Biến quan sát Hệ số nhân tố của các thành phần 1 2 3 4 5 6 CBTD3 .803 CBTD5 .796 CBTD4 .795 CBTD2 .789 CBTD1 .723 CSTD3 .809 CSTD2 .792 CSTD4 .749 CSTD1 .647 TTTD5 .762 TTTD1 .757 TTTD4 .726 TTTD3 .686 QTTD3 .825 QTTD1 .797 QTTD2 .786 NTKH1 .855 NTKH2 .808 NTKH4 .784
NTKQ1 .871
NTKQ2 .762
NTKQ3 .605
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy hệ số KMO = 0.885 > 0.5, phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn phù hợp.
Từ 22 biến quan sát trích được 6 nhân tố khơng thay đổi so với các thành phần ban đầu với phương sai trích 72.143% > 50%, trị số Eigenvalue = 1.007 > 1. Dựa vào bảng Rotated Component Matrix khơng có biến nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5, vì vậy chấp nhận cả 22 biến quan sát làm thang đo.
4.3.2. Phân tích EFA đối với thang đo chất lượng tín dụng
Kiểm định KMO và Bartlett`s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.714 (> 0.5) với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp để sử dụng (bảng 4.6)
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và phân tích nhân tố khám phá thang đo chất lƣợng tín dụng
KMO and Bartlett's Test
Chỉ số KMO .732
Bậc tự do (df) 3
Mức ý nghĩa (Sig) .000
(Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu thu thập)
Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chất lƣợng tín dụng
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
1 1 CLTD3 .958 Chất lƣợng tín dụng 2 CLTD2 .937 3 CLTD1 .908 Eigenvalue 2.620
Phƣơng sai trích 87.343%
(Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu thu thập)
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.732 (>0.5) với mức ý nghĩa sig= 0.000 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp để sử dụng.
Với phương pháp rút trích nhân tố Principal components và phép quay Varimax đã trích được một nhân tố duy nhất tại giá trị Eigenvalue là 2.620 và phương sai trích được là 87.343 (>50%). Hơn nữa, các hệ số tải nhân tố của các biến khá cao (đều lớn hơn 0.9). Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình sau khi kiểm định Cronbach’s alpha và phân tích EFA tích EFA
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích EFA, từ 25 biến quan sát đo lường cho 6 nhóm nhân tố cịn 22 biến quan sát đo lường cho 6 nhóm nhân tố:
(1) Chính sách tín dụng gồm 4 biến quan sát
(2) Quy trình cấp tín dụng gồm 3 biến quan sát, loại 1 biến quan sát (3) Thơng tin tín dụng gồm 4 biến quan sát, loại 1 biến quan sát (4) Cán bộ tín dụng gồm 5 biến quan sát
(5) Nhân tố về khách hàng gồm 3 biến quan sát, loại 1 biến quan sát (6) Nhân tố khách quan gồm 3 biến quan sát
Mơ hình sau khi nghiên cứu thực tế khơng có thay đổi so với mơ hình lý
thuyết đề xuất ban đầu.
Hình 4.2. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết nghiên cứu:
- Giả thuyết H1: Chính sách tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng.
- Giả thuyết H2: Quy trình tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng.
- Giả thuyết H3: Thơng tin và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng.
- Giả thuyết H4: Cán bộ tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng
- Giả thuyết H5: Nhân tố về khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng tín dụng.
- Giả thuyết H6: Các nhân tố môi trường khách quan có ảnh hưởng cùng Nhân tố khách quan Chất lượng tín dụng Chính sách tín dụng Quy trình cấp tín dụng Thơng tin tín dụng Cán bộ tín dụng Nhân tố về khách hàng
chiều đến chất lượng tín dụng.
4.5. Mơ hình hồi quy và kiểm định các giả thuyết
4.5.1. Thống kê hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến trong mơ hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan (Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thiết từ H1 đến H6 đã mô tả ở trên.
Để kiểm định mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh, ta sử dụng phương pháp phân tích hồi quy bội cho các biến sau:
Biến phụ thuộc: Chất lượng tín dụng (CLTD).
