Nhân tố
Phương sai tổng từng nhân tố
ban đầu Tổng trích trọng số bình phương Xoay tổng bình phương trọng số
Tổng % Phương sai % Lũy kế Tổng % Phương sai % Lũy kế Tổng
% Phương sai % Lũy kế 1 2,827 25,701 25,701 2,827 25,701 25,701 2,299 20,896 20,896 2 1,646 14,965 40,666 1,646 14,965 40,666 1,766 16,059 36,954 3 1,401 12,737 53,403 1,401 12,737 53,403 1,466 13,323 50,277 4 1,111 10,096 63,499 1,111 10,096 63,499 1,454 13,222 63,499 5 0,839 7,627 71,126
Phương pháp phân tích nhân tố chính (PCA)
Kết quả cuối cùng sau khi tiếp tục loại bỏ biến này và sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo cịn lại 11 biến trong thang đo và được chia làm 4 nhân tố với tên gọi tương ứng là:
- Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao (CK1, CK2, CK3, CK4), đặt tên là Cam_ket_va_ho_tro
- Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn (TT2, TT3), đặt tên là Trao_doi_va_tham_van
- Các yếu tố văn hóa của tổ chức (VH1, VH2, DT1), đặt tên là Cac_yeu_to_van_hoa
- Việc đào tạo, huấn luyện các kiến thức quản trị rủi ro (DT2, DT3), đặt tên là Dao_tao_huan_luyen Bảng 4.6. Phân tích EFA lần 2 Biến độc lập Nhân tố 1 2 3 4 CK1 0,625 -0,038 0,265 0,373 CK2 0,690 0,064 0,255 0,337 CK3 0,805 0,017 0,109 -0,166 CK4 0,812 0,124 -0,142 0,090 TT2 0,249 0,239 0,637 -0,102 TT3 0,008 -0,139 0,878 -0,012 VH1 -0,064 0,690 0,310 0,129 VH2 0,022 0,765 -0,070 0,181 DT1 0,166 0,759 -0,083 -0,099 DT2 0,173 0,177 0,012 0,672 DT3 0,007 -0,008 -0,114 0,803
4.2.2.2. Hiệu quả của việc thực hiện quy trình Quản trị rủi ro
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các biếnxác định hiệu quả của việc thực hiện quy trình quản trị rủi ro, tiến hành phân tích nhân tố đối với các biến. Mong đợi là các biến này sẽ cùng nhau tạo ra một yếu tố chính có Eigenevalue lớn hơn 1, đó là hiệu quả của việc thực hiện quy trình quản trị rủi ro nói chung được tổng hợp từ các biến trên. Kết quả phân tích nhân tố đối với các nhân tố này cho thấy các nhân tố này cùng phản ánh một phạm trù là hiệu quả của việc thực hiện quy trình quản trị rủi ro.
Bảng 4.7. Tổng phương sai giải thích của biến phụ thuộc
Nhân tố
Phương sai tổng từng nhân tố ban đầu Xoay tổng bình phương trọng số
Tổng % Phương sai % Lũy kế Tổng % Phương sai % Lũy kế
1 1,816 60,541 60,541 1,816 60,541 60, 541
2 0,683 22,781 83,322
3 0,500 16,678 100,000
4.3 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi đánh giá sơ bộ bằng hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA,mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
Hình 4.1. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Các giả thuyết:
H1: Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao có quan hệ đồng biến đến hiệu quả quản trị rủi ro.
H2: Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn có quan hệ đồng biến đến hiệu quả quản trị rủi ro
H3: Các yếu tố văn hóa tổ chức có quan hệ đồng biến đến hiệu quả quản trị rủi ro
H4: Đào tạo huấn luyện các kiến thức về quản trị rủi rocó quan hệ đồng biến đến hiệu quả quản trị rủi ro.
H1 H2 H3 H4 Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao
Hiệu quả của quản trị rủi ro Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn
Các yếu tố văn hóa của tổ chức
Đào tạo huấn luyện các kiến thức quản trị rủi ro
4.4 Phân tích hồi quy:
Phương pháp hồi quy được sử dụng làphương pháp bình phương bé nhất thơng thường OLS với biến phụ thuộc là Hiệu quả của quy trình quản trị rủi ro, cịn biến độc lập là các biến thể hiện ở mơ hình đã điều chỉnh ở trên.
