6. Kết cấu luận văn
2.3.2 Xử lý thang đo và mơ hình
Do vấn đề nghiên cứu còn khá mới ở Việt Nam, bộ thang đo chính thức đƣợc thiết kế dựa vào các khái niệm, kết quả của những nghiên cứu trƣớc đây và kết quả tham khảo ý kiến của CBTD có kinh nghiệm. Do đó, bộ thang đo chƣa ổn định và mang tính khám phá. Vì thế, phân tích độ tin cậy sẽ đƣợc thực hiện để kiểm định độ tin cậy các thành phần của thang đo nhằm loại bỏ các biến rác và rút ra các yếu tố cho mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh. Sau khi thực hiện phân tích độ tin cậy, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu.
2.3.2.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha:
Theo Nunnally và Bernstein (1994), trong phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha), nhóm yếu tố có Cronbach’s Alpha > 0.60 là đạt yêu cầu của thang đo và những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-Total Correlation) > 0.4 mới đƣợc giữ lại.
(i) Thành phần độc lập của thang đo
Kết quả Cronbach’s alpha của các thành phần biến độc lập trình bày ở bảng sau:
Bảng 2.10: Kết quả phân tích Cronbach’s alpha cho các thành phần của thang đo nợ xấu
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến-tổng Alpha nếu loại bỏ biến này
Vĩ mô bất lợi Cronbach’s alpha = 0.829
VM1 15.4492 3.044 .619 .797
VM2 15.4439 3.130 .625 .797
VM3 15.3690 2.750 .636 .794
VM5 15.2674 2.767 .663 .784 Tăng trƣởng tín dụng Cronbach’s alpha = 0.835 TT1 9.9465 2.395 .726 .764 TT2 9.9733 2.284 .768 .744 TT3 10.1765 2.705 .587 .825 TT4 9.7540 2.670 .589 .825 Tỷ lệ nợ xấu quá khứ Cronbach’s alpha = 0.821 QK1 6.4118 1.459 .655 .777 QK2 6.3904 1.422 .789 .638 QK3 6.5775 1.665 .593 .832 Ngân hàng cho vay Cronbach’s alpha = 0.875 NH1 20.0053 5.296 .674 .855 NH2 20.0588 5.862 .641 .859 NH3 19.9733 5.370 .705 .850 NH4 19.9198 5.838 .570 .867 NH5 20.0267 5.403 .721 .848 NH7 19.9840 5.575 .667 .855 NH8 19.9893 5.699 .612 .862 Khách hàng
đi vay Cronbach’s alpha = 0.869
KH2 18.7914 6.757 .680 .845 KH3 19.0428 7.181 .613 .856 KH4 18.8984 7.339 .594 .859 KH5 19.1925 6.167 .638 .859 KH6 18.8824 6.567 .769 .829 KH8 19.0160 6.532 .757 .831
Từ kết quả kiểm định trên cho thấy:
Nhân tố vĩ mô bất lợi: Hệ số a = 0.722 > 0,6 là có thể chấp nhận đƣợc.
Tƣơng quan biến-tổng của biến VM6= 0.183 < 0.4, nếu bỏ biến VM6 ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.75 > 0.722 là thang đo lƣờng chấp nhận đƣợc. Xét thấy VM6 “tỷ lệ thất nghiệp tăng” có mối liên quan tới VM1 “tình hình kinh tế và mơi trƣờng kinh doanh diễn biến bất lợi” nên tác giả loại biến VM6 ra khỏi thang đo. Lúc này, a = 0.75 > 0.6 thang đo chấp nhận đƣợc. Tƣơng quan biến – tổng của VM7 = 0.28 < 0.4, nếu bỏ biến VM7 ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.825 là thang đo lƣờng tốt. Xét thấy biến VM7 “Các yếu tố tự nhiên (thời tiết, khí hậu, thổ nhƣỡng, dịch bệnh…) bất lợi gia tăng” gần giống với biến VM1 “tình hình kinh tế và môi trƣờng kinh doanh diễn biến bất lợi” nên tác giả loại biến VM7 ra khỏi thang đo. Các biến còn lại đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố từ tăng trưởng tín dụng: Hệ số a = 0.829 > 0.6 và tƣơng quan biến –
tổng của các biến đều lớn hơn 0.4. Do đó nếu loại bất kỳ biến nào thì a cũng nhỏ hơn 0.829. Kết quả trên cho thấy nhân tố tăng trƣởng tín dụng là thang đo lƣờng tốt và đƣợc quan sát qua 4 biến quan sát gồm: TT1, TT2, TT3, TT4. Các biến này đƣợc sử dụng để phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố tỷ lệ nợ xấu quá khứ: Hệ số a = 0.821 > 0.6 và tƣơng quan biến –
tổng của các biến đều lớn hơn 0.4. Nếu loại biến QK3 “Khó khăn trong việc thi hành quyết định của tòa án về TSĐB” thì a tăng lên 0.832 > 0.821. Xét thấy biến QK3 khơng có mối liên quan nào với các biến quan sát khác trong thang đo, đồng thời qua phỏng vấn các CBTD có nhiều năm kinh nghiệm họ đánh giá cao vai trò của cơ quan thi hành án trong việc xử lý nợ xấu qua tài sản đảm bảo và KQ3 đƣợc tác giả cân nhắc kỹ qua thực tế tại chi nhánh và cơ sở lý thuyết nghiên cứu trƣớc đó nên tác giả khơng loại biến KQ3 ra khỏi thang đo. Với nhân tố tỷ lệ nợ xấu quá khứ có a = 0.821 là thang đo lƣờng tốt và sẽ đƣợc quan sát trên cả 3 biến quan sát gồm: QK1, QK2, QK3. Các biến này đƣợc sử dụng để phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố ngân hàng cho vay: Hệ số a = 0.769 > 0.6 là thang đo có thể chấp
nhận đƣợc. Tƣơng quan biến-tổng của biến NH6= 0.126 < 0.4, nếu bỏ biến NH6 ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.819 > 0.769 là thang đo lƣờng chấp nhận đƣợc. Xét thấy NH6 “Ngân hàng sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao để có đƣợc những hợp đồng tín dụng hấp dẫn” chƣa thực sự phù hợp với thực tế về quan điểm mở rộng tín dụng của NHNo&PTNT chi nhánh Đồng Nai vì chi nhánh tăng trƣởng tín dụng theo hƣớng bền vững nên tác giả loại biến VM6 ra khỏi thang đo. Lúc này, a = 0.819 > 0.6 thang đo chấp nhận đƣợc nhƣng tƣơng quan biến – tổng của NH9 = 0.249 < 0.4, nếu bỏ biến NH9 ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.875 là thang đo lƣờng tốt. Xét thấy biến NH9 “Thiếu sự giám sát của cấp quản trị” gần giống với biến NH3 “Thiếu sự theo dõi, giám sát, kiểm tra việc sử dụng vốn vay sau giải ngân” nên tác giả loại biến NH9 ra khỏi thang đo. Lúc này nhân tố ngân hàng cho vay còn lại 7 biến quan sát gồm: NH1, NH2, NH3, NH4, NH5, NH7, NH8 đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Nhân tố khách hàng đi vay: Hệ số a = 0.77 > 0.6 là thang đo có thể chấp
nhận đƣợc. Tƣơng quan biến-tổng của biến KH7 = 0.129 < 0.4, nếu bỏ biến KH7 ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.811 > 0.77 là thang đo lƣờng chấp nhận đƣợc. Xét thấy KH7 “Dấu hiệu khó khăn trong thu nhập tiềm năng hay năng lực tài chính” có tƣơng quan về mặt ý nghĩa với biến KH6 “Kinh nghiệm quản trị, sự am hiểu về ngành nghề kinh doanh của chủ doanh nghiệp kém” nên tác giả loại biến KH7 ra khỏi thang đo. Khi loại KH7 ra khỏi thang đo, kết quả Cronbach Alpha là 0.811 > 0.6 thang đo chấp nhận đƣợc nhƣng tƣơng quan biến – tổng của KH1 = 0.232 < 0.4, nếu bỏ biến KH1 “Phƣơng án sản xuất kinh doanh của KH không hiệu quả, không cụ thể” ra khỏi thang đo thì a tăng lên 0.869 là thang đo lƣờng tốt hơn, đồng thời, tác giả xem xét lại thì biến KH1cũng gần giống với biến KH6 nên tác giả sẽ loại KH1 ra khỏi thang đo. Lúc này, nhân tố khách hàng đi vay chỉ còn 6 biến quan sát gồm: KH2, KH3, KH4, KH5, KH6, KH8 đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
(ii) Thành phần phụ thuộc của thang đo
Bảng 2.11 Hệ số Cronbach’s alpha của biến nợ xấu
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến-tổng
Alpha nếu loại bỏ biến này
Nợ xấu Cronbach alpha = 0.780
NX1 7.0802 1.343 .816 .520
NX2 7.0374 1.413 .514 .818
NX3 7.0481 1.315 .567 .764
(Nguồn: từ kết quả nghiên cứu của tác giả)
Kết quả phân tích thang đo ba biến nợ xấu bảng 2.11 cho thấy, hệ số Cronbach’s alpha của biến số nợ xấu ở mức tƣơng đối cao 0.780, từng biến số đƣợc đo lƣờng đảm bảo mức độ tin cậy với hệ số tƣơng quan biến - tổng >0.4. Nếu loại biến NX2 ra khỏi thang đo thì hệ số Cronbach’s alpha là 0.818 > 0.78 nhƣng tác giả khơng loại biến NX2 vì biến này đƣợc xây dựng trên cơ sở lý thuyết và hệ số tƣơng quan biến - tổng cũng đạt 0.514 > 0.4 đã đạt yêu cầu nên biến này tác giả quyết định giữ lại. Nhƣ vậy, 3 biến: “khắc phục vấn đề “con ngƣời””, “Hồn thiện quy trình cấp tín dụng, tăng cƣờng cơng tác kiểm tra, thẩm định, giám sát khách hàng trƣớc, trong và sau khi cho vay”, “Hoàn thiện khung pháp lý phân loại nợ xấu” sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Để kiểm tra sự thích hợp của phân tích yếu tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải thỏa [0.50 <= KMO <= 1] thì phân tích mới thích hợp; kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig.) < 0.05 thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hair và cộng sự, 2006).
Gerbing và Anderson (1988) cho rằng dùng phƣơng pháp rút trích
(Principal Components) và phép quay (Varimax), phân tích chỉ đạt yêu cầu khi giá trị Eigenvalues > 1, tổng phƣơng sai trích (Variance Extracted) > 50%. Các biến quan sát có hệ số tải yếu tố (Factor Loading) > 0.5 mới đƣợc giữ lại (Hair và
(i) Các thành phần độc lập của thang đo
Sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA cho 25 yếu tố của thang đo nợ xấu, ta có mức ý nghĩa KMO = 0,738 > 0,50 với mức ý nghĩa bằng 0. Nhƣ vậy, việc áp dụng phân tích nhân tố khám phá trong thang đo này là phù hợp.
Bảng 2.12 cũng đã cung cấp số liệu về trị số đặc trƣng (eigenvalue) đƣợc phân tích từ 25 biến phụ. Tƣơng ứng với 25 biến số phụ là 25 nhân tố đƣợc tính tốn trị số đặc trƣng. Tuy nhiên, chỉ có 5 yếu tố có trị số đặc trƣng lớn hơn 1 còn 20 yếu tố cịn lại có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không đƣợc sử dụng. Điều này có nghĩa là 25 biến số phụ đã đƣợc rút gọn về 5 yếu tố, đây cũng chính là 5 biến chính của mơ hình Servperf. Chỉ số Tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay “Rotation Sums of Squared Loadings” đạt ở mức 66,073%, cho thấy, việc sử dụng 5 biến chính đại diện cho 25 biến số phụ có thể giải thích đƣợc 66,073% khả năng giải thích của tất cả các biến phụ. Nhƣ vậy, có thể kết luận là việc sử dụng 5 yếu tố để phản ánh thông tin cung cấp từ 25 biến phụ là phù hợp.
Bảng 2.12 Ma trận xoay các nhân tố Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 NH3 .801 NH5 .775 NH2 .755 NH1 .734 NH4 .729 NH7 .701 NH8 .678 KH8 .812 KH6 .802 KH5 .766 KH2 .738
KH3 .737 KH4 .712 VM3 .765 VM4 .754 VM5 .753 VM1 .748 VM2 .719 TT2 .848 TT1 .802 TT3 .774 TT4 .682 QK2 .849 QK3 .743 QK1 .680
KMO = 0.738, Sig. = 0.000, Tổng bình phƣơng trích = 66.0773% Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: từ kết quả nghiên cứu của tác giả)
Nhƣ vậy sau khi phân tích nhân tố EFA, bộ thang đo đƣợc sử dụng để đánh giá nợ xấu còn lại 25 biến, phản ánh qua 5 nhân tố nhƣ sau:
Vĩ mô bất lợi gồm 5 biến quan sát là VM1, VM2, VM3, VM4, VM5. Tăng trƣởng tín dụng gồm 4 biến quan sát là TT1, TT2, TT3, TT4. Tỷ lệ nợ xấu quá khứ gồm 3 biến quan sát là QK1, QK2, QK3.
Ngân hàng cho vay gồm 7 biến quan sát là NH1, NH2, NH3, NH4,
NH5,NH7, NH8.
Khách hàng đi vay gồm 6 biến quan sát là KH2, KH3, KH4, KH5, KH6,
(ii) Thành phần phụ thuộc của thang đo
Bảng 2.13 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến nợ xấu. Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulativ e % 1 2.140 71.330 71.330 2.140 71.330 71.330 2 .652 21.737 93.068 3 .208 6.932 100.000
KMO = 0.557; Sig. = 0.000, Tổng bình phƣơng trích = 71.330% Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kiểm định KMO & Bartlett's trong phân tích 3 biến phụ phản ánh nợ xấu cho thấy chỉ số KMO ở mức 0,557 với mức ý nghĩa bằng 0, do đó, áp dụng phân tích nhân tố trong bộ thang đo này là phù hợp.
Bảng 2.13 cũng đã cung cấp số liệu về trị số đặc trƣng (eigenvalue) đƣợc phân tích từ 3 biến số phụ phản ánh nợ xấu. Tƣơng ứng với 3 biến số phụ là 3 nhân tố đƣợc tính tốn trị số đặc trƣng. Tuy nhiên, cả 3 biến số này đều hội tụ vào một nhân tố duy nhất. Điều này nói lên cả 3 biến số cùng phản ánh một biến chung, đó là nợ xấu. Ở bảng 2.13 cho thấy, chỉ số tổng bình phƣơng tải nhân tố xoay ở mức 71,330%. Điều này nói lên việc sử dụng một nhân tố nợ xấu đại diện cho 3 biến số phụ đã có thể giải thích đƣợc 71,330% của tất cả các biến phụ. Nhƣ vậy, có thể kết luận 3 biến phụ phản ánh nợ xấu là phù hợp và sử dụng đƣợc.
Hình 2.1 Mơ hình các nhân tố tác động đến nợ xấu sau hiệu chỉnh Bảng 2.14 Các thành phần của thang đo nợ xấu sau hiệu chỉnh.
NỘI DUNG
Vĩ mô bất lợi (5 biến)
Tình hình kinh tế và mơi trƣờng kinh doanh diễn biến bất lợi. Lãi suất cho vay tăng.
Tỷ lệ lạm phát tăng.
CIC cung cấp chƣa đầy đủ, thiếu chính xác thơng tin về uy tín thanh tốn của KH vay.
Cơ quan thực thi pháp luật hoạt động chƣa hiệu quả, thiếu linh hoạt.
Tăng trƣởng tín dụng
Mức độ cạnh tranh giữa các ngân hàng(cạnh tranh về lãi suất, khuyến mãi, tiết giảm nhiều khâu trong quy trình xét cho Vĩ mô bất lợi
Tăng trƣởng TD
Tỷ lệ nợ xấu quá khứ
Ngân hàng cho vay
Khách hàng đi vay
Khắc phục vấn đề “con ngƣời”
Hồn thiện quy trình cấp tín dụng, tăng cƣờng cơng tác kiểm tra, thẩm định, giám sát khách hàng trƣớc, trong và sau khi cho vay
Hoàn thiện khung pháp lý phân loại nợ xấu
( 4biến) vay…) ngày càng tăng.
Cho vay q mức an tồn đối với KH/nhóm KH. Áp lực tăng trƣởng dƣ nợ tín dụng.
Sức ép và yêu cầu của khách hàng tăng.
Tỷ lệ nợ xấu quá khứ
(3 biến)
Nguồn dự phịng khơng tƣơng xứng với tài sản bị tịch thu hay phá sản.
Kết quả xử lý những khoản nợ quá hạn khơng tốt.
Khó khăn trong việc thi hành quyết định của tòa án về TSĐB.
Ngân hàng cho vay (7 biến)
Vấn đề rủi ro đạo đức khi ra quyết định cấp tín dụng. Định giá tài sản chƣa đúng với mức độ rủi ro khách hàng. Thiếu sự theo dõi, giám sát, kiểm tra việc sử dụng vốn vay sau giải ngân.
CBTD chƣa nỗ lực trong việc xử lý, thu hồi nợ xấu.
Hệ thống xếp hạng tín dụng nội bộ thiếu hiệu quả, chƣa đầy đủ và mang tính chủ quan.
Chƣa lƣợng hóa mức độ rủi ro từng sản phẩm cho vay cụ thể. Năng lực, trình độ chun mơn của cán bộ tín dụng chƣa đáp ứng đƣợc nhu cầu công việc dẫn đến đƣa ra quyết định cho vay khơng an tồn.
Khách hàng đi vay (6 biến)
Tài sản đảm bảo thế chấp/cầm cố của KH tại NHNo&PTNT có ảnh hƣởng lên ý chí trả nợ của KH.
Lịch sử tín dụng khách hàng. Chi phí lãi vay cao.
Khách hàng lừa đảo hoặc cố ý không trả nợ.
Kinh nghiệm quản trị, sự am hiểu về ngành nghề kinh doanh của chủ doanh nghiệp kém.
2.3.2.3 Kiểm định thang đo nợ xấu bằng phân tích hồi quy bội
Các giá trị của các biến quan sát ở mỗi nhân tố đƣợc tính trung bình để hình thành các nhân tố tƣơng ứng (X1, X2, X3, X4, X5) dùng để đƣa vào mơ hình hồi quy bội. Do vậy, năm nhân tố đƣợc rút ra sau hai lần hiệu chỉnh đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy bội để xem xét các nhân tố tác động đến nợ xấu tại NHNo&PTNT chi nhánh Đồng Nai. Phƣơng pháp sử dụng là phương pháp Enter.
Mơ hình hồi quy có dạng nhƣ sau:
NX = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + β3 * X3 + β4 * X4 + β5 * X5
Trong đó, các hệ số βt là các hệ số hồi quy riêng phần thể hiện mối quan hệ
giữa biến phụ thuộc và biến độc lập với ý nghĩa trong điều kiện các nhân tố khác