Biến độc lập: Chính sách tín dụng (CSTD), Quy trình tín dụng (QTTD), Thông tin và xếp hạng tín dụng (TTTD), Cán bộ tín dụng (CBTD), Nhân tố về khách hàng (NTKH), Các nhân tố môi trường khách quan (NTKQ)
* Kiểm định hệ số tương quan
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Bảng 4.8: Ma trận tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu CBTD CSTD TTTD QTTD NTKH NTKQ CLTD CBTD Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) CSTD Pearson Correlation .485 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 TTTD Pearson Correlation .563 ** .545** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 QTTD Pearson Correlation .451 ** .532** .492** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 NTKH Pearson Correlation .244 ** .267** .279** .297** 1 Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 NTKQ Pearson Correlation .453 ** .430** .402** .553** .288** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 CLTD Pearson Correlation .642 ** .606** .613** .600** .371** .557** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 196 196 196 196 196 196 196
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu thu thập)
Theo ma trận tương quan với mức ý nghĩa 5% thì tất cả các biến độc lập đều có sự tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc CLTD (Sig = 0.000).
* Phân tích hồi quy
dụng, Quy trình tín dụng, Thơng tin tín dụng, Cán bộ tín dụng, Nhân tố về khách hàng, Các nhân tố môi trường khách quan và biến phụ thuộc là Chất lượng tín dụng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.9: Hệ số R2 hiệu chỉnh
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson
1 .793a .629 .618 .61759 1.672
(Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu thu thập)
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.618 có nghĩa là có khoảng 61.8% phương sai chất lượng tín dụng được giải thích bởi 6 biến độc lập là: Chính sách tín dụng, Quy trình tín dụng, Thơng tin tín dụng, Cán bộ tín dụng, Nhân tố về khách hàng, Các nhân tố mơi trường khách quan. Cịn lại 38.2% Chất lượng tín dụng được giải thích bằng các yếu tố khác.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích kiểm định F
ANOVAa Mơ hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 72.195 7 12.033 53.46 8 .000 b Phần dư 42.533 189 .225 Tổng cộng 114.728 196
Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000 < 0.05), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Toral ance VIF 1 Hằng số .270 .223 1.211 .228 CBTD .288 .059 .278 4.842 .000 .595 1.680 CSTD .187 .057 .190 3.273 .001 .582 1.719 TTTD .173 .058 .178 2.994 .003 .557 1.794 QTTD .173 .061 .169 2.840 .005 .553 1.810 NTKH .092 .040 .109 2.288 .023 .869 1.151 NTKQ .143 .052 .152 2.721 .007 .625 1.601
(Nguồn: Tác giả phân tích từ dữ liệu thu thập)
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến chất lượng tín dụng. Kết quả hồi quy cho thấy 6 nhân tố đều thỏa mãn điều kiện.
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến (các biến cùng đơn vị). Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập.
Phương trình hồi quy tuyến tính (chưa chuẩn hóa) được thể hiện như sau:
Chất lượng tín dụng = 0.270 + 0.288*Cán bộ tín dụng + 0.187*Chính sách tín dụng + 0.173*Thơng tin và xếp hạng tín dụng + 0.173*Quy trình tín dụng + 0.092*
4.5.2. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính
Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mơ hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF (Variance Inflation Factor). Có hiện tượng đa cộng tuyến khi hệ số VIF vượt quá 10. Ở đây, hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Như vậy, trong mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
* Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Để khảo sát phân phối chuẩn của phần dư, phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu này là xây dựng biểu đồ tần số Histogram. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ bằng nhau chuẩn (Trị trung bình (mean = 3.62) và trung vị (mediane = 3.83) gần bằng nhau) và độ xiên (skewness = -0.68) gần bằng 0 (nằm trong khoảng từ -1 đến 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3. Biểu đồ tần số Histogram
* Kiểm định tính độc lập của phần dư
Đại lượng thống kê Durbin - Waston (d) được sử dụng để kiểm định hiện tượng tương quan giữa các phần dư. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 4.10 cho thấy giá trị d = 1.672, xấp xỉ gần bằng 2, vì thế cho phép kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư. Nghĩa là, giả định này không vi phạm.
4.5.3. Kết quả kiểm định các giả thuyết trong mơ hình
Mơ hình nghiên cứu ban đầu về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng của Ngân hàng Thương mại Sài Gịn Thương Tín - chi nhánh Bình Định có 6 giả thuyết cần kiểm định (H1, H2, H3, H4, H5, H6). Qua quá trình kiểm định thang đo, kết quả có một số biến quan sát đã bị loại khỏi thang đo do không đạt yêu cầu. Từ 6 biến độc lập đưa vào phân tích tương quan, tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê và đưa vào phân tích hồi quy, tất cả các biến độc lập đều tham gia giải thích cho biến phụ thuộc Chất lương tín dụng. Như vậy, ta có kết quả kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu như bảng sau:
Bảng 4.12: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Phát biểu Kết quả
H1 Chính sách tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng
Chấp nhận H1 (Sig = 0.001<0.05) H2 Quy trình tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều
đến chất lượng tín dụng
Chấp nhận H2 (Sig = 0.005<0.05) H3 Thông tin và xếp hạng tín dụng có ảnh hưởng
cùng chiều đến chất lượng tín dụng Chấp nhận H3 (Sig = 0.003<0.05) H4 Cán bộ tín dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng Chấp nhận H4 (Sig = 0.000<0.05) H5 Nhân tố về khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng tín dụng Chấp nhận H5 (Sig = 0.023<0.05) H6 Các nhân tố mơi trường khách quan có ảnh
hưởng cùng chiều đến chất lượng tín dụng
Chấp nhận H6 (Sig = 0.007<0.05)
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Kết quả phân tích chỉ ra rằng yếu tố Cán bộ tín dụng có tác động mạnh nhất đến chất lượng tín dụng của Ngân hàng Thương mại Sài Gịn Thương Tín - chi nhánh Bình Định với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.278. Tiếp theo lần lượt là các yếu tố Chính sách tín dụng (β = 0.190), Thông tin và xếp hạng tín dụng (β = 0.178), Quy trình tín dụng ((β = 0.169), Các nhân tố môi trường khách quan (β = 0.152), Nhân tố về khách hàng (β = 0.109).
4.5.4. Kiểm định sự khác biệt về chất lượng tín dụng theo các đặc điểm cá nhân * Kiểm định sự khác biệt của kinh nghiệm làm việc đến chất lượng tín * Kiểm định sự khác biệt của kinh nghiệm làm việc đến chất lượng tín dụng
Sử dụng kiểm định One way ANOVA cho yếu tố kinh nghiệm làm việc với 4 biến quan sát.
Giả thuyết Ho: Khơng có sự khác nhau về chất lượng tín dụng giữa các nhóm thâm niên công tác.
Bảng 4.13: Kiểm định ANOVA đối với biến kinh nghiệm làm việc
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
.536 3 193 .658
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.658 lớn hơn 0.05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm, đủ điều kiện để sử dụng kiểm định One-way ANOVA.
Bảng 4.14: Kết quả One-Way ANOVA so sánh chất lƣợng tín dụng theo kinh nghiệm làm việc
ANOVA SGK Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig Giữa các nhóm .338 3 .113 .189 .90 4 Nội bộ nhóm 114.390 19 3 .596 Tổng cộng 114.728 19 6
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Với kết quả kiểm định One-Way ANOVA ta thấy mức ý nghĩa là 0.904 lớn hơn 0.05, nên có thể kết luận khơng có sự khác biệt về chất lượng tín dụng giữa các nhóm kinh nghiệm làm việc khác nhau.
* Kiểm định sự khác biệt của trình độ học vấn đến chất lượng tín dụng
quan sát.
Giả thuyết Ho: Khơng có sự khác nhau về chất lượng tín dụng giữa các nhóm trình độ học vấn.
Bảng 4.15: Kiểm định ANOVA đối với biến trình độ học vấn
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
3.071 3 193 .049
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.049 nhỏ hơn 0.05 giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm trong biến trình độ học vấn đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn là khơng bằng nhau. Chúng ta không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
Bảng 4.16: Kết quả One-Way ANOVA so sánh chất lƣợng tín dụng theo trình độ học vấn
Robust Tests of Equality of Means
Statistica df1 df2 Sig.
Welch 3.101 3 58.932 .052
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy giá trị Sig. trong kiểm định Welch ở bảng Robust Tests > 0.05, có thể kết luận: Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức chất lượng tín dụng của những nhóm trình độ học vấn khác nhau.
* Kiểm định sự khác biệt của chức vụ làm việc đến chất lượng tín dụng
Sử dụng kiểm định One way ANOVA cho yếu tố chức vụ làm việc với 5 biến quan sát.
Giả thuyết Ho: Khơng có sự khác nhau về chất lượng tín dụng giữa các nhóm chức vụ làm việc khác nhau.
Bảng 4.17: Kiểm định ANOVA đối với biến chức vụ làm việc
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
2.676 3 193 .033