3.6.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu
Tác giả thực hiện quy trình nghiên cứu như sau:
Hình 3.4: Quy trình nghiên cứu cứu
(Nguồn:Tác giả đề xuất)
3.6.2. Thiết kế nghiên cứu
Bài nghiên cứu của tác giả thông qua 2 giai đoạn là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
Xác định mục tiêu nghiên cứu
Tìm hiểu về cơ sở lý luận về mơ hình lý
thuyết 7 nhân tố Tìm hiểu lý luận về rủi
ro tín dụng & quản trị rủi ro tín dụng
Nghiên cứu định tính (sơ bộ)
Thảo luận nhóm
Đưa ra mơ hình nghiên cứu đề xuất: + Thang đo
+ Mơ hình lý thuyết
Nghiên cứu định lượng Tiến hành khảo sát thực tế
bằng bảng câu hỏi Thu thập thông tin, Xử lý
số liệu
N =200
Kiến nghị và kết luận
Sử dụng phần mềm SPSS 22.0
3.6.2.1 Nghiên cứu định tính.
Đây là một giai đoạn được thực hiện để điều chỉnh thang đo và bổ sung các biến quan sát. Giai đoạn này được gọi là nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng cách phỏng vấn đối tượng theo một nội dung đã chuẩn bị trước. Tác giả tiến hành phỏng vấn sơ bộ dựa trên mối quan hệ thân thiết gồm (1 giám đốc, 1 phó giám đốc, 3 trưởng phịng, 2 phó phịng và 3 cán bộ tín dụng).
Thực hiện thảo luận nhóm
Các thơng tin cần thu thập
Cần xác định được đối tượng được phỏng vấn hiểu về Ngân hàng như thế nào? Theo chính họ thì đối tượng nào tác động đến cơng tác QTRRTD tại Ngân hàng? Tiến hành kiểm tra đối tượng được phỏng vấn có hiểu đúng nội dung của các câu hỏi hay không? Hỏi ý kiến và tham khảo để tìm ra những nội dung gì chưa đề cập đến trong bảng câu hỏi?
Đối tượng phỏng vấn
Đã có được mối quan hệ thân thiết tác giả tiếp cận phỏng vấn 1 giám đốc, 1 phó giám đốc (cán bộ cấp cao); 3 trưởng phịng, 2 phó phịng (cán bộ cấp trung) và 3 cán bộ tín dụng (cán bộ cấp trung). Kết quả phỏng vấn trên là cơ sở cho việc thiết kế bảng câu hỏi cho phiếu khảo sát để đưa vào nghiên cứu của tác giả.
Trên cơ sở các yếu tố tác động đến QTRRTD đã được trình bày trên, tác giả đã nêu các yếu tố khách quan như: Môi trường kinh tế; Môi trường pháp lý; Thiên tai, lũ lụt, hỏa hoạn và yếu tố chủ quan như: Dự báo RRTD; Thanh tra giám sát; Chính sách RRTD; Quy trình tín dụng; Cơng khai thông tin; Chất lượng nguồn nhân lực; Khách hàng. Mặt khác, tác giả chỉ tập trung nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến cơng tác QTRRTD nhìn từ hướng chủ quan để áp dụng vào nghiên cứu.
Nhằm có phiếu khảo sát đáp ứng phù hợp thực tế, tác giả tiến hành khảo sát thử với sự tham gia của 30 người trong đó gồm: 2 phó giám đốc, 5 phó phịng tín dụng, 13 cán bộ và nhân viên tín dụng tại các chi nhánh và phịng giao dịch của ngân hàng.
Nội dung cuộc khảo sát thử
Trình bày nội dung cần khảo sát, thảo luận.
Đưa ra mơ hình đề xuất của tác giả với 7 yếu tố tác động đến quản trị rủi ro tín dụng, sau đó dùng bảng câu hỏi gợi ý để cùng đánh giá, phát biểu ý kiến về các yếu tố tác động đến QTRRTD tại Ngân hàng.