Phương trình hồi quy được thiết lập như sau:
Yi = βo + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i + ei
Trong đó:
Yi: giá trị hiệu quả quy trình quản trị rủi ro của quan sát thứ i Xpi: biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i
βk: hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ k ei : sai số của phương trình hồi quy
4.4.1 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy sẽ xem xét các mối quan hệ tươngquan giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớnchứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy có thể phùhợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đócũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trongmơ hình hồi quy đang xét.
Kết quả bảng hệ số tương quan cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan với cả bốn biến độc lập. Trong khi đó, giữa các biến độc lập cũng có tương quan nhưng khơng lớn, tương quan lớn nhất giữa Sự cam kết và hỗ trợ của quản lý cấp cao và Đào tạo huấn luyện các kiến thức về quản trị rủi ro chỉ đạt 0,268.
Bảng 4.8. Phân tích tương quan Hieu_qua_ Hieu_qua_ quy_trinh Cam_ket_va_ ho_tro Trao_doi_va _tham_van Cac_yeu_to _van_hoa Dao_tao_hu an_luyen Tương quan Pearson Hieu_qua_quy_trinh 1,000 0,873 0,395 0,108 0,167 Cam_ket_va_ho_tro 0,873 1,000 0,259 0,152 0,268 Trao_doi_va_tham_van 0,395 0,259 1,000 0,094 -0,041 Cac_yeu_to_van_hoa 0,108 0,152 0,094 1,000 0,158 Dao_tao_huan_luyen 0,167 0,268 -0,041 0,158 1,000 Sig. (1- tailed) Hieu_qua_quy_trinh . 0,000 0,000 0,187 0,083 Cam_ket_va_ho_tro 0,000 . 0,015 0,105 0,012 Trao_doi_va_tham_van 0,000 0,015 . 0,218 0,369 Cac_yeu_to_van_hoa 0,187 0,105 0,218 . 0,096 Dao_tao_huan_luyen 0,083 0,012 0,369 0,096 . N Hieu_qua_quy_trinh 70 70 70 70 70 Cam_ket_va_ho_tro 70 70 70 70 70 Trao_doi_va_tham_van 70 70 70 70 70 Cac_yeu_to_van_hoa 70 70 70 70 70 Dao_tao_huan_luyen 70 70 70 70 70
Bước tiếp theo tiến hành xây dựng phương trình hồi quy. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson, đưa tất cả các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phương pháp đồng thời (Enter).
Phương trình hồi quy được phương pháp Enter ước lượng cho thấy Sự cam kết và hỗ trợ của quản lý cấp cao và Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn là hai biến chính có ảnh hưởng đến hiệu quả của việc thực hiện quy trình quản trị rủi ro. Khi Sự cam kết và hỗ trợ của quản lý cấp cao và Quá trình trao đổi, thơng tin và tham vấn càng mạnh thì hiệu quả của quy trình quản trị rủi ro càng cao (hệ số hồi quy dương).
Bảng 4.9. Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter
Mơ hình
Trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa
Trọng số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
B Std. Error Beta 1 (Constant) 0,427 0,335 1,277 0,206 Cam_ket_va_ho_tro 0,822 0,059 0,844 13,863 0,000 Trao_doi_va_tham_van 0,161 0,053 0,177 3,025 0,004 Cac_yeu_to_van_hoa -0,031 0,060 -0,030 -0,516 0,607 Dao_tao_huan_luyen -0,047 0,058 -0,047 -0,802 0,425
a. Biến phụ thuộc: Hieu_qua_quy_trinh
4.4.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết:
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, sẽ dùng các cơng cụ như tính hệ số xác địnhR2, kiểm định F và kiểm định t.
Bảng 4.10. Tóm tắt mơ hình
Mơ
hình R R2 R2 điều chỉnh
Sai lỗi ước tính
Thay đổi thống kê
Durbin- Watson R2 thay
đổi F thay đổi df1 df2
Sig. F thay đổi
1 0,892a 0,796 0,783 0,21691 0,796 63,276 4 65 0,000 1,861
a. Dự đoán: Dao_tao_huan_luyen, Trao_doi_va_tham_van, Cac_yeu_to_van_hoa, Cam_ket_va_ho_tro
b. Biến phụ thuộc: Hieu_qua_quy_trinh
Hệ số xác định của mơ hình trên là 0,783, cho thấy các biến độc lập trongmơ hình giải thích được 78,3% biến thiên của biến phụ thuộc.Với giá trị này thì độ phù hợpcủa mơ hình là khá cao. Với kết quả phân tích hồi quy, yếu tố Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao (Beta = 0,844) tác động vào Hiệu quả quy trình quản trị rủi ro nhiều hơn Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn (Beta = 0,177).
