Phƣơng pháp chọn mẫu: chọn mẫu theo phƣơng pháp thuận tiện. Để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát trên biến quan sát là 5:1 (Nguyễn, 2001). Mơ hình nghiên cứu đề xuất của tác giả có 20 biến quan sát, do đó số mẫu tối thiểu là 100, nhƣ vậy số liệu đƣợc thu thập (từ 100 cán bộ tín dụng của VPBank) đảm bảo thực hiện tốt mơ hình nghiên cứu.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu: dữ liệu sau khi thu thập sẽ đƣợc phân tích và xử lý dƣới sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20.0.
Các phân tích chính đƣợc thực hiện:
+ Đánh giá độ tin cậy của các thành phần thang đo bằng kiểm định Cronbach Alpha.
+ Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để tìm ra các nhóm nhân tố phù hợp.
+ Phân tích hồi quy tuyến tính bội nhằm kiểm định sự ảnh hƣởng của các nhân tố trong mơ hình.
Bảng 2.4. Các nhân tố ảnh hƣởng đến xử lý nợ xấu Thành Thành phần Biến quan sát Ký hiệu Ngân hàng cho vay
Biện pháp xử lý nợ xấu đa dạng và linh hoạt I1 Xây dựng quy trình xử lý nợ xấu hợp lý I2 Ngân hàng trích lập dự phịng rủi ro đầy đủ I3
Ngân hàng chú trọng tuyển dụng và đào tạo đội ngũ cán bộ xử lý nợ chuyên nghiệp
I4
Ngân hàng trung thực và quyết tâm trong xử lý nợ xấu I5 Đội ngũ cán bộ xử lý nợ có trình độ chun mơn cao I6 Đội ngũ cán bộ xử lý nợ có đạo đức nghề nghiệp cao I7 Đội ngũ cán bộ xử lý nợ có nhiều kinh nghiệm xử lý nợ I8 Đội ngũ cán bộ xử lý nợ có trách nhiệm cao I9 Đội ngũ cán bộ xử lý nợ có đầy đủ thơng tin để xử lý nợ xấu I10
Khách hàng đi vay
KH có nợ xấu trung thực trong việc cung cấp thơng tin về tình hình tài chính hiện tại
II1
KH có thiện chí trả nợ II2 KH phối hợp tốt với ngân hàng trong quá trình xử lý nợ II3 KH chủ động xử lý khó khăn tại doanh nghiệp II4
Mơi trƣờng kinh doanh và chính sách Nhà nƣớc
Chính sách hỗ trợ xử lý nợ xấu Nhà nƣớc ban hành đạt hiệu quả
III1
Thủ tục xử lý tài sản đảm bảo khơng cịn vƣớng mắc III2 Chính phủ xây dựng khung pháp lý thuận lợi cho xử lý nợ xấu III3 Kinh tế thoát khỏi suy thoái III4 Thị trƣờng mua bán nợ phát triển và hoạt động hiệu quả III5 Thị trƣờng bất động sản phục hồi III6
Xử lý nợ xấu
Có nhiều khoản nợ xấu đƣợc xử lý Y1 Xử lý nợ xấu hồn thành nhanh chóng Y2
Bƣớc 2: Xây dựng mơ hình nghiên cứu :
Mơ hình nghiên cứu gồm 3 biến độc lập (F1: Nhân tố từ phía ngân hàng cho vay, F2: Nhân tố từ phía khách hàng đi vay, F3: Nhân tố khách quan do môi trƣờng kinh doanh và chính sách Nhà nƣớc) và 1 biến phụ thuộc (Y: Xử lý nợ xấu).
Xử lý nợ xấu (Y) = f(F1, F2, F3)
Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Theo mơ hình nghiên cứu này, xử lý nợ xấu chịu ảnh hƣởng bởi 3 nhân tố:
+ Nhân tố từ phía ngân hàng cho vay (F1): gồm 10 biến quan sát là I1, I2, I3, I4, I5, I6,I7, I8, I9, I10. Giả thuyết H1: Nhân tố từ phía ngân hàng cho vay có tác động cùng chiều đến xử lý nợ xấu.
+ Nhân tố từ phía khách hàng đi vay (F2): gồm 4 biến quan sát là II1, II2, II3, II4. Giả thuyết H2: Nhân tố từ phía khách hàng đi vay có tác động cùng chiều đến xử lý nợ xấu.
Nhân tố từ phía khách hàng đi vay
Nhân tố khách quan do môi trƣờng kinh doanh và chính sách Nhà nƣớc
Nhân tố từ phía ngân hàng cho vay Xử lý nợ xấu H1(+) Nợ xấu H2(+) Nợ xấu H3(+) Nợ xấu
+ Nhân tố khách quan do môi trƣờng kinh doanh và chính sách Nhà nƣớc (F3): gồm 6 biến quan sát là III1, III2, III3, III4, III5, III6. Giả thuyết H3: Nhân tố khách quan do môi trƣờng kinh doanh và chính sách Nhà nƣớc có tác động cùng chiều đến xử lý nợ xấu.
Bƣớc 3: Tiến hành phân tích và đánh giá kết quả
Kiểm định hệ số Cronbach AlPha của từng thành phần thang đo các nhân tố
ảnh hƣởng đến xử lý nợ xấu và kiểm định hệ số Cronbach AlPha của thành phần thang đo xử lý nợ xấu, kết quả đƣợc trình bày trong bảng 2.5 nhƣ sau: