6. Kết cấu luận văn
2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá
2.3.2 Cơ sở dữ liệu
Phương pháp lấy mẫu có hai hình thức cơ bản là lấy mẫu theo xác suất và lấy mẫu phi xác suất, mỗi phương pháp lấy mẫu thích hợp với từng vấn đề, tình huống giải quyết khác nhau. Trong phương pháp lẫy mẫu phi xác suất có nhiều hình thức khác nhau. Tuy nhiên, trong điều kiện nghiên cứu chọn hình thức lấy mẫu là thuận tiện phi xác suất.
Kích cỡ mẫu: Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy đa nhân tố với 38 biến quan sát. Kích cỡ mẫu tối thiểu là 50 và tỷ lệ kích cỡ mẫu tối thiểu/biến đo lường là 5/1 (Hair et al., 2005) nghĩa là cứ mỗi biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Như vậy số mẫu tối thiểu trong nghiên cứu này là 190 mẫu, để tăng thêm độ tin cậy chọn kích cỡ mẫu là 250 và trong số 250 mẫu khảo sát này số phiếu thu về được và hợp lệ là 227 phiếu.
Bảng câu hỏi được thiết kế nhằm thu thập thông tin cần thiết, đáng tin cậy
Quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân
Lợi nhuận, cổ tức của cổ phiếu
Thương hiệu, uy tín của cơng ty Yếu tố kinh tế vĩ mô
Thông tin trên thị trường CK
Lý thuyết Markowitz H1 H2 H3 H4 H5 H6 Yếu tố kinh tế vĩ mô
phục vụ cho q trình phân tích dữ liệu. Bảng câu hỏi gồm hai phần: phần thông tin cá nhân và phần câu hỏi chính. (Phụ lục 3)
Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS. Sau khi được mã hóa và làm sạch, số liệu sẽ qua các phân tích sau: thống kê mơ tả, đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi qui. Cụ thể gồm: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha, loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến và tổng thể nhỏ. Sử dụng cơng cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên SPSS phiên bản 18.0 và loại bỏ các biến có thơng số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố (Factor loading) và các phương sai trích được. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu qua hệ số KMO. Sau cùng sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình bằng chỉ tiêu R2 điều chỉnh, xây dụng mơ hình hồi quy và kiểm định các giả thiết đã đặt ra.
Thống kê mô tả mẫu khảo sát.
- Phân loại nhà đầu tư: Thống kê mẫu khảo sát cho thấy đa số nhà đầu
tư cá nhân khi tham gia trong thị trường chứng khoán đều đầu tư cả ngắn hạn và dài hạn (chiếm 49,34%), số nhà đầu tư dài hạn tương đối ít (chiếm 14,54%), phần còn lại nhà đầu tư cá nhân tự đánh giá mình là đầu tư ngắn hạn (chiếm 36,12%).
Biểu đồ 2.5: Phân loại nhà đầu tư cá nhân trong mẫu khảo sát
- Thông tin về trình độ: Trình độ học vấn của nhà nhà đầu tư cá nhân là khá
cao, số lượng nhà đầu tư cá nhân có trình độ từ đại học trở lên chiếm 85,6%, kế đến là Loại nhà đầu tư:
Ngắn hạn Dài hạn Cả hai
trình độ trung cấp, cao đẳng chiếm 9,42%, trình độ trung học phổ thơng trở xuống chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ 4,93%.
Biểu đồ 2.6: Trình độ của nhà đầu tư cá nhân trong mẫu khảo sát
- Thông tin về thu nhập của nhà đầu tư: Thu nhập của các nhà đầu tư trong
mẫu nghiên cứu như sau: phần lớn các nhà đầu tư có thu nhập trong trong khoảng từ 10 đến 30 triệu/tháng (chiếm 64,32%), tiếp theo là các nhà đầu tư có thu nhập trong khoảng từ 30 đến 50 triệu/tháng (25,11%), số lượng nhà đầu tư có thu nhập hàng tháng trên 50 triệu khá ít chiếm 7,05%, phần cịn lại là các nhà đầu tư có thu nhập dưới 10 triệu/tháng chiếm rất ít (chỉ 3,52%).
Biểu đồ 2.7: Thu nhập của nhà đầu tư cá nhân trong mẫu khảo sát
- Kinh nghiệm đầu tư của nhà đầu tư cá nhân: Các nhà đầu tư cá nhân mới
tham gia thị trường chiếm đa số (59,03%), các nhà đầu tư cá nhân có thời gian đầu tư trong vòng 5 năm chiếm 23,79% và nhà đầu tư cá nhân có kinh nghiệm trên 5 năm chiếm 17,18%. Gần 60% các nhà đầu tư cá nhân với kinh nghiệm đầu tư chưa được 1 năm sẽ chưa kịp hình thành các kỹ năng phân tích đánh giá, chưa có nhiều kinh nghiệm trong giao dịch và quản lý đầu tư, chưa thể có được những phán đốn và cảm nhận chính xác về các diễn biến của thị trường. Thiếu kinh nghiệm là một trong những khó khăn chủ yếu của nhà đầu tư cá nhân này.
Trình độ nhà đầu tư: Trung học trở xuống Trung cấp, cao đẳng Đại học trở lên (Nguồn: phụ lục 6) Thu nhập hàng tháng Dưới 10 triệu đồng Từ 10 tới 30 triêu đồng Từ 30 đến 50 triệu đồng Trên 50 triệu đông (Nguồn: phụ lục 6)
Biểu đồ 2.8: Kinh nghiệm đầu tư của nhà đầu tư cá nhân
2.3.3 Kiểm tra thang đo và phân tích nhân tố khám phá
Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy từng thành phần của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân. Tiếp theo tồn bộ các biến quan sát có ý nghĩa và đạt được độ tin cậy nhất định sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá cấu trúc thang đo các thành phần ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.
Kỹ thuật phân tích EFA là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm:
- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5≤ KMO ≤1 và sig. < 0,05. Trường hợp KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm và bao nhiêu phần trăm bị thất thoát).
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading>0,4 được xem là quan trọng;
Kinh nghiệm đầu tư Dưới 1 năm
Từ 1 tới 5 năm Trên 5 năm
Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading>0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350 (Hair et al.,2005). Trường hợp các biến có Factor loading khơng thỏa mãn điều kiện trên hoặc trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ, tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó bị loại và các biến cịn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix). Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết được đưa ra thông qua kiểm định tương quan và hồi quy đa biến (hồi quy bội) . Trong hồi quy đa biến, mơ hình có ý nghĩa càng cao khi R2 đã điều chỉnh càng tiến gần 1 (0<Adjusted R2<1), các nhân tố đưa vào phải có mức ý nghĩa sig.<0,05 và giữa các biến hồn tồn độc lập nhau, tức khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi VIF <10.
* Kiểm định Cronbach Alpha đối với các thang đo
Tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình bởi độ tin cậy của thang đo là ρc > 0,5 hoặc ρvc> 0,5; hoặc α ≥ 0,6. Mục đích việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn (biến rác).
Tuy nhiên, Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Chính vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,5 sẽ bị loại bỏ.
Thực hiện kiểm định Cronbach alpha trước khi đưa vào phân tích nhân tố. Tiến hành kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua các biến quan sát nhằm loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa ra khỏi mơ hình.
Nhân tố lợi nhuận có biến quan sát kiếm lợi nhuận từ cổ tức (LN3) tương quan với biến tổng chỉ 0,305 nên loại biến này, chạy lại Cronback alpha cho giá trị là 0,883.
Trong 5 biến quan sát của yếu tố thơng tin (TT) ta thấy có hai biến quan sát TT2 và TT3 có hệ số tương quan biến tổng <0,5 và nếu loại hai biến này ra khỏi thành phần TT thì làm cho Cronback alpha tăng lên, điều này chứng tỏ hai biến này
thực sự khơng làm tăng ý nghĩa cho thành phần nói chung. Sau khi loại đi hai biến này giá trị Cronback alpha tăng từ 0,784 lên 0,846.
Bảng 2.3: Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronback Alpha lần 1 Đơn vị tính: điểm
Thang đo yếu tố lợi nhuận (LN), Alpha = 0,801
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại LN1 10,1542 7,308 0,733 0,687 LN2 10,0793 7,923 0,772 0,669 LN3 10,7665 11,029 0,305 0,883 LN4 10,4581 9,134 0,713 0,713
Thang đo các yếu tố thơng tin (TT), Alpha = 0,784
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại TT1 14,1542 8,919 0,676 0,704 TT2 14,3172 9,669 0,437 0,790 TT3 14,4229 10,342 0,401 0,795 TT4 14,3921 9,266 0,703 0,701 TT5 14,0969 9,345 0,633 0,721
Thang đo yếu tố đặc điểm doanh nghiệp (DN), Alpha = 0,321
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại DN1 11,2115 4,362 -0,014 0,476 DN2 10,5419 3,028 0,345 0,013 DN3 10,3436 3,589 0,358 0,066 DN4 11,1057 4,166 0,058 0,387
Thang đo các yếu tố chỉ số tài chính (TC), Alpha = 0,612
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại TC1 11,1101 3,169 0,429 0,534 TC2 10,4185 3,793 0,607 0,393 TC3 10,9604 4,932 0,133 0,727 TC4 10,5419 4,533 0,581 0,472
Thang đo các yếu tố vĩ mơ (VM), Alpha = 0,504
Trung bình thang đo Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại VM2 11,0220 4,269 0,420 0,323 VM3 10,7930 3,961 0,456 0,277 VM4 10,9295 3,446 0,519 0,187 VM1 10,4449 6,540 -0,110 0,729
Thang đo ứng dụng Markowitz (MAR), Alpha = 0,707
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan Alpha nếu loại MAR1 3,9868 0,686 0,546
MAR2 4,0044 0,659 0,546
Tương tự, đối với các thang đo khác, lần lượt loại bỏ các biến có giá trị tương quan với biến tổng <0,5 và chạy lại Cronback alpha cho kết quả như sau:
Bảng 2.4: Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronback Alpha lần 2
Đơn vị tính: điểm
(Nguồn: phụ lục 6) * Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi loại các biến ở phần kiểm định thang đo bằng Cronback alpha, tiến hành chạy phân tích nhân tố cho ta kết quả KMO = 0,625 với mức ý nghĩa sig< 0,00 và trích được 6 nhân tố tại Eigenvaluas = 1,106 và tổng phương sai trích là 80,856%. Để tăng cường khả năng giải thích các nhân tố, chọn phương pháp xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.