Kiểm định giả thuyết mơ hình (phân tích phương sai) của tổng thể.Ở trên sau khi đánh giá giá trị R2, biết được mơ hình hồi quy đã xâydựng là phù hợp với mẫu. Tuy nhiên để có thể suy diễn mơ hình này thành mơ hìnhcủa tổng thể, cần phải tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai. Sig. của F < 1/1000 nên có thể
bác bỏ giả thuyết hệ số xác định của tổng thểR2 = 0. Điều này có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 4.11. Phân tích Anova Mơ hình Tổngbình phương df Mơ hình Tổngbình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 11,908 4 2,977 63,276 0,000a Phần dư 3,058 65 0,047 Tổng 14,967 69
a. Dự đoán:Dao_tao_huan_luyen, Trao_doi_va_tham_van, Cac_yeu_to_van_hoa, Cam_ket_va_ho_tro b. Biến phụ thuộc: Hieu_qua_quy_trinh
Cuối cùng, để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụthuộc, tiến hành kiểm định t. Với kết quả kiểm định các mơ hình được đưa vào qua phương pháp Enter có thể thấy rằng hai biến độc lập Sự cam kết và hỗ trợ của quản lý cấp cao và Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn ảnh hưởng tới Hiệu quả của quy trình quản trị rủi ro.
Kết quả kiểm định giả thuyết:
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định giả thuyết
STT Giả thuyết Nội dung Kết quả
1 H1 Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao có quan hệ đồng
biến đến hiệu quả quản trị rủi ro Chấp nhận
2 H2 Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn có quan hệ đồng biến
đến hiệu quả quản trị rủi ro Chấp nhận
3 H3 Các yếu tố văn hóa tổ chức quan hệ có đồng biến đến hiệu quả
quản trị rủi ro Bác bỏ
4 H4 Đào tạo huấn luyện các kiến thức về quản trị rủi ro có quan hệ
đồng biến đến hiệu quả quản trị rủi ro Bác bỏ
4.4.3 Kết luận về phân tích hồi quy:
Như vậy, từ các kết quả trên, có thể kết luận rằng hiệu quả của quản trị rủi ro phụ thuộc vào hai yếu tố chính là Sự cam kết và hỗ trợ từ quản lý cấp cao và Quá trình trao đổi, thơng tin và tham vấn.
4.4.4 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy:
Mơ hình hồi quy bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, phải thực hiện các dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết.
Giả định 1: Liên hệ tuyến tính
Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nhìn vào biểu đồ có thể thấy rằng phần dư khơng thay đổi đối với một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Như vậy giả định về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.2. Biểu đồ phân tán Scatter Plot
Giả định 2: Phương sai của phần dư không đổi
Phương pháp được sử dụng là hệ số tương quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dư và các biến độc lập. Giá trị sig. của các hệ số tương quan với độ tin cậy 95% cho thấy không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho là giá trị tuyệt đối của
phần dư độc lập với các biến độc lập. Như vậy giả định về phương sai của phần dư không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.13. Tương quan hạng Spearman
Gia_tri_tuyet_ doi_phan_du Cam_ket_va _ho_tro Trao_doi_va_ tham_van Cac_yeu_to _van_hoa Dao_tao_h uan_luyen Gia_tri_tuyet_d oi_phan_du Hệ số tương quan 1,000 -0,192 -0,173 0,011 0,016 Sig. (2-tailed) . 0,112 0,152 0,929 0,895 N 70 70 70 70 70 Cam_ket_va_ho _tro Hệ số tương quan -0,192 1,000 0,230 0,134 0,251* Sig. (2-tailed) 0,112 . 0,056 0,267 0,036 N 70 70 70 70 70 Trao_doi_va_th am_van Hệ số tương quan -0,173 0,230 1,000 0,096 0,008 Sig. (2-tailed) 0,152 0,056 . 0,427 0,947 N 70 70 70 70 70 Cac_yeu_to_va n_hoa Hệ số tương quan 0,011 0,134 0,096 1,000 0,119 Sig. (2-tailed) 0,929 0,267 0,427 . 0,326 N 70 70 70 70 70 Dao_tao_huan_l uyen Hệ số tương quan 0,016 0,251* 0,008 0,119 1,000 Sig. (2-tailed) 0,895 0,036 0,947 0,326 . N 70 70 70 70 70
*. Tương quan quan trọng ở mức ý nghĩa 0.05
Giả định 3: Phân phối chuẩn của phần dư
Phương pháp được sử dụng là sử dụng biểu đồ Histogram. Nhìn vào biểu đồ Histogram thấy rằng phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1. Như vậy phần dư có phân phối chuẩn.
Giả định 4: Tính độc lập của phần dư
Sử dụng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Đại lượng d này có giá trị từ 0 đến 4, tra bảng thống kê Durbin – Watson với số mẫu quan sát 70
và số biến độc lập 4 có du = 1,375. Đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4-du) hay (1,735; 2,265) thì có thể kết luận các phần dư độc lập với nhau. Với dữ liệu phân tích cho d = 1,866 nằm trong khoảng này do đó có thể kết luận giả định tính độc lập của phần dư được đảm bảo.
Giả định 5: Sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình – VIF
Trong phần phân tích tương quan cho thấy biến phụ thuộc có quan hệ tương quan khá rõ với các biến độc lập nhưng giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau. Điều này có khả năng tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình, và vì vậy phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến và hệ số phóng đại phương sai VIF. Độ chấp nhận theo kết quả trên đều khá cao trong khi hệ số VIF khá thấp, dưới 2. Do đó, giả định mơ hình khơng có sự vi phạm đa cộng tuyến được đảm bảo.
Từ đây, có thể kết luận rằng, mơ hình hồi quy được xây dựng khơng vi phạm các giả định cần thiết.
4.5 Tóm tắt Chương 4
Chương này trình bày các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tíchsố liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu đã được tổng hợp trướckhi cho tiến hành xử lý và cho ra kết quả. Phần mơ tả mẫu đã giúp có cái nhìn tổng qt về mẫu nghiên cứu theo lĩnh vực làm việc, số năm kinh nghiệm về quản trị rủi rovà vị trí cơng tác.
Việc xác định hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA đã giúp khẳng địnhđược bốn yếu tố chính từ thang đo ban đầu có độ tin cậy trong việc ảnh hưởng tới hiệu quả của của quy trình quản trị rủi ro. Đó là Sự cam kết và hỗ trợ của cấp quản lý cấp cao; Các yếu tố của văn hóa tổ chức; Q trình trao đổi thơng tin và tham vấn; Đào tạo huấn luyện kiến thức về quản trị rủi ro.
Phân tích hồi quy bội được tiến hành với phương pháp bìnhphương bé nhất thơng thường OSL đã giúp có được phương trình hồi quy cũng như cường độ ảnh
hưởng của các yếu tố chính của việc thực hiện quy trình quản trị rủi ro. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có hai yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả thực hiện quản trị rủi ro là Sự cam kết của các quản lý cấp cao, Quá trình trao đổi thơng tin và tham vấn.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Kết luận và kiến nghị nâng cao hiệu quả quản trị rủi ro
Với kết quả phân tích ở chương 4, có thể thấy rằng hiệu quả của quản trị rủi ro tại Vinamilk chịu ảnh hưởng của hai yếu tố chính là “Sự cam kết và hỗ trợ của
cấp quản lý cấp cao” và “Q trình trao đổi thơng tin và tham vấn”. Khi Sự cam
kết và hỗ trợ của cấp quản lý cấp cao và Quá trình trao đổi thơng tin và tham vấn càng được nâng cao thì hiệu quả của quản trị rủi ro cũng gia tăng.
Hai kiến nghị được đề cập trong chương này sẽ xoáy quanh việc nâng cao các yếu tố chính trong sự xem xét một cách tồn diện tình hình quản trị rủi ro thực tế tại Vinamilk, cụ thể kiến nghị như sau:
- Kiến nghị thứ nhất là: Nâng cao Sự cam kết và hỗ trợ của cấp quản lý cấp cao, thể hiện qua việc : (1) Tăng cường quyền lực của bộ phận quản trị rủi ro chuyên trách, đây là phân lớp thứ 2 trong cơ cấu quản trị rủi ro của