2.4.4.1 Phương pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu
Thông qua bảng câu hỏi khảo sát (Phụ lục 1.1), thông tin được thu thập bằng cách phát bảng câu hỏi này trực tiếp đến các anh chị đang cơng tác tại các Phịng ban như Phịng quản lý rủi ro hoạt động, quản lý rủi ro tín dụng, Phịng kinh doanh vốn, Trung tâm bán lẻ, Phịng phân tích nợ xấu, Phịng tín dụng, Phòng dịch vụ khách hàng…. trực thuộc các chi nhánh và Hội sở trong hệ Eximbank.
Ở nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã xin ý kiến của 08 người trong Ban quản trị của Eximbank. Ở nghiên cứu chính thức, tác giả phát ra 200 bảng câu hỏi khảo sát, thu được 184 bảng trả lời hợp lệ. Dựa theo quy luật kinh nghiệm (Bollen, 1989) với năm mẫu cho một tham số cần ước lượng, kích thước mẫu tối thiểu cần cho nghiên cứu này là 160 (5 x 32 tham số ước lượng). Vì thế, với cỡ mẫu 184 này đủ đảm bảo độ tin cậy khi phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
2.4.4.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0.
2.4.4.3 Thống kê mô tả
Dùng phương pháp thống kê mơ tả để phân tích các đặc trưng của mẫu, bao gồm: tỷ lệ, giá trị trung bình, giá trị cao nhất, giá trị thấp nhất.
2.4.4.4 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Phân tích hệ số Cronbach alpha để loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) < 0.4 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
2.4.4.5 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA để thu nhỏ và gom các biến lại
thành các yếu tố, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Trong phân tích nhân tố, chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu như trị số này <0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu .
Trọng số nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA. Trọng số nhân tố >0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Riêng ở nghiên cứu này, tác giả chọn trọng số nhân tố >0.4. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên theo Hair et al. (1998). Ngoài ra, trị số Eigenvalue phải > 1. Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue <1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, trang 31-34).
Sau khi phân tích nhân tố xong sẽ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội.
2.4.4.6 Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến độc lập) đến một biến số (biến phụ thuộc) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến độc lập. Dựa vào các hệ số hồi quy riêng phần để xác định mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến việc quản trị RRLS tại Eximbank, hệ số hồi quy riêng phần của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của nhân tố đó càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng theo chiều thuận và ngược lại.
Đối với giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến), tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor), nếu VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy có dạng:
Trong đó :
- Y: Biến phụ thuộc (Quản trị RRLS)
- b j : Hệ số ước lượng (j=06)
- MT, HT, NL, CT, CN, KH : là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng)
2.5 Kết quả nghiên cứu 2.5.1 Kết quả thống kê mô tả
Với 200 bảng câu hỏi khảo sát được đưa ra trực tiếp, có 184 mẫu được điền đầy đủ thông tin (chiếm 92% tổng số bảng được gửi đi), số lượng mẫu này phù hợp cho việc phân tích dữ liệu nghiên cứu.
Có 64 người đang phụ trách quản trị điều hành tại Hội sở/chi nhánh chiếm 34,8% là cao nhất, tiếp theo là bộ phận phụ trách kinh doanh nguồn vốn (TDCN, TDDN, Kế toán, Ngân Quỹ…) chiếm 20,7%, cịn lại cơng tác trong các bộ phận khác như Kiểm tra, kiểm soát, kiểm toán nội bộ, Quản lý rủi ro hoạt động……
BẢNG 2.3. Phân bố mẫu theo công việc hiện tại
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent
Valid
Quản trị điều hành tại Hội sở/
Chi nhánh 64 34.8 34.8 34.8
Phụ trách kinh doanh nguồn vốn (TDCN, TDDN, Kế toán, Ngân Quỹ…)
38 20.7 20.7 55.4
Kiểm tra, kiểm soát, kiểm toán
nội bộ 22 12.0 12.0 67.4
Quản lý rủi ro hoạt động 31 16.8 16.8 84.2
Khác 29 15.8 15.8 100.0
Total 184 100.0 100.0
Trong mẫu khảo sát, số lượng người làm việc trong ngân hàng có thâm niên từ 5 năm đến 10 năm chiếm tỷ lệ cao nhất là 37,5% và chiếm tỷ lệ thấp nhất là dưới 3 năm cụ thể là 12,5%.
BẢNG 2.4. Phân bố mẫu theo thâm niên công tác
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Dưới 3 năm 23 12.5 12.5 12.5 Từ 3 - 5 năm 37 20.1 20.1 32.6 Từ 5 - 10 năm 69 37.5 37.5 70.1 Trên 10 năm 55 29.9 29.9 100.0 Total 184 100.0 100.0
Về đánh giá mức độ quan tâm đến quản trị RRLS tại Eximbank, qua khảo sát thực tế, tác giả thấy có đến 53,8% số người cho là ngân hàng đang quan tâm đúng mức đến công tác quản trị rủi ro lãi suất và chỉ có 4,3% số người được khảo sát cho là điều này chưa được quan tâm.
BẢNG 2.5. Mức độ quan tâm đến công tác quản trị rủi ro lãi suất tạiEximbank Eximbank
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Khơng được quan tâm
Có chú ý nhưng ít Valid Chú trọng trong trườnghợp cần thiết
Quan tâm đúng mức Total 8 4.3 4.3 4.3 16 8.7 8.7 13.0 61 33.2 33.2 46.2 99 53.8 53.8 100.0 184 100.0 100.0
Về công cụ được sử dụng để phòng ngừa RRLS tại Eximbank, tùy từng thời điểm khác nhau mà áp dụng những công cụ linh hoạt khác nhau. Khảo sát thực tế cho thấy có 37,5% ý kiến cho rằng Eximbank thường sử dụng các cơng cụ phái sinh (hốn đổi lãi suất, bảo hiểm tỷ giá, thị trường giao ngay, hoán đổi kỳ hạn…) để phịng ngừa RRLS là nhiều nhất, tiếp theo đó là phương pháp quản trị TSC và TSN chiếm tỷ lệ 32,1%. Nhưng, theo kinh nghiệm của mình, tác giả nhận thấy tất cả các phương pháp phòng ngừa RRLS được sử dụng lồng ghép vào nhau để phù hợp với từng thời điểm.
BẢNG 2.6. Phương pháp phòng ngừa rủi ro lãi suất tại Eximbank
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Sử dụng các công cụ
phái sinh
Quản trị khe hở nhạy cảm lãi suất Valid Quản trị TSC và TSN tổng quát Quản trị khe hở kỳ hạn Total 69 37.5 37.5 37.5 17 9.2 9.2 46.7 59 32.1 32.1 78.8 39 21.2 21.2 100.0 184 100.0 100.0
Qua khảo sát thực tế, trong khâu quản trị TSN và TSC tại Eximbank, tỷ lệ nợ xấu được đánh giá cao nhất chiếm 46,2%, kế tiếp là vấn đề nguồn - sử dụng nguồn chiếm 33,2% và còn lại là chênh lệch tài sản và nguồn vốn tổng thể.
BẢNG 2.7. Vấn đề được quan tâm trong công tác quản trị RRLS
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Nợ xấu của ngân hàng
Chênh lệch tài sản và Valid nguồn vốn tổng thểNguồn và việc sử dụng
nguồn Total 85 46.2 46.2 46.2 38 20.7 20.7 66.8 61 33.2 33.2 100.0 184 100.0 100.0
Thực tế cũng như kết quả cho thấy 74,5% các đối tượng khảo sát đều đồng tình với việc sử dụng Mơ hình định giá lại vì mơ hình này được áp dụng từ lâu, đơn giản dễ thực hiện, nhưng có nhược điểm là bỏ qua giá trị của tiền. Dù tiên tiến và chính xác hơn, Mơ hình kỳ hạn đến hạn và Mơ hình giá trị có thể tổn thất VaR địi hỏi phải đầu tư hệ thống công nghệ thông tin hiện đại tầm cỡ quốc tế và rất tốn kém nên Eximbank vẫn chưa áp dụng.
BẢNG 2.8. Mơ hình đo lường
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent Mơ hình định giá lại Mơ
hình kỳ hạn đến hạn
Valid Mơ hình giá trị có thể tổn thất VaR Total 137 74.5 74.5 74.5 17 9.2 9.2 83.7 30 16.3 16.3 100.0 184 100.0 100.0
2.5.2 Đánh giá thang đo
Như đã trình bày trong Chương 1, thang đo của 06 nhân tố được xây dựng gồm 29 biến quan sát như sau:
- Môi trường kinh tế xã hội (MT1, MT2, MT3, MT4, MT5, MT6)
- Mức độ ảnh hưởng của hệ thống ngân hàng ở Việt Nam (HT1, HT2, HT3, HT4)
- Nguồn lực ngân hàng (NL1, NL2, NL3, NL4)
- Nội dung công tác quản trị rủi ro lãi suất tại ngân hàng (CT1, CT2, CT3, CT4, CT5)
- Trình độ cơng nghệ, hệ thống dự báo, giám sát (CN1, CN2, CN3, CN4, CN5, CN6)
- Nguyên nhân liên quan đến khách hàng (KH1, KH2, KH3, KH4)
- Thang đo biến quản trị RRLS được đo lường bằng 03 biến quan sát (được mã hoá thành Y1, Y2, Y3).
Các thang đo trên được đánh giá thông qua 2 cơng cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach Alpha và Phân tích yếu tố khám phá EFA.
2.5.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha được dùng trước để loại các biến không phù hợp. Theo Nunnally & Burnstein (1994), tiêu chuẩn để chọn thang đo khi thang đo đó có hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên và những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại.
* Cronbach Alpha cho thang đo của các nhân tố ảnh hưởng đến công tác quản trị rủi ro lãi suất tại Eximbank
Cronbach alpha của 06 nhân tố được đo lường bởi 29 biến quan sát, kết quả Cronbach alpha lần 1 cho thấy có 02 biến khơng đạt u cầu (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4), đó là: MT6 và CN6 nên bị loại ra trong lần chạy Cronbach alpha thứ 2 (Xem Bảng Phụ lục 2.4). Kết quả Cronbach alpha lần 2 (chỉ còn 27 biến quan sát) cho thấy Hệ số Cronbach alpha của thang đo 06 nhân tố rất cao (0.929). Đồng thời, hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) của các biến đa phần đều
lớn hơn 0.4 nên tất cả 27 biến quan sát cịn lại đều được sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA tiếp theo (Xem Bảng Phụ lục 2.5).
* Cronbach Alpha cho thang đo của biến quản trị rủi ro l ãi su ất tại Eximbank
Kết quả cho thấy Hệ số Cronbach alpha của biến quản trị rủi RRLS tại Eximbank là 0.842 cao hơn yêu cầu là 0.6. Đồng thời, hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) của các biến đa phần đều lớn hơn 0.4 (Phụ lục 2.6). Do đó, 03 biến đo lường của thành phần này đều được sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA tiếp theo.
BẢNG 2.9. Bảng tóm tắt Cronbach alpha của các thành phần
Biến quan sát Trung bình thang đo
Phương sai thang đo
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến này Các nhân tố ảnh hưởng đến công tác quản trị RRLS : Cronbach alpha=0.929
MT1 90.6 193.105 0.625 0.926 MT2 90.39 194.654 0.604 0.926 MT3 90.57 193.307 0.569 0.926 MT4 90.84 195.718 0.486 0.928 MT5 91.05 198.227 0.442 0.928 HT1 90.58 193.885 0.619 0.926 HT2 90.15 196.946 0.488 0.928 HT3 90.24 193.877 0.589 0.926 HT4 90.23 194.002 0.569 0.926 NL1 90.7 195.524 0.574 0.926 NL2 90.67 193.041 0.649 0.925 NL3 90.7 195.601 0.576 0.926 NL4 90.83 195.379 0.503 0.927 CT1 90.59 195.359 0.556 0.927 CT2 90.89 195.304 0.512 0.927 CT3 90.32 196.11 0.457 0.928 CT4 90.01 196.41 0.585 0.926 62
CT5 90.12 196.128 0.577 0.926 CN1 90.43 192.673 0.635 0.926 CN2 90.23 191.215 0.678 0.925 CN3 90.41 193.292 0.621 0.926 CN4 90.28 197.034 0.541 0.927 CN5 90.39 191.748 0.704 0.925 KH1 90.99 196.24 0.431 0.929 KH2 90.78 194.903 0.446 0.929 KH3 90.99 193.847 0.487 0.928 KH4 90.76 195.232 0.488 0.928
Quản trị RRLS (Y): Cronbach alpha=0.842
Y1 6.92 2.737 0.676 0.814
Y2 6.52 2.961 0.719 0.773
Y3 6.59 2.735 0.733 0.755
2.5.2.2 Đánh giá t hang đo bằng p hân tí c h yếu tố khám p h á E F A
Sau khi đánh giá thang đo bằng hệ số độ tin cậy Cronbach alpha, có 27 biến của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc quản trị RRLS và 03 biến của thang đo quản trị RRLS được giữ lại để tiến hành phân tích yếu tố khám phá EFA.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (từ 0.5 đến 1) là điều kiện đủ và thích hợp để phân tích, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ bị loại , Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên và trị số Eigenvalue phải lớn hơn 1.
* EFA cho thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến công tác quản trị RRLS
Có 27 biến quan sát của các thành phần thang đo nhân tố ảnh hưởng đến việc quản trị RRLS được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.10 (Kết quả KMO and Bartlett's Test-Lần 1), cho thấy trị số của KMO=0.896 (nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1) đủ điều kiện, thích hợp để phân tích nhân tố và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (sig ≤0.05).
BẢNG 2.10. KMO and Bartlett's Test – Lần 1
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .896
Approx. Chi-Square 2516.805 Bartlett's Test of 351 df Sphericity Sig. .000
Kết quả EFA lần 1 (xem PHỤ LỤC 2.7) cho thấy 05 yếu tố được trích tại eigenvalue=1.180 và phương sai trích được là 51.335% (đạt yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%). Nhưng các biến MT5, CN1, KH2, KH3 có trọng số (nhỏ hơn 0.4) không đạt yêu cầu nên sẽ bị loại ra trong những lần chạy EFA tiếp theo.
BẢNG 2.11.Kết quả EFA của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc quản trị RRLS -Lần 1
Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 5 KH4 0.842 MT4 0.682 MT3 0.601 MT2 0.598 MT1 0.523 CN5 0.5 KH1 0.481 KH2 CN1 KH3 NL2 0.857 NL3 0.828 HT1 0.659
NL1 0.561 CN2 0.415 MT5 HT2 0.889 HT4 0.834 HT3 0.797 CT3 0.675 CT4 0.661 CN4 0.64 CT5 0.494 CN3 0.442 CT1 0.789 CT2 0.666 NL4 0.614 Eigenvalue 9.801 2.481 1.432 1.236 1.18 Phương sai trích 34.555 7.744 3.509 2.921 2.607 Tổng cộng: 51.335%
Vậy 4 biến MT5, CN1, KH2, KH3 sẽ bị loại trong lần chạy EFA lần thứ 2. Tiếp tục các lần chạy EFA như cách trên ta có bảng tổng hợp kết quả như sau (kết quả chi tiết các lần chạy EFA thể hiện trong Phụ lục 2.8, 2.9, 2.10):
BẢNG 2.12.Tổng hợp kết quả 04 lần chạy EFA
Lần KMO Yếu tố trích Eigenvalue Phương sai trích % Số biến tham gia chạy EFA Các biến bị loại 1 0.896 5 1.18 51.335 27 MT5, CN1, KH2, KH3 2 0.891 5 1.137 54.595 23 KH1, CN2 3 0.884 5 1.085 56.52 21 CN5
Khơng có biến bị loại
4 0.873 5 1.08 56.871 20
Bảng 2.12 cho thấy sau khi chạy EFA đến lần thứ 4, có 05 yếu tố được trích tại Eigenvalue=1.08, phương sai trích được là 56.871% (đạt yêu cầu lớn hơn 50%) và tất cả các biến của thang đo đều đạt yêu cầu (có trọng số lớn hơn 0.4). Kết quả EFA_Lần 4 được trình bày trong Phụ lục 2.10 hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng để đơn giản hơn trong việc đọc dữ liệu.
BẢNG 2.13.Kết quả EFA của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến việc quản trị RRLS -Lần 4
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
Tiến triển công tác quản trị RRLS
tại các ngân hàng 0.865
Cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng (cuộc chạy đua lãi suất trong huy động và cho vay)
0.804
Có sự chênh lệch chất lượng quản lý trong hệ thống ngân hàng ở Việt Nam
0.763
Sự cân xứng giữa nguồn vốn huy
động và dư nợ cho vay 0.667
Chênh lệch lãi suất huy động và lãi
suất cho vay 0.664
Xây dựng chiến lược đánh giá rủi ro
lãi suất 0.663
Thường xuyên áp dụng các cơng cụ
phịng ngừa rủi ro lãi suất 0.513