Thang đo yếu tố lợi nhuận (LN), Alpha = 0,88
Trung bình thang đo Phương sai thang đo
Tương quan biến Alpha nếu loại LN1 7,1013 4,410 0,803 0,820 LN2 7,0264 5,123 0,793 0,817 LN4 7,4053 6,030 0,758 0,861
Thang đo các yếu tố thông tin (TT), Alpha = 0,846
Trung bình thang đo Phương sai thang đo
Tương quan biến Alpha nếu loại TT1 7,2026 3,091 0,677 0,824 TT4 7,4405 3,141 0,783 0,724 TT5 7,1454 3,204 0,687 0,811
Thang đo yếu tố đặc điểm doanh nghiệp (DN), Alpha = 0,841
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan biến Alpha nếu loại DN2 4,0573 0,736 0,745
DN3 3,8590 1,166 0,745
Thang đo các yếu tố chỉ số tài chính (TC), Alpha = 0,727
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan biến Alpha nếu loại TC1 7,7269 1,589 0,621 0,631 TC2 7,0352 2,689 0,564 0,629 TC4 7,1586 3,196 0,603 0,653
Thang đo các yếu tố vĩ mô (VM), Alpha = 0,838
Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan biến Alpha nếu loại VM3 3,4670 1,303 0,724
Bảng 2.5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá với thủ tục xoay Varimax Đơn vị tính: điểm Nhân tố 1 2 3 4 5 6 LN1 0,897 LN4 0,895 LN2 0,894 TT4 0,899 TT5 0,891 TT1 0,797 TC1 0,842 TC4 0,819 TC2 0,768 DN3 0,913 DN2 0,889 VM4 0,920 VM3 0,870 MAR1 0,868 MAR2 0,832 (Nguồn: phụ lục 6)
Thực hiện EFA cho ra 6 nhân tố với tổng phương sai trích 80,856%, nghĩa là 6 nhân tố giải thích được 80,856% quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân, còn lại 19,144% là do các nhân tố khác chưa được xem xét đến giải thích cho vấn đề quyết định đầu tư.
Các thang đo sau khi đánh giá và kết cấu lại có 6 thành phần, gồm 15 biến quan sát. Các thành phần được đặt tên theo các biến quan sát như sau: thành phần 1: lợi nhuận (LN); thành phần 2: thông tin (TT); thành phần 3: tài chính (TC); thành phần 4: doanh nghiệp (DN); thành phần 5: vĩ mô (VM), thành phần 6: ứng dụng Markowitz (MAR).
2.3.4 Phân tích hồi quy.
tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến. Để đo lường mức độ tác động của các nhân tố này đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân sẽ hồi quy các nhân tố sau khi rút trích.
Bảng 2.6: Kết quả phân tích nhân tố
Đơn vị tính: % Thành phần Số biến quan sát Phương sai trích Đánh giá Lợi nhuận (LN) 3 80,856 Đạt Thông tin (TT) 3 Tài chính (TC) 3 Doanh nghiệp (DN) 2 Vĩ mô (VM) 2 Ứng dụng Markowitz (MAR) 2 (Nguồn: phụ lục 6) Trong mơ hình hồi quy này, biến phụ thuộc là quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân (QD), các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA. Mơ hình hồi quy như sau:
QD = β0 + β1LN + β2TT + β3TC + β4DN + β5VM + β6MAR
• Các giả thuyết:
H0: β1= β2 = β3 = β4 = β5 = β6 =0, Các nhân tố chính khơng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân.
H1: Nhân tố LN có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân H2: Nhân tố TT có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân H3: Nhân tố TC có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân H4: Nhân tố DN có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân H5: Nhân tố VM có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân H6: Nhân tố MAR có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư cá nhân Trước khi tiến hành hồi quy các biến độc lập với biến phụ thuộc quyết định đầu tư, cần tiến hành xem xét mối tương quan giữa các biến. Kết quả kiểm tra cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các nhân tố biến thiên trong khoảng
hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Ngồi ra hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) đều nhỏ hơn 2. Vì vậy, có thể kết luận mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tiến hành đưa 6 nhân tố ở trên vào chạy hồi quy để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội bằng phương pháp Enter.
Bảng 2.7: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình