Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) giải pháp mở rộng hoạt động cho vay đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng TMCP an bình (Trang 71 - 76)

STT Thang đo Số biến quan

sát Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất Hệ số Cronbach’s Alpha 1 Định hướng tín dụng (DH) 7 .692 .917 2 Năng lực tài chính (NL) 3 .598 .835 3 Mạng lưới giao dịch (ML) 3 .713 .863 4 Sản phẩm tín dụng (SP) 3 .662 .846 5 Nhân viên (NV) 6 .650 .890

6 Công nghệ thông tin (IT) 3 .690 .856

7 Mở rộng cho vay (MR) 3 .570 .788

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra 135 mẫu Kết quả kiểm định Cronbach Alpha (phụ lục 3) cho thấy:

Về thành phần “Định hướng tín dụng” có hệ số Cronbach Alpha = 0.917 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Về thành phần “Năng lực tài chính” có hệ số Cronbach Alpha = 0.835 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Về thành phần “Mạng lưới giao dịch” có hệ số Cronbach Alpha = 0.863 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Về thành phần “Sản phẩm tín dụng” có hệ số Cronbach Alpha = 0.846 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Về thành phần “Nhân viên” có hệ số Cronbach Alpha = 0.890 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát

Về thành phần “Cơng nghệ thơng tin” có hệ số Cronbach Alpha = 0.856 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Về thành phần “Mở rộng cho vay” có hệ số Cronbach Alpha = 0.788 (> 0.6), hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát > 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.4.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA 4.4.2.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập 4.4.2.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập

Khi phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phương pháp trích (Extraction Method) là Principal component với phép xoay (Rotation) là Varimax và phương pháp tính nhân tố (Scores) là Regresstion. Qua phân tích ta có kết quả (xem phụ lục 4):

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .762

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2122.718

df 300

Sig. .000

Ta thấy KMO = 0.762 > 0.5, đồng thời Chi – Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2.122 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig= 0.000) các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể. Thỏa mãn yêu cầu để thực hiện EFA.

Ma trận nhân tố đã xoay (Rotated Component Matrixa):

Ta thấy các kết quả đều thỏa điều kiện phân tích nhân tố. Chỉ số KMO = 0.762 > 0.5, sig = 0.000, phương sai trích đạt 73.582%, hệ số tải nhân tố của 25 biến đều lớn 0.5 theo Hair &ctg (2009) và mỗi biến quan sát chỉ tải mạnh lên một nhân tố cho thấy khả năng giải thích nhân tố của các biến này đều rất cao.

So với giả thuyết ban đầu đặt ra có 6 nhân tố tác động đến việc mở rộng cho vay thì sau khi phân tích nhân tố, 25 biến quan sát vẫn được giữ lại với 6 nhóm nhân tố như ban đầu:

Nhân tố thứ nhất: DH, các biến này thuộc nhóm yếu tố định hướng tín dụng của ngân hàng. Gồm 7 biến quan sát: DH1-DH7

Nhân tố thứ hai: NV, các biến này thuộc nhóm yếu tố: trình độ và năng lực của nhân viên. Gồm 6 biến quan sát: NV1-NV6.

Nhân tố thứ ba: IT, các biến này thuộc nhóm yếu tố trình độ cơng nghệ thơng tin. Gồm 3 biến quan sát: IT1-IT3.

Nhân tố thứ tư: ML, các biến này thuộc nhóm yếu tố mạng lưới giao dịch. Gồm 3 biến quan sát: ML1-ML3.

Nhân tố thứ năm: SP, các biến này thuộc nhóm yếu tố sản phẩm tín dùng dành cho DNVVN. Gồm 3 biến quan sát: SP1-SP3.

Nhân tố thứ sáu: NL, các biến này thuộc nhóm yếu tố năng lực tài chính của ngân hàng. Gồm 3 biến quan sát: NL1-NL3.

Vì các biến và các nhóm nhân tố khơng thay đổi, nên khơng cần kiểm định lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha. 6 nhóm nhân tố này đủ điều kiện để tiếp tục được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

Ma trận tính điểm nhân tố (Component Score Coefficient Matrix)

Dựa vào kết quả các hệ số có giá trị lớn trong bảng ma trận tính điểm nhân tố trên ta có phương trình nhân tố:

DH = 0.204*DH1 + 0.178*DH2 + 0.166*DH3 + 0.167*DH4 + 0.154*DH5 + 0.178*DH6 + 0.175*DH7.

Nhân tố 1, nhân tố “ định hướng tín dụng”, có 7 yếu tố cùng tác động thuận chiều đến nhân tố, mức độ tác động khá đồng đều, trong đó, yếu tố DH1 “Chiến lược kinh doanh của ABBANK luôn được điều chỉnh phù hợp với môi trường”, tác động mạnh hơn các yếu tố khác.

NV = 0.243*NV1 + 0.188*NV2 + 0.196*NV3 + 0.197*NV4 + 0.203*NV5 + 0.200*NV6

Nhân tố 2, nhân tố “nhân viên”, có 6 yếu tố tác động thuận chiều đến nhân tố, mức độ tác động khác đều nhau. Yếu tố NV1 “nhân viên tín dụng khối DNVVN của ABBANK có trình độ chun mơn tốt” tác động mạnh nhất đến nhân tố 2

Nhân tố 3 là “ trình độ cơng nghệ thơng tin”, có 3 yếu tố tác động thuận chiều đến nhân tố, trong đó nhân tố IT1 “ABBANK luôn quan tâm, đầu tư phát triền CNTT phục vụ hoạt động cho vay” tác động mạnh nhất đến nhân tố 3.

ML = 0.384*ML1 + 0.360*ML2 + 0.376*ML3

Nhân tố 4, nhân tố “mạng lưới giao dịch” có 3 yếu tố tác động thuận chiều, trong đó, yếu tố ML1 “ABBANK xây dựng được mạng lưới giao dịch rộng khắp, phục vụ cho các DNVVN cả nước” tác động mạnh nhất đến nhân tố 4.

SP = 0.395*SP1 + 0.369*SP2 + 0.355*SP3

Nhân tố 5, nhân tố “ sản phẩm tín dụng dành cho DNVVN”, có ba yếu tố tác động thuận chiều, trong đó yếu tố SP1 “ ABBANK ln quan tâm, hiểu rõ nhu cầu của khách hàng” tác động mạnh nhất đến nhân tố 5.

NL = 0.393*NL1 + 0.365*NL2 + 0.368*NL3.

Nhân tố 6, nhân tố “năng lực tài chính”, có 3 yếu tố tác động, trong đó, yếu tố NL1 “ ABBANK là ngân hàng có năng lực tài chính mạnh” tác động mạnh nhất lên nhân tố 6.

Qua phần phân tích ảnh hưởng của từng biến quan sát tới từng nhân tố, thì tất các các hệ số đều lớn hơn 0, chứng tỏ các biến tác động thuận đến từng nhân tố. Vì vậy, bất cứ một sự tác động tích cực nào đến bất kỳ một biến quan sát đều làm tăng giá trị của từng nhân tố.

4.4.2.2 Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .679

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 120.952

df 3

Sig. .000

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (xem mục 2 phụ lục 4) cho thấy: Hệ số KMO = 0.679 > 0.5, hệ số Communalities của 3 biến > 50%, các trọng số của hệ số tải nhân tố trong ma trận đều lớn hơn 0.5 nên thõa mãn yêu cầu phân tích nhân tố. Ba biến để đánh giá việc mở rộng cho vay DNVVN tại ABBANK, ba biến này cũng giải thích khá cao với sự biến thiên của dữ liệu là 70.215%.

4.4.3 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh từ EFA

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thơng qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu được gồm 6 biến độc lập (Định hướng tín dung, năng lực tài chính, mạng lưới giao dịch, sản phẩm tín dụng, nhân viên và cơng nghệ thông tin) để đo lường biến phụ thuộc là mức độ mở rộng hoạt động cho vay đối với DNVVN tại ABBANK.

Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh từ EFA Một số giả thiết của mơ hình

Giả thiết H1: Thành phần định hướng tín dụng được đánh giá càng cao mức độ mở rộng cho vay càng cao.

Giả thiết H2: Thành phần nhân viên được đánh giá càng cao thì mức độ mở rộng cho vay càng cao.

Giả thiết H3: Thành phần công nghệ thông tin được đánh giá càng cao thì mức độ mở rộng cho vay càng cao

Giả thiết H4: Thành phần mạng lưới giao dịch được đánh giá càng cao thì mức độ mở rộng cho vay càng cao

Giả thiết H5: Thành phần sản phẩm tín dụng được đánh giá càng cao thì mức độ mở rộng cho vay càng cao.

Giả thiết H6: Thành phần năng lực tài chính được đánh giá càng cao thì mức độ mở rộng cho vay càng cao.

H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+) H6 (+) Định hướng tín dụng DH

Cơng nghệ thơng tin

IT Mức độ mở rộng cho vay (MR) Mạng lưới giao dịch ML Sản phẩm tín dụng SP Năng lực tài chính NL Nhân viên NV

4.4.4 Phân tích hồi quy

4.4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson

Để đánh giá sự tương quan giữa các biến thành phần với biến kết quả và giữa các biến thành phần với nhau, ta lập ma trận tương quan Pearson, kết quả của ma trận như sau (phụ lục 5):

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) giải pháp mở rộng hoạt động cho vay đối với doanh nghiệp vừa và nhỏ tại ngân hàng TMCP an bình (Trang 71 - 76)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(118 trang)