2.4 Khảo sát các nhân tố ảnh hƣởng đến xử lý nợ xấu tại SHAMC
2.4.1 Quy trình nghiên cứu
SHAMC được thực hiện theo trình tự các bước như phụ lục 1.
2.4.2 Phƣơng pháp nghiên cứu, một bảng gồm 20 câu hỏi tương ứng với 20 biến
quan sát đại diện cho 5 nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động XLNX và 2 câu hỏi tương ứng với 2 biến quan sát đại diện cho thành phần hoạt động XLNX được thiết lập và trình bày ở phụ lục 2.
Nghiên cứu sơ bộ
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên những thơng tin tham khảo ý kiến của các nhân viên tín dụng và lý thuyết nền về các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động XLNX tại ngân hàng được trình bày ở mục 1.2.2 để ghi nhận đánh giá
11
Thời gian giao dịch dự kiến từ 1/3 đến 27/4/2012, giá cổ phiếu SHB khi kết thúc phiên giao dịch
về họat động XLNX tại SHAMC. Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ, tác giả tiến hành xây dựng thang đo nghiên cứu cũng như điều chỉnh và bổ sung các biến cho phù hợp.
Nghiên cứu định lượng
Thông qua bảng câu hỏi khảo sát (chi tiết xem phụ lục 2) nhằm mục đích đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá và kiểm định mơ hình hồi quy. Nội dung của phương pháp này bao gồm
- Đối tượng khảo sát nhân viên tín dụng đang làm việc tại các chi nhánh của SHB
trên địa bàn TP.HCM bao gồm thâm niên công tác khác nhau, có nhiều kinh nghiệm trong hoạt động cho vay và thu hồi nợ.
- Địa bàn khảo sát trụ sở SHB Chi nhánh TP HCM và các chi nhánh, phòng giao
dịch trực thuộc SHB TP HCM.
- Thời gian thực hiện khảo sát từ 19/06/2014 đến 19/08/2014.
- Hình thức thu thập dữ liệu phát phiếu khảo sát trực tiếp cho nhân viên tín dụng.
- Số phiếu khảo sát số phiếu được phát ra là 177 phiếu, trong đó có 24 phiếu
khơng hợp lệ do để trắng hoặc không trả lời đủ số câu hỏi; số phiếu thu về hợp lệ là 153 phiếu, đạt tỷ lệ 86,44%.
- Mô tả mẫu khảo sát mẫu quan sát trong bài nghiên cứu này được tác giả chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu thuận tiện).
- Kích thước mẫu, mẫu nghiên cứu càng nhiều thì độ chính sách càng cao. Vì thế,
kích thước mẫu ngoài việc phụ thuộc vào đối tượng nghiên cứu, nó cịn phụ thuộc vào quan điểm lập luận của những tác giả khác nhau. Để sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA, theo Hair, Jr. et al.(1998), kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 quan sát. Một quan điểm khác của Bollen, A. (1989) cho rằng tổng số quan sát tối thiểu là bằng 5 quan sát cho 1 tham số cần ước lượng. Trong khi đó, tác giả Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì cho rằng tỷ lệ quan sát trên biến quan sát là 4 hoặc 5. Vì vậy, trong bài nghiên cứu
này, tác giả có tổng cộng 20 biến đo lường nên kích thước mẫu tối thiểu là 20* 5=100.
- Thang đo nghiên cứu là công cụ dùng để quy ước các đơn vị phân tích theo các
biểu hiện của biến. Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert12 năm mức độ cho các biến quan sát và cho điểm từ 1 đến 5, với 1 là hoàn toàn phản đối và 5 là hoàn toàn đồng ý.
- Phương pháp phân tích dữ liệu trong bài nghiên cứu này được tác giả sử dụng
chủ yếu là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội, toàn bộ dữ liệu thu thập từ khảo sát thực tế sẽ được làm sạch, mã hóa và được xử lý trên phần mềm SPSS 20.0.
2.4.3 Kế hoạch phân tích dữ liệu
Trước hết, thang đo sẽ được mã hóa theo bảng 2.10. Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch và xử lý qua phần mềm SPSS 20.0. Mơ hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập X1: nhân tố từ phía khách hàng vay; X2: nhân tố khách quan do môi trường kinh doanh; X3: nhân tố từ việc kiểm tra, giám sát; X4: nhân tố từ phía ngân hàng SHB; X5: nhân tố từ phía cơng ty SHAMC và 1 biến phụ thuộc Y: hoạt động XLNX.
Hoạt động XLNX (Y) = f(X1, X2, X3, X4, X5)
Giả thuyết H1: Nhân tố từ phía khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến hoạt động XLNX.
Giả thuyết H2: Nhân tố khách quan do mơi trường có ảnh hưởng cùng chiều đến hoạt động XLNX.
Giả thuyết H3: Nhân tố từ việc kiểm tra, giám sát có ảnh hưởng cùng chiều đến hoạt động XLNX.
12
Thang Likert (Likert 1932) hay còn gọi là thang đo lấy tổng (Summated scale) là loại thang đo
cấp quãng trong đó một chuỗi các phát biểu liên quan đến thái độ trong câu hỏi được nêu ra và người trả lời sẽ chọn một trong các đáp án đó.
Giả thuyết H4: Nhân tố từ phía ngân hàng SHB có ảnh hưởng cùng chiều đến hoạt động XLNX.
Giả thuyết H5: Nhân tố từ phía cơng ty SHAMC có ảnh hưởng cùng chiều đến hoạt động XLNX.
Bảng 2.10 Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến XLNX tại SHAMC
Biến Các nhân tố
Mã biến
X1
KHÁCH HÀNG
Sự hợp tác tốt của khách hàng khi tiến hành xử lý TSĐB m11.1
Bảo quản tốt TSĐB m11.2
Trung thực về TSĐB m11.3
X2
MÔI TRƯỜNG
Cơ quan thực thi pháp luật hoạt động hiệu quả m12.1
Kinh tế ổn định và mơi trường kinh doanh ít biến động m12.2
Khung pháp lý trong XLNX của Chính phủ hỗ trợ q trình XLNX m12.3
Thị trường mua bán nợ tại Việt Nam hoạt động sôi động m12.4
Thủ tục XLNX tạo điều kiện thuận lợi trong quá trình XLNX m12.5
X3
KIỂM TRA, GIÁM SÁT
Kiểm tra, giám sát chặt chẽ của NHNN m13.1
Kiểm tra, giám sát thường xuyên của SHAMC m13.2
Kiểm tra, giám sát chặt chẽ của SHB m13.3
Sự tham gia phối hợp hiệu quả, đồng bộ giữa NHNN, các Bộ, ngành và cơ
quan hữu quan m13.4
VAMC hoạt động mua, bán nợ đạt hiệu quả m13.5
X4
SHB
Các giải pháp XLNX đạt hiệu quả m14.1
Kinh phí tài trợ cho XLNX cao m14.2
Độ trung thực cao của SHB khi cung cấp số liệu nợ xấu cho NHNN m14.3
X5 SHAMC
Nguồn vốn dồi dào của SHAMC m15.2
Việc phân loại nợ sau khi nhận chuyển nhượng từ SHB dễ dàng m15.3
Hội đồng xử lý tài sản hoạt động hiệu quả m15.4
Y
HOẠT ĐỘNG XLNX
XLNX được thực hiện nhanh chóng, kịp thời m16.1
Có nhiều khoản nợ xấu được thực hiện trong thời gian qua m16.2
(Nguồn: Nghiên cứu của tác giả)
2.4.4 Phƣơng pháp kiểm định mơ hình
Phương pháp kiểm định mơ hình được sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm
Kiểm định Cronbach’s Alpha
Kiểm định nhằm loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha. Hệ số này chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo chứ không tính được độ tin cậy của từng biến quan sát. Thang đo có hệ số tin cậy tốt khi Cronbach‟s Alpha > 0,6, cùng với hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation) > 0,3.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhằm tìm ra các nhóm nhân tố phù hợp. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt những dữ liệu thu thập được. Đây là phương pháp tốt nhất để xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng rộng rãi trong việc xác định mối quan hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, M., 1994) hay dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích này mới thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tiêu chí eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA, chỉ những nhân tố có eigenvalue >=1 thì mới giữ lại trong mơ hình.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến trong tổng thể bằng mức ý nghĩa kiểm định Bartlett < 0,05 (5%). Những hệ số tải nhân tố hay còn gọi là trọng số nhân tố (Factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực cho EFA. hệ số tải nhân tố >0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Ngồi ra, tổng phương sai trích (Eigenvalues cumulative) phải > 50%.
Xây dựng phương trình hồi quy
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích EFA, các nhân tố sẽ được phân tích hồi quy bội và hệ số R2
nhằm xem xét mơ hình hồi quy được xây dựng phù hợp ở mức độ nào.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, xem mơ hình đã xây dựng dựa trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì dùng hệ số xác định R2. Đặt giả thuyết
H0: R2 =0 khơng có độ phù hợp của mơ hình đã chọn H1: R2 # 0 có độ phù hợp với mơ hình đã chọn
So sánh F của mơ hình với Fα(k-1,n-k)
Nếu F > Fα(k-1,n-k) thì bác bỏ H0 chấp nhận Hi Nếu F < Fα(k-1,n-k) thì bác bỏ Hi chấp nhận H0.
Dùng sig. để có thể xem rõ hơn độ phù hợp của mơ hình. Khi thực hiện kiểm định, có 2 giả thuyết được đặt ra
H0: βk = 0 khơng có mối quan hệ giữa các biến. H1: βk # 0 có mối quan hệ giữa các biến.
Dựa vào giá trị p-value và sig. để chấp nhận hay bác bỏ H0.
(sig.) < α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thiết H0. Có nghĩa là có mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến cần kiểm định.
biến cần kiểm định. (Tương tự với p-value)
2.4.5 Kết quả nghiên cứu khảo sát
Sau khi phân tích thực trạng cũng như đánh giá hoạt động XLNX tại SHAMC, luận văn xin đi vào kết quả nghiên cứu khảo sát do tác giả thực hiện nhằm kiểm định lại các nhân tố ảnh hưởng hoạt động XLNX tại SHAMC.
2.4.5.1 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Với 153 mẫu sau khi thực hiện thống kê mô tả đã được đưa vào kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach‟s Alpha trong phụ lục 3.1. Kết quả phân tích Cronbach‟s Alpha, tất cả các nhân tố đều có hệ số Cronbach‟s Alpha > 0,6 và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Như vậy thang đo 5 nhân tố được sử dụng trong nghiên cứu này đều đạt yêu cầu về hệ số tin cậy và tất cả 20 biến quan sát đều được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố cho phép rút gọn các biến số ít nhiều có sự tương quan lẫn nhau sau khi xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 kết quả phân tích nhân tố (chi tiết xem phụ lục 3). Kiểm tra điều kiện phân tích nhân tố với KMO > 0,5 và sig. của Bartlett's < 0,05. Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO = 0,857 > 0,5 (chi tiết xem bảng 2.11).
Bảng 2.11 Kết quả phân tích nhân tố khám phá
KMO và kiểm định Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Đo mức độ lấy mẫu đầy đủ 0.857
Kiểm định Bartlett's
Khoảng Chi-Square 1191.7
Df 190
Sig. 0.000
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê với giá trị P-value = 0,000 < 0,05. Như vậy thỏa mãn điều kiện về phân tích nhân tố. Phương sai trích là 56,315% (>50%) cho thấy 56,31% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố (chi tiết xem phụ lục 3.2 và bảng 2.12).
Bảng 2.12 Diễn giải các biến độc lập trong mơ hình
NHÂN TỐ DIỄN GIẢI BIẾN
X1 = AMC_NH SHB và SHAMC m14.1, m14.2, m14.3 m15.1, m15.2, m15.3, m15.4
X2 = KH Khách hàng m11.1, m11.2, m11. 3
X3 = MT Môi trường m12.1, m12.2, m12.3, m12.4, m12.5 X4 = KTGS Kiểm tra, giám sát m13.1, m13.2, m13.3, m13.4, m13.5 Sử dụng phương pháp Principal Components với ma trận xoay (chi tiết xem phụ lục 3.3), kết quả phân tích nhân tố trích được 4 nhân tố hay 4 thành phần sau khi đã hiệu chỉnh. Các trọng số nhân tố có trọng số > 0,5 được giữ lại để phục vụ cho việc chạy mơ hình và kiểm định giả thiết. Trong đó có sự tách gộp giữa các nhóm nhân tố, nhóm nhân tố ngân hàng SHB và nhân tố cơng ty SHAMC được nhóm lại thành 1 nhóm. Để tiện lợi cho các phân tích tiếp theo, các biến được đặt lại bằng một tên gọi khác có ý nghĩa sau đó kiểm định lại độ tin cậy của thang đo lần thứ 2.
Kết quả chạy Cronbach’s Alpha lần 2 (chi tiết xem phụ lục 4)
Mơ hình nghiên cứu được hiệu chỉnh lại Y = f(X1, X2, X3, X4)
Hệ số của từng biến quan sát đều dương chứng tỏ rằng các biến có tác động cùng chiều đến từng nhân tố.
2.4.5.2 Kiểm định ý nghĩa và kết quả phù hợp của mơ hình
Phân tích hồi quy bội
tính bội để xác định, đo lường, xem xét mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động XLNX tại SHAMC trên địa bàn TPHCM bao gồm 4 biến độc lập là 4 nhân tố X1, X2, X3, X4 và 1 biến phụ thuộc là biến hoạt động XLNX Y . Phương trình hồi quy có dạng như sau
Y = β0+ β1*X1+ β2*X2+ β3*X3 +β4*X4 +Ɛt
Trong đó, các hệ số βi 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 không thay đổi, khi các biến độc lập X1, X2, X3, X4 tăng lên 1 đơn vị thì biến phụ thuộc Y sẽ tăng bình quân βi đơn vị.
Biến phụ thuộc Y = Hiệu quả hoạt động XLNX tại SHAMC
Kiểm định ý nghĩa và kết quả phù hợp của mơ hình
Phương trình hồi quy được viết lại như sau
Y = β0+ β1*AMC_NH+ β2*KH+ β3*MT +β4*KTGS +Ɛt
Tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội, sau khi phân tích nhân tố khám phá, nhóm các nhân tố phù hợp và loại bỏ những biến khơng phù hợp với mơ hình (chi tiết xem phụ lục 5), kết quả phương trình hồi quy tuyến tính như sau
Y = 3,895 + 0,399 * AMC_NH + 0,297 * KH +0,358 * MT + 0,283 * KTGS
Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Nhằm đánh giá sự phù hợp của mơ hình, tác giả tiến hành xem xét số liệu bảng 2.13
Bảng 2.13 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của các ước lượng 1 0.782 0.611 0.598 0.57009
Mơ hình có R2 = 0,611 cho thấy các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 61,1 % sự biến động của biến phụ thuộc hay 61,1% kết quả XLNX bị ảnh hưởng bởi 4 nhân tố kể trên. Kết quả này cho thấy 61,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc do các biến độc lập là: AMC_NH, KH, MT, KTGS.
Kiểm định về độ tin cậy của mơ hình Bảng 2.14 Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng các chênh lệch bình phương Bậc tự do Trung bình các chênh lệch bình phương F Mức ý nghĩa quan sát Hồi quy 50.277 4 12.557 38.637 0.000 Phần dư 48.1 148 0.325 Tổng 98.327 152
(Nguồn: phân tích số liệu khảo sát)
Với mơ hình được xây dựng, tiến hành kiểm định về mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhằm thấy được mức độ phù hợp của mơ hình.
Đặt giả thuyết
H0 : β1= β2 =β3= β4 = 0 Khơng có mối quan hệ giữa hoạt động XLNX của SHAMC với các biến quan sát.
H1: β1= β2 =β3= β4 # 0 Có mối quan hệ giữa hoạt động XLNX của SHAMC với các biến quan sát.
Dựa vào kết quả được thực hiện trên phần mềm SPSS 20.0, ở bảng 2.14 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (sig.) = 0,000. H0 bị bác bỏ, chấp nhận H1 tức là chấp nhận hoạt động XLNX của SHAMC với các biến quan sát, hay có mối quan hệ giữa các