Tác giả đưa ra thang đo sơ bộ của mình đã xây dựng trước trên mơ hình 7 yếu tố: dự báo rủi ro tín dụng, thanh tra giám sát, chính sách tín dụng, quy trình tín dụng, cơng khai thông tin, chất lượng nguồn nhân lực, khách hàng; để cùng nhóm thảo luận điều chỉnh cũng như thêm góp ý bổ sung cho thang đo.
Kết quả thảo luận
Sau khi thảo luận xong, nhóm đồng ý với thang đo trong mơ hình, ngồi ra nhóm cịn điều chỉnh tên gọi của thang đo, tác giả chính thức đưa ra được các yếu tố tác động đến quản trị rủi ro tín dụng phù hợp với Ngân hàng hơn gồm: dự báo rủi ro tín dụng, đo lường RRTD, quy trình tín dụng, chính sách tín dụng, kiểm sốt RRTD, chất lượng nguồn nhân lực, tài chính khách hàng.
3.6.2.2 Nghiên cứu định lượng
Đây là giai đoạn tác giả sử dụng phương pháp thu thập thông tin bằng cách phỏng vấn dựa trên bảng câu hỏi khảo sát đã đề ra. Sau khi thu thập được dữ liệu sẽ xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0.
Mục đích của phương pháp này là dùng để kiểm định mơ hình lý thuyết đề xuất của tác giả, nghiên cứu các yếu tố tác động đến QTRRTD tại ngân hàng.
Thiết kế mẫu
Kích thước mẫu nghiên cứu
Theo Hair & cộng sự (2008), “Multivairate Data Analysis”, Prentical–Hall International.Inc điều kiện đảm bảo cỡ mẫu là: N = n * 5 + m ( mẫu )
Trong đó:
n: Số câu hỏi.
m: là số mẫu dự phòng.
Tổng 32 biến quan sát được sử dụng trong đề tài, nên mẫu tối thiểu là = 32 x 5 + 0 = 160.
Phương pháp chọn mẫu
Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện nhất. Đối tượng tham gia khảo sát là ban lãnh đạo, cán bộ tín dụng tại Ngân hàng TMCP Sài Gòn vào thời điểm năm 2018. Bảng 3.10: Bảng tình trạng phát phiếu khảo sát Khoản mục Số phiếu Tỷ lệ Số phiếu khảo sát phát ra 210 100% Số phiếu thu về 210 92,1% Số phiếu hợp lệ 200 88,4% Số phiếu không hợp lệ 10 3,6%
(Nguồn: Điều tra thực tế của tác giả)
3.6.3 Nghiên cứu chính thức
3.6.3.1 Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi
a. Nội dung bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi của phiếu khảo sát gồm 3 phần:
Phần 1: Khảo sát thông tin cá nhân gồm (họ tên, giới tính, độ tuổi, chức vụ, thâm niên cơng tác, trình độ học vấn).
Phần 2: Nội dung khảo sát gồm (dự báo RRTD, đo lường RRTD, quy trình tín dụng, chính sách tín dụng, kiểm sốt rủi ro tín dụng, chất lượng nguồn nhân lực, tài chính khách hàng, QTRRTD).
Phần 3: Thơng tin đánh giá có 36 câu hỏi chia làm 8 nhóm theo như cơ sở lý thuyết đã nêu. Từ việc thảo luận nhóm hỏi ý kiến chuyên gia, tác giả đưa ra các câu hỏi trong bảng khảo sát phù hợp với lãnh đạo, cán bộ tín dụng của Ngân hàng.
b. Thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi
Nghiên cứu có tất cả 36 biến quan sát, có 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Tác giả thiết kế thang đo cho biến độc lập gồm 32 biến quan sát và 4 biến quan sát cho biến phụ thuộc, được thiết kế dưới hình thức thang đo Likert 5 point với bậc từ 1 đến 5:
1. Hồn tồn khơng đồng ý. 2. Không đồng ý.
3. Trung lập/không ý kiến. 4. Đồng ý.
5. Hoàn toàn đồng ý.
(Theo Hair & ctg (1998, 111))
3.6.3.2 Kỹ thuật đánh giá thang đo
Các thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số này giúp chúng ta phân tích loại bỏ những biến không được phù hợp, và giảm thiểu tối đa biến rác trong quá trình nghiên cứu.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, hệ số Cronbach’s Alpha: Từ 0.8 đến gần gần bằng 1 là thang đo tốt.
Từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được.
Thang đo có độ tin cậy khi Cronbach`s Alpha > 0,6 trở lên có thể sử dụng được trong trường hợp thang đo lường là mới hoặc là mới đối với những người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” (Theo Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Do đó đề tài này sử dụng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
Tuy nhiên, Cronbach`s Alpha không cho chúng ta biết biến nào nên giữ lại và biến nào nên loại bỏ. Nên bên cạnh hệ số này, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Item – Total Correclation) để loại bỏ biến rác:
Hệ số này càng cao đồng nghĩa với sự tương quan của các biến này với các biến khác trong nhóm càng cao.
Các biến có hệ số biến tổng < 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo.
Vì vậy trong đánh giá độ tin cậy các biến có hệ số tương quan biến tổng (Item – Total Correclation) < 0.3 sẽ bị loại. (Theo Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
3.6.3.3 Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được thực hiện bằng phương pháp Principal Components với phép xoay “Varimax”.
“Hệ số nhân tố tải (Factor loading)>= 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, dùng để xác định biến cần chọn lựa theo nhân tố”.
“Mức ý nghĩa Sig của kiểm định Bartlett < 5%, là các biến có tương quan”. “Trị số của KMO lớn “ 0.5 <= KMO < = 1”, là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp. Ngược lại trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu”.
“Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích (Total Variance Explained) > 50%”.
“Hệ số nhân tố trích Eigenvalue có giá trị > 1, nhằm xác định nhân tố được rút ra. Các giá trị đặc trưng (Eigenvalue) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố”.
3.6.3.4 Kỹ thuật phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter và kết quả của hồi quy được thể hiện thông qua:
“Hệ số R2 hiệu chỉnh Adjusted R Square, đánh giá độ phù hợp của mơ hình”. “Kiểm định F, kiểm định độ phù hợp của mơ hình”.
3.6.3.5. Phân tích tương quan
Trong nghiên cứu, phân tích tương quan Person được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì mối tương quan tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ.
Đồng thời, cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập. Vì những tương quan này có thể sẽ làm ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6.3.6.Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, chúng ta sử dụng hệ số xác định R2 (R – quare). Trong hồi quy tuyến tính bội thường sử dụng hệ sơ R2 để đánh giá vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình”.
“Hệ số Durbin – Watson phải lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 (1 < Durbin – Watson < 3) để mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng tương quan”.
“Hệ số phóng đại phương sai VIF phải bé hơn 10 để mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến”.
“Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn của khách hàng càng lớn hơn”.
Để mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng được cho là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ở độ tin cậy 95% thì hệ số Sig. phải bé hơn 0.05 ở các biến.
3.6.3.7.Phân tích phương sai - ANOVA (ANalysis Of Variance)
Phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để so sánh trung bình của ba nhóm mẫu trở lên. Phân tích phương sai ANOVA tác giả sử dụng trong nghiên cứu là ANOVA một chiều (one-way ANOVA), để nghiên cứu ảnh của các yếu tố: dự báo RRTD, đo lường RRTD, quy trình tín dụng, chính sách tín dụng, kiểm sốt rủi ro tín dụng, chất lượng nguồn nhân lực, tài chính khách hàng đến quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng TMCP Sài Gòn.
ANOVA một chiều dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với độ chính xác đạt 95%.
Kiểm định ANOVA một chiều được tiền hành cụ thể như sau:
Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances, nếu giá trị Sig. < 0.05 thì phương sai đánh giá giữa các nhóm khơng khác nhau có ý nghĩa thống kê. Khi đó, việc phân tích phương sai ANOVA kết thúc.
Sau đó, tiến hành phân tích dựa vào kết quả ở bảng ANOVA, giá trị Sig. > 0.05 thì kết luận khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm định tính. Ngược lại, nếu giá trị Sig. < 0.05: kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giữa các nhóm định tính.
Khi đó, tiếp tục tiến hành phân tích sâu ANOVA để tìm sự khác biệt thơng qua phép kiểm định Tukey ở độ tin cậy 95%.
Dựa vào giá trị Sig. trong bảng Multiple Comparisons, nếu giá trị Sig. > 0.05 tức là khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm, nếu giá trị Sig. < 0.05 tức là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm.
3.6.3.8.Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể độc lập (Independent Samples T-test)
Kiểm định Independent-SamplesT-Test cần thực hiện theo các bước như sau:
Bước 1: “Đặt giả thuyết H0 như sau: “Giá trị trung bình của 2 biến tổng thể
khác nhau là như nhau”.
Bước 2: “Thực hiện kiểm định Independent-Samples T-Test”.
Bước 3: “Kiểm tra giá trị Sig. tại kiểm định Levene's ở bảng Independent
Samples Test đã tính”:
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances not assumed.
Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể là không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định T ở phần Equal variances assumed.
Bước 4: Kiểm tra giá trị Sig. của kiểm định t ở phần Equal variances not assumed:
Nếu Sig. > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0, kết luận kiểm định T khơng có sự khác biệt.
Nếu Sig. 0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết H0, kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm của biến định tính.
3.6.3.9.Kỹ thuật thống kê mơ tả, tần số
Kỹ thuật thống kê mô tả dùng (nhỏ nhất Min, lớn nhất Max, trung bình Mean, độ lệch chuẩn Std Deviation,..) để xác định tần suất xuất hiện của các yếu tố, so sánh mức trung bình của từng nhân tố. Từ đó, thể hiện khái quát cấu trúc chung của mẫu khảo sát và mức độ đánh giá QTRRTD của các lãnh đạo, CBTD tham gia khảo sát.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương này tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mơ hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu đã được thực hiện qua 02 giai đoạn chính: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG QUẢN TRỊ RỦI RO TÍN DỤNG TẠI NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN
4.1. Thực trạng quản trị rủi ro tín dụng tại NH TMCP Sài Gòn
QTRRTD về chức năng được Chủ tịch Hội đồng quản trị thông qua bởi quyết định 333-2008/ QĐ –HĐQT về việc ban hành quy chế quản lý rủi ro được áp dụng trong hệ thống và được đảm trách bởi các phòng: (Phòng pháp chế, phịng chính sách tín dụng, phòng quản lý nợ, phòng quản lý rủi ro...)
4.1.1 Dự báo rủi ro tín dụng
Giai đoạn từ năm 2015 - 2018 của SCB về dự báo RRTD cuả ngân hàng còn mang nhiều bất cập, chẳng hạn như: Về cơng tác dự báo rủi ro tín dụng chỉ mang tính thụ động, chủ yếu là xử lý khi những dấu hiệu rủi ro đã xuất hiện (Khách hàng vay vốn kinh doanh gặp thua lỗ, khách hàng không trả nợ đúng hạn, phân lọai nợ khơng đúng...). Hay khả năng dự báo và phịng ngừa từ xa chưa tốt (do nhân viên ngân hàng chưa có nhiều kinh nghiệm, khả năng quản lý khoản vay chưa tốt...).
4.1.2 Đo lường RRTD
4.1.2.1 Đo lường rủi ro trước khi cho vay
Hiện nay, SCB đang áp dụng đo lường rủi ro tín dụng trước khi cho vay bằng hai phương pháp là định tính từ mơ hình định tính 6C và định lượng từ mơ hình kết quả chấm điểm xếp hạng tín dụng để đánh giá các khoản vay.
SCB sử dụng mơ hình điểm số tín dụng với các yếu tố quan trọng sử dụng trong mơ hình gồm: Tuổi đời, trạng thái tài sản, số người phụ thuộc, sở hữu nhà,…
4.1.2.2 Đo lường rủi ro sau khi cho vay
Sau khi cho vay việc đo lường RRTD được SCB phân công cụ thể, rõ ràng cho từng phòng, từng các cấp trong ngân hàng. Phòng QHKH phụ trách thực hiện nghiêm túc việc