Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hành vi nhà đầu tư Cronbach’s Alpha = .812
HV1 12.63 9.488 .678 .750
HV2 13.01 10.871 .629 .770
HV3 12.57 9.885 .693 .747
HV4 12.77 10.396 .519 .804
HV5 12.35 11.578 .506 .802
Cấu trúc quyền sở hữu vốn Cronbach’s Alpha = .771
SH1 6.63 3.719 .426 .875
SH2 6.77 2.862 .743 .535
SH3 6.50 2.861 .674 .611
Công bố thơng tin minh bạch tài chính Cronbach’s Alpha = .888
TC1 19.30 39.488 .464 .892 TC2 19.53 35.222 .760 .864 TC3 19.50 38.179 .581 .881 TC4 19.33 37.474 .587 .881 TC5 19.62 36.326 .624 .878 TC6 19.56 33.958 .795 .860 TC7 19.18 36.850 .710 .870 TC8 19.32 35.978 .777 .863
Cấu trúc, hoạt động HĐQT và BGĐ Cronbach’s Alpha = .876
CT1 6.56 5.661 .631 .880
CT2 6.33 5.282 .696 .856
CT3 6.79 5.210 .816 .810
CT4 6.63 5.077 .799 .814
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi các thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA phải thỏa một số yêu cầu sau: (i) Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) lớn hơn hoặc bằng 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn hoặc bằng 0.05; (ii) Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0.5; (iii) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và hệ số Eigenvalue lớn hơn 1; (iv) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện mới cho 15 biến quan sát (khơng tính 5 biến quan sát thuộc thang đo hành vi nhà đầu tư) có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có thể khác so với mơ hình nghiên cứu đã được đề xuất.
Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định: kiểm định tính thích hợp của phương pháp EFA đối với mẫu nghiên cứu, kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thang đo, kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện mới.
Kiểm định tính thích hợp của EFA:
Bảng 4.3. Kiểm định KMO và Bartlett (1)
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin. 0.855
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 2279
Df 105
Sig. 0.000
Nguồn: phụ lục 4
Trên bảng 4.3 có hệ số KMO = 0.855 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.3 cho kết quả kiểm định Bartlett có Sig. < 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố.
Bảng 4.4 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 3 nhân tố đại diện cho 15 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1.582 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.4 cho thấy giá trị phương sai trích là 66.741%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 66.741% mức độ biến động của 15 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.4. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tố Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng bình phương hệ số tải xoay Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy 1 5.906 39.375 39.375 5.906 39.375 39.375 4.332 28.881 28.881 2 2.523 16.822 56.196 2.523 16.822 56.196 3.421 22.804 51.685 3 1.582 10.545 66.741 1.582 10.545 66.741 2.259 15.057 66.741 4 .845 5.637 72.378 5 .741 4.942 77.319 6 .647 4.312 81.631 7 .541 3.607 85.238 8 .470 3.134 88.373 9 .408 2.718 91.091 10 .333 2.221 93.312 11 .286 1.908 95.220
12 .222 1.483 96.703 13 .210 1.401 98.104 14 .173 1.156 99.260 15 .111 .740 100.000 Nguồn: phụ lục 4 Ma trận xoay nhân tố:
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên bảng 4.5 trích ra được 3 nhân tố đại diện cho 15 biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố và các biến quan sát trong từng nhân tố cụ thể được trình bày trong bảng ma trận xoay nhân tố dưới đây. Bảng 4.5. Ma trận xoay nhân tố. Nhân tố 1 2 3 TC2 .812 TC5 .779 TC3 .752 TC6 .745 TC7 .736 TC8 .714 TC4 .649 TC1 .562 CT3 .892 CT4 .879 CT2 .783 CT1 .782 SH2 .828 SH3 .810 SH1 .751 Nguồn: phụ lục 4
Kết quả phân tích EFA trên bảng 4.5 trích ra được 3 nhân tố đại diện cho 15 biến quan sát cụ thể như sau:
Nhân tố 1: bao gồm các biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5, TC6, TC7, TC8. Đặt tên cho nhân tố này là TC đại diện cho biến công bố thông tin và minh tài chính.
Nhân tố 2: bao gồm các biến quan sát CT1, CT2, CT3, CT4. Đặt tên cho nhân tố này là CT đại diện cho minh bạch cấu trúc, hoạt động của HĐQT và BGĐ.
Nhân tố 3: bao gồm các biến quan sát SH1, SH2, SH3. Đặt tên cho nhân tố này là SH đại diện cho minh bạch cấu trúc quyền sở hữu vốn.
Giá trị cụ thể của 3 nhân tố này được tác giả tính tốn bằng cách lấy trung bình cộng của các biến số quan sát thành phần.
Phân tích EFA đối với thang đo hành vi nhà đầu tư.
Thang đo hành vi nhà đầu tư cũng sẽ được tác giả tiến hành phân tích EFA. Kết quả cụ thể như sau:
Bảng 4.6. Kiểm định KMO và Bartlett (2)
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin. 0.746
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 501.816
Df 10
Sig. 0.000
Nguồn: phụ lục 4
Căn cứ bảng 4.6, hệ số KMO = 0.746 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Ngồi ra, bảng 4.6 cho kết quả kiểm định Bartlett có Sig. < 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các yếu tố đại diện
Bảng 4.7 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 5 biến quan sát trong thang đo hành vi nhà đầu tư với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2.887 lớn hơn 1.
Cột phương sai tích lũy trong Bảng 4.7 cho thấy giá trị phương sai trích là 57.744%. Điều này có nghĩa là nhân tố đại diện cho hành vi nhà đầu tư giải thích được 57.744% mức độ biến động của 5 biến quan sát trong các thang đo.
Bảng 4.7. Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng
cộng Phương sai
Phương sai
tích lũy Tổng cộng Phương sai
Phương sai tích lũy 1 2.887 57.744 57.744 2.887 57.744 57.744 2 .938 18.765 76.510 3 .554 11.075 87.584 4 .407 8.135 95.720 5 .214 4.280 100.000 Nguồn: phụ lục 4
Nhân tố đại diện cho hành vi nhà đầu tư bao gồm 5 biến quan sát HV1, HV2, HV3, HV4, HV5. Đặt tên cho nhân tố này là HV. Nhân tố HV cũng được tác giả tính bằng cách lấy trung bình cộng của 5 biến quan sát thành phần.
4.4 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu 4.4.1 Phân tích tương quan 4.4.1 Phân tích tương quan
Ma trận hệ số tương quan tại bảng 4.8 cho thấy các biến độc lập trong mơ hình TC, CT, SH đều có tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc HV.
Bên cạnh đó, các biến độc lập có mối tương quan với nhau thấp. Tuy nhiên, để kiểm tra tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc cần phải thực hiện phân tích hồi quy. Bảng 4.8. Ma trận hệ số tương quan HV SH TC CT HV 1 .359** .458** .615** SH 1 .398** .269** TC 1 .282** CT 1 Nguồn: phụ lục 5
4.4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện sau đó để xác định các nhân tố thực sự ảnh hưởng đến hành vi nhà đầu tư trên TTCK TP.HCM, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi nhà đầu tư trên TTCK TP.HCM, mơ hình hồi quy bội được xây dựng có dạng.
𝑯𝑽 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏× 𝑺𝑯 + 𝜷𝟐× 𝑻𝑪 + 𝜷𝟑× 𝑪𝑻 + 𝜺𝒊 (1)
Trong đó:
HV : Hành vi nhà đầu tư
SH : Minh bạch cấu trúc quyền sở hữu vốn TC : Cơng bố thơng tin minh bạch tài chính
CT : Minh bạch cấu trúc, hoạt động của HĐQT và BGĐ. 𝛽0 : Hằng số hồi quy; 𝛽1,2,3 : Hệ số hồi quy; 𝜺𝒊 : Sai số
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.9 cho thấy mơ hình (1) có R2 là 0.478. Như vậy, 47,80% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mơ hình hay nói cách khác
47,80% thay đổi của hành vi nhà đầu tư được giải thích bởi nhân tố minh bạch cấu trúc quyền sở hữu vốn, nhân tố công bố thông tin minh bạch tài chính và nhân tố cấu trúc hoạt động HĐQT, BGĐ trong mơ hình. Cịn lại 52,20% thay đổi của hành vi nhà đầu tư được giải thích bởi các nhân tố khác.
Bảng 4.9. Tóm tắt mơ hình (1)
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin-Watson
1 .691a .478 .471 .5741788 .683
Nguồn: phụ lục 5
Bảng 4.10. Phân tích phương sai mơ hình (1)
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 74.136 3 24.712 74.957 .000a Sai số 81.102 246 .330 Tổng cộng 155.238 249 Nguồn: phụ lục 5
Ngoài ra, căn cứ bảng 4.10 có hệ số Sig. = 0.000 < 0.01 với F = 74.957, cho thấy mơ hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập SH, TC, CT có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc HV ở mức độ tin cậy 99%.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đo lường thơng qua hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Trong nghiên cứu thực nghiệm, nếu VIF nhỏ hơn 10 mơ hình được cho là khơng có hiện tượng đa cộng
tuyến.Trong trường hợp ngược lại, VIF lớn hơn 10 mơ hình được cho là có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.11 cho thấy các biến trong mơ hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 2.0 nên mơ hình (1) khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hay nói cách khác, trong mơ hình các biến độc lập cấu trúc quyền sở hữu vốn, biến công bố thơng tin minh bạch tài chính và biến cấu trúc hoạt động HĐQT, BGĐ khơng có mối quan hệ với nhau.
Bảng 4.11. Kiểm định đa cộng tuyến mơ hình (1) Biến
Thống kê cộng tuyến
Tolerance VIF
Hằng số
Cấu trúc quyền sở hữu vốn .815 1.227
Cơng bố thơng tin minh bạch tài chính .808 1.237
Cấu trúc, hoạt động của HĐQT và BGĐ .891 1.122
Nguồn: phụ lục 5
Kiểm định hiện tương tự tương quan.
Hiện tượng tự tương quan trong mơ hình được kiểm định thơng qua hệ số Durbin – Watson. Nếu hệ số Durbin – Watson lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì mơ hình được cho là khơng có hiện tượng tự tương quan.Trong trường hợp hệ số Durbin – Watson nhỏ hơn 1 hoặc lớn hơn 3 thì mơ hình có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.9 cho thấy hệ số Durbin – Watson là 0.683 (nhỏ hơn 1). Do đó, mơ hình (1) có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi được kiểm định thông qua kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey, cụ thể:
H0: Khơng có hiện tượng phương sai thay đổi (hay các biến độc lập khơng có ảnh hưởng đến phần dư)
H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi (hay tồn tại một biến độc lập có ảnh hưởng đến phần dư)
Bảng 4.12. Kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey mơ hình (1) Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy .581 3 .194 1.169 .322a Sai số 40.752 246 .166 Tổng cộng 41.333 249 Nguồn: phụ lục 5
Dựa vào bảng 4.12, với mức ý nghĩa 5% có hệ số Sig. = 0,322 > 5% nên ta chấp nhận giả thuyết H0, tức là mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Hay các biến độc lập cấu trúc quyền sở hữu vốn, biến công bố thông tin minh bạch tài chính và biến cấu trúc hoạt động HĐQT, BGĐ khơng có ảnh hưởng đến phần dư trong mơ hình.
Như vậy mơ hình nghiên cứu chỉ có hiện tượng tự tương quan. Để khắc phục hiện tượng tự tương quan tác giả tiến hành hồi quy mơ hình với sai phân bậc nhất của biến phụ thuộc HV và sai phân bậc nhất của các biến độc lập TC, CT, SH. Mơ hình có dạng:
∆𝑯𝑽 = 𝜷𝟎+ 𝜷𝟏 × ∆𝑺𝑯 + 𝜷𝟐 × ∆𝑻𝑪 + 𝜷𝟑 × ∆𝑪𝑻 + 𝜺𝒊 (2)
Trong đó:
∆HV : Sai phân bậc một hành vi nhà đầu tư.
∆SH : Sai phân bậc một minh bạch cấu trúc quyền sở hữu vốn ∆TC : Sai phân bậc một công bố thông tin minh bạch tài chính.
∆CT : Sai phân bậc một minh bạch cấu trúc, hoạt động của HĐQT và BGĐ. 𝛽0 : Hằng số hồi quy; 𝛽1,2,3 : Trọng số hồi quy; 𝜺𝒊 : Sai số
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Căn cứ bảng 4.13, mơ hình (2) có R2
là 0.537. Như vậy, 53,70% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mơ hình hay nói cách khác 53,70% thay đổi của hành vi nhà đầu tư trong mơ hình được giải thích bởi các nhân tố cấu trúc quyền sở hữu vốn, nhân tố công bố thông tin minh bạch tài chính và nhân tố cấu trúc hoạt động HĐQT, BGĐ. Còn lại 46,30% thay đổi của hành vi nhà đầu tư sẽ được giải thích bởi các nhân tố khác.
Bảng 4.13. Tóm tắt mơ hình (2) Mơ
hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số của ước lượng
Durbin-Watson
1 .733a .537 .532 .4618 2.297
Nguồn: phụ lục 5
Bảng 4.14: Phân tích phương sai mơ hình (2)
Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 60.636 3 20.212 94.790 .000a Sai số 52.241 245 .213 Tổng cộng 112.877 248 Nguồn: phụ lục 5
Bên cạnh đó, theo kết quả bảng 4.14 ta có hệ số Sig. = 0.000 < 0.01 với F = 94.790, cho thấy mơ hình (2) đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập ∆SH, ∆CT, ∆TC có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ∆HV ở mức độ tin cậy 99%.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đo lường thơng qua hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Trong nghiên cứu thực
nghiệm, nếu VIF nhỏ hơn 10 mơ hình được cho là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp ngược lại, VIF lớn hơn 10 mơ hình được cho là có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.15 cho thấy các biến trong mơ hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 2.0 nên mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hay trong mơ hình các biến độc lập sai phân bậc một cấu trúc quyền sở hữu vốn, biến sai phân bậc một công bố thông tin minh bạch tài chính và biến sai phân bậc một cấu trúc hoạt động HĐQT, BGĐ là độc lập với nhau.
Bảng 4.15: Kiểm định đa cộng tuyến mơ hình (2)
Biến Thống kê cộng tuyến
Tolerance VIF
Hằng số
∆SH_Sai phân bậc một của cấu trúc quyền sở hữu vốn .903 1.107
∆TC_Sai phân bậc một của công bố thơng tin minh
bạch tài chính .907 1.103
∆CT_Sai phân bậc một của cấu trúc, hoạt động của
HĐQT và BGĐ. .953 1.049
Nguồn: phụ lục 5
Kiểm định hiện tương tự tương quan
Hiện tượng tự tương quan trong mơ hình được kiểm định thông qua hệ số Durbin – Watson. Nếu hệ số Durbin – Watson lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì mơ hình được cho là khơng có hiện tượng tự tương quan. Trong trường hợp hệ số Durbin –