Nguồn: kết quả điều tra và tính tốn của tác giả
Với tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến đo lường đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng, nên cả 06 biến đo lường của nhân tố Diễn biến môi trường ngành đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
(vi) Biến diễn biến mơi trường kinh tế vĩ mô
Bảng 2.12: Kiểm định Cronbach’s Alpha biến Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô
Hệ số Cronbach’s Alpha tổng 0,915
Ký hiệu và Tên các biến đo lường Hệ số Cronbach's Alpha nếu bỏ biến Hệ số Cronbach’s Alpha tổng 0,818
Ký hiệu và Tên các biến đo lường Hệ số Cronbach's Alpha nếu bỏ biến
KSRR1 – Sử dụng hiệu quả mơ hình lượng hóa rủi ro 0,781
KSRR2 – Hồn thiện các quy trình quản trị rủi ro 0,803
KSRR3 – Hồn thiện các quy trình quy chế q uản lý rủi ro 0,804
KSRR4 – Các cơ sở phục vụ cho phân tích 0,766
KSRR5 – Hiệu quả hệ thống kiểm soát rủi ro nội bộ 0,777
KSRR6 – Nghiêm túc thực hiện các quy định của NH nhà nước 0,803
Hệ số Cronbach’s Alpha tổng 0,948
Ký hiệu và Tên các biến đo lường Hệ số Cronbach's Alpha nếu bỏ biến
MTNG1 – Thu nhập và chi tiêu của người dân 0,946
MTNG2 – Sự tin tưởng của người dân đối với các biến động 0,934
MTNG3 – Tính liên kết hệ thống giữa các Ngân hàng thương mại 0,936
MTNG4 – Mức độ cạnh tranh trên địa bàn 0,935
MTNG5 – Mức độ cam kết ủng hộ của Nhà nước 0,936
MTVM1 – Lạm phát tại Việt Nam 0,892
MTVM2 – Sự trì trệ trong sản xuất và ki nh doanh 0,905
MTVM3 – Chính sách thắt chặt tiền tệ của NHNN 0,892
MTVM4 – Sự hạn chế trong chính sách tài khóa 0,892
MTVM5 – Sự đóng bang của thị trường 0,901
Nguồn: kết quả điều tra và tính tốn của tác giả
Cả 5 biến đo lường của nhân tố Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mơ đều được chấp nhận để đưa vào phân tích nhân tố khám phá, vì hệ số Cronbach’s Alpha của các biến đo lường này đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng (0,915).
Như vậy, qua kiểm tra Cronbach’s Alpha, tác giả lựa chọn được 37 biến đo lường để đưa vào phân tích nhân tố khám phá, loại bỏ biến đo lường Uy tín của ngân hàng (SMUT5).
2.3.1.2. Biến phụ thuộc – Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung Bảng 2.13: Kiểm định Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc
Hệ số Cronbach’s Alpha tổng 0,922
Ký hiệu và Tên các biến đo lường Hệ số Cronbach's Alpha nếu bỏ biến
Y_RR1 – Công tác quản lý Cầu thanh khoản 0,907
Y_RR2 – Công tác quản lý Cung thanh khoản 0,910
Y_RR3 – Công tác quản lý kết hợp thanh khoản 0,888
Y_RR4 – Mức độ tích cực của các tiêu chí thanh khoản 0,885
Nguồn: kết quả điều tra và tính tốn của tác giả
Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến đo lường đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng, nên cả 4 biến đo lường này đều được chấp nhận để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá
2.3.2.1. Đánh giá mức độ phù hợp của các nhân tố
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số KMO của các nhân tố độc lập có giá trị bằng 0,938 và hệ số KMO của biến phụ thuộc có giá trị bằng 0,841, cả hai giá trị này đều thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1,0. Điều này cho biết kế t quả phân tích nhân tố khám phá là thích hợp.
Kiểm định Bartlett cho biết các nhân tố độc lập và biến phụ thuộc đều có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, như vậy, ta có thể kết luận được rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
STT Tiêu chí đánh giá Nhân tố độc lập Biến phụ thuộc
1 Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,938 0,841
2 Kiểm định Bartlett (.Sig) 0,000 0,000
3 Số nhân tố 7 1
4 Phương sai trích (Hệ số biến thiên) 74,585 81,080
Nguồn: kết quả điều tra và tính tốn của tác giả
Kết quả kiểm định cịn cho thấy có tất cả 07 nhân tố được hình thành từ 06 nhân tố ban đầu của mơ hình, và phương sai trích của các biến độc lập bằng 74,585, cho biết 07 nhân tố này giải thích được 74,585 % biến thiên của các biến đo lường. Đối với biến phụ thuộc thì chỉ có duy nhất một nhân tố được hình thành, với phương sai trích bằng 81,080.
2.3.2.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Từ bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy tất cả các hệ số nhân tố tải của các biến đo lường đều có giá trị lớn hơn 0,5, ngoại trừ biến đo lường Trình độ cơng nghệ của ngân hàng (SMUT2) có giá trị nhỏ hơn 0,5 nên được loại bỏ. Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ 2 cũng cho thấy kết quả phân tích khơng thay đổi, khi loại bỏ biến SMUT2 ra khỏi mơ hình. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố khám phá là phù hợp với yêu cầu của nghiên cứu.
Bảng 2.15: Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Nhân tố độc lập Biến phụ thuộc
Ký hiệu Hệ số nhân tố tải Ký hiệu
Hệ số NTT 1 2 3 4 5 6 7 1 KSRR6 0,748 Y_RR4 0,923 KSRR5 0,712 Y_RR3 0,917 CSPT2 0,679 Y_RR1 0,883 CSPT1 0,675 Y_RR2 0,879 KSRR4 0,625 CSPT4 0,589 CSPT5 0,583 CSPT3 0,527 MTNG5 0,813 MTNG2 0,782 MTNG4 0,775 MTNG6 0,740
Nhân tố độc lập Biến phụ thuộc
Ký hiệu Hệ số nhân tố tải Ký hiệu
Hệ số NTT 1 2 3 4 5 6 7 1 MTNG3 0,728 MTNG1 0,592 HDSD5 0,880 HDSD3 0,855 HDSD4 0,847 HDSD2 0,822 HDSD1 0,717 MTVM3 0,807 MTVM1 0,751 MTVM4 0,718 MTVM5 0,706 MTVM2 0,683 SMUT7 0,759 SMUT9 0,749 SMUT11 0,742 SMUT8 0,733 SMUT10 0,702 SMUT3 0,765 SMUT1 0,751 SMUT4 0,717 SMUT6 0,713 KSRR3 0,804 KSRR2 0,726 KSRR1 0,625
Nguồn: Kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Trên cơ sở đó, nghiên cứu này xác định lại các nhân tố (các biến độc lập) và biến phụ thuộc, cụ thể như sau:
i. Biến Chính sách phát triển và kiểm sốt rủi ro (CSPT_KSRR) được hình thành từ 08 biến đo lường là KSRR6, KSRR5, CSPT2, CSPT1, KSRR4, CSPT4, CSPT5, và CSPT3.
ii. Biến Diễn biến mơi trường ngành (DB_MTNG) được hình thành từ 06 biến đo lường là MTNG5, MTNG2, MTNG4, MTNG6, MTNG3, và MTNG1.
05 biến đo lường là HDSD5, HDSD3, HDSD4, HDSD2, và HDSD1. iv. Biến Diễn biến mơi trường kinh tế vĩ mơ (DB_MTVM) được hình thành từ
05 biến đo lường là MTVM3, MTVM1, MTVM4, MTVM5, và MTVM2. v. Biến Sức mạnh và uy tín của ngân hàng (SMUT_NH) được hình thành từ
05 biến đo lường là SMUT7, SMUT9, SMUT11, SMUT8, và SMUT10. vi. Biến Năng lực thị trường của ngân hàng (NLTT_NH) được hình thành từ
04 biến đo lường là SMUT3, SMUT1, SMUT4, và SMUT6.
vii. Biến Quy trình quy chế quản lý rủi ro của ngân hàng (QTKS_NG) được
hình thành từ 03 biến đo lường là KSRR3, KSRR2, và KSRR1.
viii. Biến phụ thuộc là Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung của ngân hàng (Y_KSRR) được hình thành từ 04 biến đo lường là Y_RR4, Y_RR3, Y_RR1, và Y_RR2.
2.3.3. Kết quả mơ hình hồi quy
Từ kết quả phân tích ở mục 2.4.2.2, tác giả tiến hành điều chỉnh mơ hình của nghiên cứu như sau:
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Hình 2.4: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Nhằm xác định các nhân tố tác động đến quản trị rủi ro thanh khoản nói chung của ngân hàng, nghiên cứu này thực hiện hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp
bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinary least square – OLS), với biến phụ thuộc là Quản trị rủi ro thanh khoản của ngân hàng, và 07 biến độc lập nêu trên.
Theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008), ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội như sau:
Trong đó:
Yi là giá trị dự đốn
Xpi là biểu hiện giá trị độc lập thứ p của quan sát thứ i βp là hệ số hồi quy riêng phần.
ei được gọi là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi σ2.
2.3.3.1. Ma trận hệ số tương quan
Kết quả kiểm định mối tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập cho thấy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, trong đó, mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung với biến Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô là lớn nhất, với hệ số bằng 0,720; còn mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc với biến Chính sách huy động và sử dụng vốn là thấp nhất, với hệ số bằng 0,501.
Bảng 2.16: Ma trận hệ số tương quan
Các nhân tố Tiêu chí đánh giá CSPT_ KSRR CS_H DSD DB_M TVM DB_M TNG SMUT_NH NLTT_NH QTKS_NH Y_KS RR
CSPT_KSRR Chính sách phát
triển và kiểm sốt rủi ro Hệ số tương quan 1 0,482
** 0,718** 0,669** 0,565** 0,552** 0,555** 0,671** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 CS_HDSD Chính sách huy động và sử dụng vốn Hệ số tương quan 0,482** 1 0,450** 0,606** 0,534** 0,358** 0,329** 0,501** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
DB_MTVM Diễn môi trường kinh tế vĩ mô
Hệ số tương quan 0,718** 0,450** 1 0,588** 0,569** 0,492** 0,445** 0,720**
Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành
Hệ số tương quan 0,669** 0,606** 0,588** 1 0,611** 0,556** 0,434** 0,670**
Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
SMUT_NH Sức mạnh và uy tín
của ngân hàng Hệ số tương quan
0,565** 0,534** 0,569** 0,611** 1 0,464** 0,424** 0,582** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 NLTT_NH Năng lực thị trường của ngân hàng Hệ số tương quan 0,552** 0,358** 0,492** 0,556** 0,464** 1 0,580** 0,686** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 QTKS_NH Quy trình quy định
kiểm sốt của ngân hàng Hệ số tương quan 0,555
** 0,329** 0,445** 0,434** 0,424** 0,580** 1 0,565**
Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
Y_KSRR Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung của ngân hàng
Hệ số tương quan 0,671** 0,501** 0,720** 0,670** 0,582** 0,686** 0,565** 1
Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
**. Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01. Số quan sát: 210
Nguồn: Kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau là khá chặt chẽ, cụ thể là (i) hệ số tương quan giữa biến Chính sách phát triển và kiểm s ốt rủi ro với biến Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô là 0,718; (ii) hệ số tương quan giữa biến Chính sách huy động và sử dụng vốn với biến Diễn biến môi trường ngành là 0,606; (iii) hệ số tương quan giữa biến Diễn biến môi trường ngành với biến Sức mạnh và uy tín của ngân hàng là 0,611. Tuy nhiên, tác giả chưa thể kết luận được rằng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu này hay khơng.
2.3.3.2. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy theo phương pháp Enter
Với mức ý nghĩa của mơ hình tổng thể Sig. = 0,000 cho thấy mơ hình hồi quy là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,698 cho biết 69,8% sự thay đổi về Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung được giải thích bởi sự thay đổi của 07 biến trong mơ hình, cịn 30,2% sự thay đổi về Quản trị rủi ro thanh khoản được giải thích bởi các biến khác chưa đưa vào mơ hình.
Bảng 2.17: Kiểm định tính phù hợp của mơ hình – phương pháp Enter
R R2 R2 hiệu chỉnh Mức ý nghĩa Sig.
0,841 0,708 0,698 0,000
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Trong 7 nhân tố tác động đến Quản trị rủi ro thanh khoản có 02 nhân tố có ý nghĩa thống kê ở mức 1% là Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô và Năng lực thị trường của ngân hàng, 02 nhân tố có ý nghĩa ở mức 5% là Diễn biến mơi trường ngành và Quy trình kiểm sốt của ngân hàng, cịn lại 03 nhân tố khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.18: Kiểm định mức ý nghĩa của các biến độc lập – phương pháp Enter
Các biến độc lập Giá trị B Sai số chuẩn Mức ý nghĩaSig.
Hằng số -0,397 0,195 0,043
CSPT_KSRR Chính sách phát triển và kiểm sốt rủi ro 0,025 0,070 0,726
CS_HDSD Chính sách huy động và sử dụng vốn 0,061 0,051 0,232
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,388 0,063 0,000
DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành 0,163 0,059 0,006
SMUT_NH Sức mạnh và uy tín của Ngân hàng 0,048 0,054 0,375
NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,301 0,052 0,000
QTKS_NH Quy trình kiểm sốt của Ngân hàng 0,128 0,060 0,034
2.3.3.3. Kết quả phân tích mơ hình hồi quy theo phương pháp Stepwise
Kết quả kiểm định bằng phương pháp Stepwise cho thấy, mơ hình 4 là phù hợp nhất, với R2 hiệu chỉnh bằng 0,698, nghĩa là 69,8% sự thay đổi về Quản trị rủi ro thanh khoản nói chung được giải thích bởi sự thay đổi của 04 biến (i) Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô; (ii) Năng lực thị trường của ngân hàng; (iii) Diễn biến mơi trường ngành; và (iv) Quy trình kiểm sốt của ngân hàng, cịn 30,2% sự thay đổi về Quản trị rủi ro thanh khoản được giải thích bởi các biến khác chưa đưa vào mơ hình. Mức ý nghĩa Sig. = 0,000 cũng cho thấy mơ hình tổng thể là phù hợp.
Bảng 2.19: Kiểm định tính phù hợp của mơ hình – phương pháp Stepwise
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Mức ý nghĩa Sig. Hệ số Durbin Watson 1 0,720a 0,519 0,516 0,000a 2 0,815b 0,664 0,661 0,000b 3 0,833c 0,694 0,690 0,000c 4 0,839d 0,703 0,698 0,000d 2,026 a: DB_MTVM b: DB_MTVM, NLTT_NH c: DB_MTVM, NLTT_NH, DB_MTNG d: DB_MTVM, NLTT_NH, DB_MTNG, QTKS_NH
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Với phương pháp Stepwise, từ 07 biến độc lập được đư a vào mơ hình, kết quả cho thấy có 04 mơ hình hồi quy được xác định, trong đó, mơ hình hồi quy thứ 4 là tối ưu nhất với 04 biến độc lập có ý nghĩa thống kê, gồm (i) Diễn biến mơi trường kinh tế vĩ mơ có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (ii) Năng lực thị trường c ủa ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; (iii) Diễn biến mơi trường ngành có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; và (iv) Quy trình kiểm sốt của ngân hàng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Bảng 2.20: Kiểm định mức ý nghĩa của các biến độc lập – phương pháp Stepwise
Mơ hình Ký hiệu biến Giá trị B Sai số chuẩn Mức ý nghĩa Sig. Hệ số VIF
1 DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,784 0,052 0,000 1,000 2 DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,550 0,050 0,000 1,319 NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,440 0,046 0,000 1,319
3
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,445 0,053 0,000 1,625 NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,358 0,048 0,000 1,540 DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành 0,226 0,050 0,000 1,783
4 Hằng số -0,270 0,178 0,130
DB_MTVM Diễn biến môi trường kinh tế vĩ mô 0,421 0,054 0,000 1,676 NLTT_NH Năng lực thị trường của Ngân hàng 0,304 0,052 0,000 1,860 DB_MTNG Diễn biến môi trường ngành 0,217 0,050 0,000 1,794
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả.
Kết quả phân tích cho thấy, tuy R2 hiệu chỉnh của mơ hình đầy đủ 07 biến so với mơ hình rút gọn cịn 04 biến là bằng nhau, nhưng mức ý nghĩa Sig. và giá trị B của các biến trong mơ hình rút gọn 04 biến cao hơn so với mơ hình đầy đủ 07 biến. Điều này có thể kết luận được rằng mơ hình rút gọn 04 biến là phù hợp nhất.
2.3.4. Do tìm vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình 2.3.4.1. Liên hệ tuyến tính
Để dị tìm vi phạm về liên hệ tuyến tính tác giả sử dụng đồ thị phân tán Satterplot, với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị phần dư dự đốn trên trục hồnh. Đồ thị phân tán Scatterplot cho biết các giá trị phần dư thay đổi không theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó, ta có thể kết luận được rằng giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Nguồn: kết quả điều tra thực tế và phân tích của tác giả
Hình 2.5: Đồ thị phân tán Scatterplot 2.3.4.2. Phương sai của phân dư không đổi