệ số xác định” ký hiệu là . Tuy nhiên, nếu mơ hình khơng có “hệ số chặn” (hằng số C) thì các phát biểu về có thể khơng đúng nữa (Dong, 2013)
Kết luận chƣơng 3
Chư ng 3 trình bày trọng tâm các phư ng pháp nghiên cứu khoa học được sử dụng để xây dựng và đánh giá các thang đo dùng để đo lường các các biến nghiên cứu cũng như kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra trong chư ng 2. Từ phư ng pháp nghiên cứu này là c sở để tính tốn các kết quả của mơ hình và thảo luận các vấn đề theo mục tiên nghiên cứu của luận văn.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Kết quả phỏng vấn chuyên gia
Thông qua nghiên cứu s bộ bằng phư ng pháp định tính. Tác giả tiến hành phỏng vấn 10 chuyên gia có kinh nghiệm và kiến thức trong lĩnh vực đầu tư chứng khoán. Từ 45 biến quan sát ban đầu được phân b cho 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc như sau: biến phụ thuộc có 6 biến quan sát, biến độc lập TTTC công bố trên BCTC và chỉ số TC có 11 biến quan sát, biến độc lập TTTC về giá và chính sách DN có 10 biến quan sát, biến độc lập cách thức cơng bố TTTC có 4 biến quan sát, biến độc lập thời điểm cơng bố TTTC có 4 biến quan sát, biến độc lập niềm tin đối với TTTC có 10 biến quan sát. Sau khi tiến hành khảo sát và thảo luận với sự góp ý của các chuyên gia còn 43 biến quan sát như sau: loại bỏ 2 biến quan sát của biến độc lập TTTC công bố trên BCTC và chỉ số TC, loại 2 biến quan sát của biến độc lập TTTC về giá và chính sách DN, b sung 1 biến quan sát cho biến độc lập thời điểm công bố TTTC, b sung 1 biến quan sát cho biến độc lập cách thức công bố TTTC (Phụ lục 3).
Tác giả đã tập hợp dữ liệu từ những cuộc phỏng vấn chun gia sau đó phân tích kết quả thu được để đưa ra bảng câu hỏi chính thức chuẩn bị cho nghiên cứu định lượng (Phụ lục 4).
4.2 Thống kê nghiên cứu
4.2.1 Thống kê mẫu nghiên cứu theo giới tính
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả theo giới tính
Giới tính Frequenc y Percent Valid Percent Cumulative Percent Nam 90 42.9 42.9 42.9 Nữ 120 57.1 57.1 100.0 Total 210 100.0 100.0
Bảng 4.1 cho thấy đặc điểm của đối tượng khảo sát: Theo giới tính: có 90 (chiếm 42,9 %) và 120 nữ (chiếm 57,1 %). Theo mẫu này khá cân bằng để thực hiện kiểm định sự khác biệt về đặc điểm giới tính khi tham gia đầu tư.
4.2.2 Thống kê mẫu nghiên cứu theo tuổi
Độ tu i trong mẫu nghiên cứu tham gia đầu tư tập trung nhiều nhất trong khoảng từ 30 đến 50 tu i, chiếm trên 70%,
Bảng 4.2: Thống kê mô tả theo tu i Độ tu i Frequency Percent Valid Độ tu i Frequency Percent Valid
Percent Cumulative Percent Dưới 30 23 11.0 11.0 11.0 Từ 30 - 40 71 33.8 33.8 44.8 Từ 40 - 50 85 40.5 40.5 85.2 Trên 50 31 14.8 14.8 100.0 Total 210 100.0 100.0
Nguồn: Tác giả tính tốn từ kết quả khảo sát bằng SPSS 20.0
4.2.3 Thống kê mẫu nghiên cứu theo trình độ học vấn
Trình độ học vấn của các nhà đầu tư tham gia phỏng vấn tập trung nhiều nhất thuộc trình độ đại học (chiếm 33,8%), kế đến là sau đại học (chiếm 25.7%) và thấp nhất là trình độ khác (chiếm 18,6%).
Bảng 4.3 Thống kê theo trình độ học vấn
Trình độ học vấn Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Trung cấp, cao đẳng 46 21.9 21.9 21.9 Đại học 71 33.8 33.8 55.7 Sau đại học 54 25.7 25.7 81.4 Khác 39 18.6 18.6 100.0 Total 210 100.0 100.0
4.2.4 Thống kê mẫu nghiên cứu theo ngành học
Ngành học của các nhà đầu tư tham gia phỏng vấn tập trung nhiều nhất vào ngành Tài chính, kế toán (chiếm 48.6%), kế đến là kinh tế (chiếm 40.9%) và thấp nhất là ngành khác (chiếm 10.5%).
Bảng 4.4: Thống kê mô tả theo ngành học
Chuyên môn Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Tài chính, kế tốn 102 48.6 48.6 48.6 Kinh tế 86 40.9 40.9 89.5 Khác 22 10.5 10.5 100.0 Total 210 100.0 100.0
Nguồn: Tác giả tính tốn từ kết quả khảo sát bằng SPSS 20.0
4.2.5 Thống kê mẫu nghiên cứu theo thâm niên tham gia TTCK
Theo thâm niên tham gia đầu tư của các đối tượng tham gia khảo sát tập trung nhiều nhất trong khoảng từ 2 năm đến trên 5 năm, tỉ trọng của 2 nhóm này chiếm khoảng 80% trong mẫu. Điều này rất thuận lợi cho mục tiêu nghiên cứu của luận văn khi thực hiện khảo sát phù hợp trên đối tượng phù hợp.
Bảng 4.5: Thống kê mô tả theo thâm niên tham gia TTCK
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Dưới 2 năm 41 19.5 19.5 19.5 Từ 2 – 5 năm 85 40.5 40.5 60.0 Tr n 5 năm 84 40.0 40.0 100.0 Total 210 100.0 100.0
4.2.6 Thống kê mẫu nghiên cứu theo số tiền đầu tƣ
Theo số tiền đầu tư ta thấy tập trung nhiều nhất trong khoảng 1 đến 5 tỉ (chiếm 33,8%), kế đến là mức vốn trên 100 triệu đến 1 tỉ đồng (chiếm 25,7%). Cho thấy đây là một kênh đầu tư khá hấp dẫn, nhiều người sẵn sàng bỏ một mức vốn khá cao để đầu tư tài chính.
Bảng 4.6: Thống kê mơ tả theo vốn đầu tư
Số tiền đầu tƣ Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Dưới 100 triệu 46 21.9 21.9 21.9 Từ 100 triệu – 1 tỉ 54 25.7 25.7 47.6 Từ 1 tỉ – 5 tỉ 71 33.8 33.8 81.4 Trên 5 tỉ 39 18.6 18.6 100.0 Total 210 100.0 100.0
Nguồn: Tác giả tính tốn từ kết quả khảo sát bằng SPSS 20.0
4.2.7 Thống kê mẫu nghiên cứu theo mục đích đầu tƣ
Theo kết quả thống kê từ “mục đích đầu tư” cho thấy đa số các nhà đầu tư đều “thích” c tức và lãi vốn. Như vậy, có thể chứng tỏ các nhà đầu tư đã thực hiện “đa dạng đầu tư” trong danh mục của mình từ những thơng tin tài chính mà họ có được. Ngược lại, có thể các thơng tin tài chính là đáng tin cậy để cho thấy các DN có hoạt động sinh lợi và tăng trưởng.
Bảng 4.7: Thống kê mơ tả theo mục đích đầu tư
Mục đích đầu tƣ Frequency Percent Valid Percent
Cumulativ e Percent
Nhận c tức 14 6.7 6.7 6.7 Sinh lợi ngắn hạn 15 7.1 7.1 13.8 Sinh lợi dài hạn 35 16.7 16.7 30.5
Sinh lợi ngắn và
dài hạn 32 15.2 15.2 100.0
Total 210 100.0 100.0
Nguồn: Tác giả tính tốn từ kết quả khảo sát bằng SPSS 20.0
4.3 Đ nh gi thang đo các biến bằng Cronbach's Alpha
- Kiểm định thang đo “Thông tin TC công bố trên BCTC và tỉ số TC”
Thang đo “Thơng tin tài chính cơng bố trên BCTC và tỉ số TC” (FIST) có giá trị Cronbach‟s Alpha t ng thể là 0,908 > 0,6 và đều có các hệ số Cronbach‟s Alpha các biến lớn h n 0,3 và nhỏ h n Cronbach‟s Alpha t ng thể nên thang đo FIST đảm bảo độ tin cậy, còn lại đủ 9 biến quan sát.
Bảng 4.8: Kiểm định thang đo FIST
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .908 9 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted FIST1 30.00 23.713 .787 .890 FIST2 30.00 24.636 .668 .899 FIST3 30.04 24.774 .711 .896 FIST4 30.03 24.736 .685 .898 FIST5 29.97 26.478 .330 .927 FIST6 29.98 23.646 .811 .888 FIST7 30.04 24.405 .701 .896 FIST8 29.99 24.325 .759 .893 FIST9 30.00 23.502 .817 .888 Nguồn: Tác giả tính tốn từ kết quả khảo sát bằng SPSS 20.0
- Kiểm định thang đo “Thông tin TC từ giá CK và chính sách DN”
Thang đo “Thơng tin từ giá CK và chính sách DN” (FIN) có giá trị Cronbach‟s Alpha t ng thể là 0,922 > 0,6 và đều có các hệ số Cronbach‟s Alpha các biến lớn h n 0,3 và nhỏ h n Cronbach‟s Alpha t ng thể nên thang đo FIN đảm bảo độ tin cậy, còn lại đủ 8 biến quan sát.
Bảng 4.9: Kiểm định thang đo FIN
Reliability Statistics