2.3 Đo lƣờng các nhân tố ảnh hƣởng đến quản trị RRTK tại Ngân hàng
2.3.6.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 2.9: Ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated Component Matrix)
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 MC1 0,905 MC2 0,860 MC3 0,832 MC4 0,738 MC6 0,729 MC7 0,674 PR2 0,882 PR4 0,858 PR3 0,798 PR1 0,787 CP3 0,806 CP1 0,801 CP2 0,786 CP4 0,718 IR4 0,806 IR2 0,793 IR1 0,778 IR3 0,652 BC1 0,814 BC3 5,619 3,198 2,191 1,869 0,793 Eigenvalues 1,047 Phương sai rút trích (%) 20,787 35,513 48,763 61,192 69,621
Phân tích nhân tố khám phá lần 1 được tiến hành với 22 biến quan sát. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp Principal components với phép xoay Varimax (Phụ lục 4). Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá lần 1, tác giả loại biến quan sát “Mức tăng cho vay cao hơn mức tăng huy động – BC2” của thành phần Chu
kỳ kinh doanh do có hệ số tải nhân tố 0,479 (<0,5). Thực hiện phân tích nhân tố khám phá
lần 2 sau khi loại biến BC2, tác giả tiếp tục loại quan sát “Ngân hàng có thể tiếp cận thị trường liên ngân hàng dễ dàng – MC5” trong thành phần Năng lực quản trị có hệ số tải
nhân tố 0,375. Thực hiện nhân tố khám phá lần 3, các hệ số tải nhân tố đều >0,5 và hệ số KMO = 0,817 đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy có 5 yếu tố được trích với hệ số KMO là 0,817; tổng phương sai trích là 69,621% và đáp ứng tiêu chuẩn giá trị Eigenvalues
>1. Hệ số KMO, phương sai trích và Eigenvalues đều thỏa điều kiện. Trong q trình rút trích khơng xảy ra loại biến quan sát. Vì vậy, các biến quan sát của các thang đo này được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 2.10: Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo hiệu quả quản trị RRTK của ngân hàng
Biến quan sát Component
ELRM1 0,887 ELRM2 0,837 ELRM3 Eigenvalues Phương sai rút trích (%) 0,834 2,183 72,781
(Nguồn: Kết quả kiểm định của tác giả)
Thang đo tổng thể hiệu quả quản trị RRTK của ngân hàng gồm 3 quan sát, qua phân tích EFA cho thấy 1 yếu tố được trích thỏa các điều kiện với giá trị Eigenvalue là 2,183 > 1 và phương sai trích là 72,781% > 50%, hệ số KMO là 0,698 > 0,5 với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0,000). Điều này cho thấy phân tích nhân tố khám phá rất phù hợp với mẫu nghiên cứu này. Các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,7. Vì vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
2.3.6.4 Phân tích hồi quy
Nhằm kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu đề nghị, tác giả tiến hành chạy hồi quy với biến phụ thuộc là hiệu quả hoạt động quản trị RRTK của ngân hàng và 5 biến độc lập là năng lực quản trị, lợi nhuận ngân hàng, lãi suất, chu kỳ kinh doanh và tâm lý khách hàng (Phụ lục 6). Mơ hình phân tích hồi quy mơ tả hình thức mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, qua đó giúp dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh thay cho hệ số xác định R2. Bởi lẽ, giá trị R2 sau khi hiệu chỉnh sẽ nhỏ hơn và phản ánh thực tế hơn hệ số xác định R2.
Bảng 2.11: Xác định hệ số R2
R R2 R2 hiệu chỉnh Thống kê F Giá trị Sig Durbin – watson
0.899a 0,808 0,807 1572,538 0,000 2,061
(Nguồn: Kết quả kiểm định của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,807 tức là 80,7% sự biến thiên của hiệu quả quản trị RRTK của ngân hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Thống kê F = 1572,538 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy hồi quy bội tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu. Vì vậy, ta có thể kết luận mơ hình nghiên cứu phù hợp hay có mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình.
Bảng 2.12: Kết quả hồi quy
Hệ số hồi quy Kiểm định t Giá trị Sig Hệ số VIF
Constant 3,915 611,569 0,000 1,000 MC 0,369 57,502 0,000 1,000 PR 0,228 35,499 0,000 1,000 IR 0,240 37,325 0,000 1,000 BC 0,214 33,377 0,000 1,000 CP 0,180 28,086 0,000 1,000
(Nguồn: Kết quả kiểm định của tác giả)
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF rất nhỏ, bằng 1.000. Theo quy tắc, khi VIF >10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Do vậy, có thể khẳng định rằng giữa các biến độc lập khơng có hiện tượng đa cộng tuyến hay mối quan hệ giữa các
biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình hồi quy. Hệ số Durbin-Watson = 2,061 lớn hơn 1 và bé hơn 3 cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan của các biến. Như vậy, hàm hồi quy có dạng như sau:
ELRM = 3,915 + 0,369 MC + 0,228 PR + 0,240 IR + 0,214 BC+ 0.180 CP
Trong đó:
ELRM: Hiệu quả hoạt động quản trị RRTK tại Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam MC: Năng lực quản trị ngân hàng
PR: Mục tiêu lợi nhuận IR: Chính sách lãi suất BC: Chu kỳ kinh doanh CP: Tâm lý khách hàng
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các nhân tố trong mơ hình hồi qui trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến hiệu quả quản trị RRTK tại Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam. Cả 5 nhân tố trên đều có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả quản trị RRTK. Trong đó, nhân tố ảnh hưởng nhiều nhất là năng lực quản trị (β1 = 0,369), tiếp theo lần lượt là bốn nhân tố lãi suất (β3 =0,240), lợi nhuận ngân hàng (β2 = 0,228), chu kỳ kinh doanh (β4 = 0,214) và tâm lý khách hàng (β5 = 0,180). Đồng thời, kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig của 5 thành phần đều nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận 5 thành phần này đều có ý nghĩa thống kê.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chương 2, tác giả đã giới thiệu sơ lược về Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam, về tình hình hoạt động kinh doanh của Ngân hàng trong giai đoạn 2008-2012. Tiếp theo, tác giả đi sâu phân tích thực trạng thanh khoản và quản trị RRTK tại Ngân hàng trong giai đoạn 2008-2012 qua các chỉ số thanh khoản và trạng thái thanh khoản rịng. Từ những phân tích, đánh giá cho thấy hoạt động quản trị RRTK của ngân hàng cịn tiềm ẩn rủi ro về thanh khoản. Bên cạnh đó, tác giả cịn đưa ra những mặt thuận lợi và những khó khăn trong cơng tác quản trị của ngân hàng làm cơ sở tiền đề cho những giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị RRTK được trình bày trong chương 3.
CHƢƠNG 3: GIẢI PHÁP CHO QUẢN TRỊ RỦI RO THANH KHOẢN
TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN HÀNG HẢI VIỆT NAM