2.7. Quy trình phân tích số liệu:
Các dữ liệu thu thập được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS và AMOS. Lúc đầu, dữ liệu được làm sạch bằng cách loại bỏ các bảng câu hỏi kém chất lượng. Sau đó, sử dụng kỹ thuật thống kê dữ liệu để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, bao gồm thống kê mơ tả, phân tích nhân tố, kiểm định Cronbach’s Alpha, và mơ hình phương trình cấu trúc SEM.
Thống kê mơ tả: Thống kê mơ tả (Mode, trung vị, trung bình, phương sai, độ lệch
chuẩn) được sử dụng để mô tả thông tin cá nhân của người trả lời. Thống kê mô tả cũng được sử dụng để mô tả mức độ ảnh hưởng của các biến hành vi lên các quyết định đầu tư của các NĐT. Tuy nhiên, chỉ có các biến hành vi cịn lại sau khi phân tích nhân tố khám phá và kiểm định Cronbach’s Alpha được đưa vào xem xét mô tả. Những mô tả này giúp kiểm định giả thuyết H2.
Phân tích nhân tố: là tên gọi chung của các phương pháp thống kê đa biến, nhằm
mục đích xác định cấu trúc cốt lõi trong một ma trận của dữ liệu. Nó giúp phân tích cấu trúc hệ số tương quan giữa nhiều biến bằng cách xác định một bộ kích thước cốt lõi, được gọi là các nhân tố. Trong phân tích nhân tố, các biến của bảng câu hỏi được bao gồm trong phạm vi đồng nhất, nghĩa là có các đặc tính tương tự nhau. Có hai loại phân tích nhân tố chính: EFA (phân tích nhân tố khám phá) và CFA (phân tích nhân tố khẳng định). EFA là hình thức phổ biến hơn, cái mà cố gắng khám phá cấu trúc cơ bản của một số lượng khá lớn của các biến. Trong khi đó, CFA đóng một vai trị trong việc khẳng định tính tương thích giữa các con số của các nhân tố được chiết xuất bởi qui trình phân tích và được hình thành bởi các lý thuyết có sẵn. Trong nghiên cứu này, EFA được sử dụng để khám phá những nhân tố là các biến tài chính hành vi và hiệu quả đầu tư của bảng câu hỏi (câu hỏi 10 đến 36). EFA được sử dụng để giảm số lượng các biến trong bảng câu hỏi cái mà không đáp ứng được các tiêu chí của phân tích. Trong trường hợp này, EFA được ứng dụng để kiểm tra giả thuyết H1.
Trong nghiên cứu này, các tiêu chí sau đây của phân tích nhân tố khám phá được áp dụng: trọng số nhân tố KMO (hệ số tải nhân tố), Tổng phương sai giải thích (Total variance explained), và Eigenvalue. Trọng số nhân tố được xác định là hệ số tương quan của từng biến với các nhân tố mà nó thuộc về. Trọng số nhân tố của các biến vào một nhân tố > 0.5 (với cỡ mẫu là 100) đảm bảo rằng EFA có ý nghĩa thiết thực đối với dữ liệu phân tích (Hair và cộng sự, 1998, tr.111). Kaiser-Meyer Olkin (KMO) cho thấy mức độ phù hợp của việc sử dụng EFA cho các dữ liệu thu thập được. KMO nên ở giữa 0.5 và 1.0 (với mức ý nghĩa < 0.05) để đảm bảo rằng việc phân tích nhân tố phù hợp cho dữ liệu (Ali, Zairi & Mahat, 2006, tr.16). Tổng phương sai giải thích được sử dụng để xác định số lượng các nhân tố được giữ lại, trong đó nhân tố có thể được giữ lại cho đến khi nhân tố cuối cùng trình bày một tỷ lệ nhỏ của biến giải thích. Tổng phương sai giải thích là phải hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998, tr.111). Eigenvalue là một thuộc tính của các yếu tố, được định nghĩa là số lượng phương sai trong tất cả các biến được giải thích bởi một nhân tố được đưa ra. Eigenvalue phải lớn hơn 1 vì Eigenvalue nhỏ hơn 1 có nghĩa là thơng tin được giải thích bởi nhân tố ít hơn một biến duy nhất (Leech, Barrett & Morgan, 2005, tr.82). EFA được thực hiện bằng phần mềm SPSS.
Kiểm định Cronbach’s Alpha: được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy nhất quán của
các phép đo, nó có thể giúp ước tính độ tin cậy câu trả lời của những người tham gia với các phép đo. Trong nghiên cứu này sử dụng Cronbach’s alpha để kiểm tra độ tin cậy của các phép đo kể cả những nhân tố được hình thành sau khi phân tích nhân tố.
Nunnally (1978, tr.245) cho rằng Cronbach’s alpha nên ≥ 0.7 để đảm bảo rằng các phép đo là đáng tin cậy. Tuy nhiên, nhiều nhà thống kê tin rằng có thể chấp nhận nếu Cronbach’s alpha ≥ 0.6 (Shelby, 2011, tr.143). Bên cạnh đó, các nhà thống kê đề xuất rằng cần xem xét tương quan giữa từng biến và tổng thể điều chỉnh khi sử dụng chỉ số Cronbach’s alpha. Tương quan giữa từng biến và tổng thể điều chỉnh có số điểm chấp nhận được là ≥ 0.3 (Shelby, 2011, tr.143). Lựa chọn nghiên cứu này chấp nhận Cronbach’s alpha là ≥0.6, với tương quan giữa từng biến và tổng thể
điều chỉnh là ≥ 0.3 bởi vì các phép đo về hành vi tài chính là cịn mới mẻ đối với các NĐT trên TTCK Việt Nam. Bên cạnh đó, mức ý nghĩa được chấp nhận của kiểm định F trong kỹ thuật Cronbach’s alpha là ≤ 0.05. Kiểm định Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS.
Mơ hình phương trình cấu trúc (SEM): được mơ tả là sự kết hợp của CFA (phân
tích nhân tố khẳng định) và hồi quy bội (Multiple Linear Regression). SEM khám phá những khả năng của mối tương quan giữa các biến tiềm ẩn và bao gồm hai phần: (1) một mơ hình đo lường (về cơ bản là CFA) và (2) một mô hình cấu trúc (mơ hình hồi quy bội). Trong nghiên cứu này, SEM được sử dụng để xác nhận các nhân tố hành vi (hình thành bởi các bước trước đó của EFA và kiểm định Cronbach’s Alpha) tác động đến hiệu quả đầu tư của các NĐT cá nhân cũng như ước tính trọng số hồi quy của chúng. SEM được sử dụng để kiểm định giả thuyết
H3.
SEM được thực hiện bằng sự hỗ trợ của phần mềm AMOS. Mơ hình tổng thể phù hợp của SEM được xác định bởi một số chỉ số. Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình, người ta thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình được xem là thích hợp khi kiểm định Chi- square có P-value <0.05. Tuy nhiên Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Asberg, Bowers, Renk và McKinney (2008, tr. 491) cho rằng mơ hình này là thích hợp với RMSEA ≤ 0.10, chỉ số GFI, TLI, CFI ≥0.9, và chỉ số PFI ≥ 0.60. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 được xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu. Thọ & Trang (2008) cho rằng nếu mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 thì mơ hình phù hợp.
Làm sạch dữ liệu và nhập liệu Kết quả và thảo luận Kiểm định Cronbach’s Alpha của các yếu tố chiết xuất Thống kê mô tả cho các biến cịn lại Mơ hình phương trình cấu trúc các yếu tố hành vi Phân tích khám phá nhân tố các biến hành vi Thống kê mô tả
thông tin cá nhân của người sở hữu
cổ phiếu
Hình 2.1: Quy trình phân tích dữ liệu (Nguồn: tác giả)
Bảng tóm tắt của qui trình xử lý dữ liệu và phân tích được trình bày trong hình 2.1:
2.8. Độ tin cậy của phép đo:
Độ tin cậy thường xuyên đề cập đến sự ổn định của phép đo, nếu nghiên cứu được thực hiện trong ngữ cảnh tương tự và các kết quả tương tự có thể thu được, thì các nghiên cứu có độ tin cậy cao. Độ tin cậy được xem xét thông qua ba yếu tố nổi bật đó là sự ổn định, độ tin cậy và tính nhất quán (Bryman & Bell, 2011, tr.158).
Trong nghiên cứu này, tất cả các tài liệu tham khảo từ các nguồn đáng tin cậy như các tạp chí khoa học, sách hoặc các trang web của cơ quan chuyên môn. Dữ liệu được thu thập và phân tích bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học với sự trợ giúp của máy tính phù hợp với câu hỏi nghiên cứu và lý thuyết. Do đó, đủ chứng minh rằng có đủ độ tin cậy trong nghiên cứu này.
Tính ổn định: Mẫu bảng câu hỏi tự hoàn thành được lựa chọn bằng cách sử dụng
cơ hội cao để nhận được kết quả tương tự trong cuộc khảo sát thứ hai với bối cảnh tương tự. Tuy nhiên, trong thực tế, các hành vi bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác nhau như các quy tắc, niềm tin; đặc biệt là các hành vi tài chính có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế, cái mà có thể thay đổi theo thời gian. Thật là bất hợp lý để mong đợi tất cả mọi thứ “đóng băng” cho đến khi nghiên cứu tiếp theo để kiểm định sự ổn định. Đối với những giải thích thu được từ các chuyên gia chứng khốn, thật khơng thể chính xác mãi mãi vì nó chỉ tham chiếu với tình hình hiện tại của Việt Nam, cái mà thay đổi mỗi giây. Như vậy, tính ổn định đạt được ở mức trung bình.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng sử dụng Cronbach’s Alpha, cho phép
các nhà nghiên cứu ước tính độ tin cậy các câu trả lời của những người tham gia với các phép đo. Như nhiều tác giả cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố chấp nhận được là 0.6 trở lên, do đó tất cả các điểm số đạt được trong nghiên cứu này là hơn 0.6 cho thấy độ tin cậy nội bộ ở mức cao (xem chi tiết trong chương 3).
Vì là bảng câu hỏi tự hồn thành, các kết quả không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ yếu tố chủ quan nào. Dữ liệu được thu thập và phân tích một cách rất trung lập.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Thông tin cơ bản:
Từ 500 bảng câu hỏi gửi đến các NĐT cá nhân trên TTCK Việt Nam, nhận lại 189 bảng trả lời, do đó tỷ lệ trả lời là 37.8%. Mẫu 189 người trả lời với các đặc điểm giới tính, tuổi tác, thời gian tham gia thị trường chứng khoán, tổng số tiền đầu tư, và được mô tả như sau:
Hình 3.1: Phân phối mẫu về giới tính (Nguồn: tác giả)
Hình 3.2: Phân phối mẫu về tuổi và thời gian tham gia thị trường chứng khoán (Nguồn: tác giả)
Hình 3.1 cho thấy số lượng NĐT nam và nữ trong mẫu là gần bằng nhau (Nam: 95 người và Nữ: 94 người) và điều này có thể đảm bảo rằng các vấn đề liên quan đến bình đẳng giới được bỏ qua cho nghiên cứu này. Hình 3.2 cho thấy các NĐT chứng khoán là chủ yếu ở độ tuổi 26-35 (113 NĐT, chiếm 60% tổng số mẫu), trong khi 36 NĐT (chiếm 19%) được hỏi là ở tuổi-khoảng 18-25, và 32 NĐT (chiếm 17%) của mẫu có độ tuổi từ 36-45. Mