Lần Tổng số biến phân tích Biến quan sát bị loại Hệ số KMO Sig Phương sai trích Số nhân tố phân tích được 1 26 .887 .000 63.469 6 2 24 2 biến .877 .000 64.667 6
69
Sau khi loại những biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, mơ hình nghiên cứu cịn lại 24 yếu tố thành phần trích thành 6 nhóm được tổng hợp và trình bày ở Phụ
lục 2.14. Các giá trị Eigenvalues đều lớn hơn 1 và độ biến thiên được giải thích tích
luỹ là 64.667% cho biết 6 nhóm nhân tố nêu trên giải thích được 64.667% biến thiên của các biến quan sát. Và mơ hình nghiên cứu mới được viết lại như sau:
Y= α + β1NH1 + β2 NH2 + β3 NH3 + β4 NH4 + β5 NH5 + β6 NH6
Kiểm tra tương tự với biến phụ thuộc tại Phụ lục 2.15, ta có giá trị KMO là
0,725 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết H0 trong phân tích này “Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể” sẽ bị bác bỏ, điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
2.3.4.4 Kiểm định mơ hình bằng phân tích hồi quy bội
Để tiến hành hồi quy chúng ta tính giá trị trung bình cho các nhóm mới.. Nhằm xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến đến rủi ro hoạt động của một số NHTM Việt Nam trên địa bàn TP.HCM, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội đối với 6 nhân tố ảnh hưởng thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá ở trên. Kết quả thu được được thể hiện Bảng 2.9.
Bảng 2.9: Phân tích hồi quy giữa các nhóm nhân tố ảnh hưởng và biến phụ thuộc
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .663a .440 .416 .43796 1.979 a. Predictors: (Constant), NH4, NH1, NH6, NH5, NH3, NH2 b. Dependent Variable: PBC
70
Kết quả này cho giá trị R2 = 0.440; giá trị R2 cho biết rằng các biến độc lập như các nhóm yếu tố con người, yếu tố hệ thống, yếu tố bên ngồi và yếu tố pháp luật trong mơ hình có thể giải thích được 44.0% sự thay đổi của biến phụ thuộc là RRHĐ của NHTM Việt Nam.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị F từ bảng phân tích phương sai ANOVA qua Phụ lục 2.16, giá trị F = 18.076 giá trị sig = 0.000, bước đầu cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson = 1.979 trong Bảng 2.9 nằm trong đoạn
chấp nhận từ 1 đến 3 nên hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập khơng xảy ra. Vì vậy, mơ hình hồi quy trên có thể được chấp nhận cho thấy khơng có sự tương quan giữa các phần dư. Điều này có ý nghĩa là mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Trong Phụ lục 2.17 kết quả phân tích hồi quy xuất hiện các biến NH1, NH4 có hệ số Sig.>0.5 khơng đảm bảo yêu cầu của dữ liệu, tức không thể hiện mối quan hệ tương quan giữa nhóm yếu tố độc lập và phụ thuộc, tiến hành loại bỏ biến các này và chạy lại lần 2. Trong lần 2 này biến NH3 có hệ số Sig.=0.7%>0.5% nên tiến hành loại bỏ và chạy hồi quy lần 3. Trong lần chạy cuối thể hiện các hệ số lần lượt là: R2 = 0.422; giá trị F = 35.534 giá trị sig = 0.000; Durbin-Watson = 1.986, các hệ số thỏa mãn các yêu cầu của dữ liệu. Theo kết quả trên thì có 3 nhóm biến độc lập là NH2, NH6, NH5 ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, có nghĩa là ảnh hưởng đến RRHĐ của các NHTM Việt Nam trên địa bàn TP.HCM. Mức độ ảnh hưởng của các nhóm biến độc lập đến rủi ro hoạt động có sự khác nhau dựa vào hệ số β. Với hệ số β càng lớn thì nhóm đó ảnh hưởng đến RRHĐ càng cao.
Từ Phụ lục 2.18 tác giả lập được phương trình hồi quy bội thể hiện mức độ ảnh hưởng đến RRHĐ của các NHTM trên địa bàn TP.HCM như sau:
71
2.3.5 Nhận xét.
Nhìn vào phương trình hồi quy ta thấy hệ số phụ thuộc của nhóm NH2 là 0.352, là hệ số dương, hệ số này lớn nhất trong các hệ số phụ thuộc cịn lại. Nhóm NH2 có 5 biến (Bảng 2.10), đây cũng là nhóm có nhiều biến ảnh hưởng nhất đến đến RRHĐ của các NHTM Việt Nam trên địa bàn TP. HCM, các biến này thể hiện yếu tố hệ thống như phần mềm giao dịch, yếu tố bên ngồi như tình hình chính trị và yếu tố pháp luật về bất cập trong hệ thống pháp luật đều ảnh hưởng đến RRHĐ của ngân hàng. Cụ thể: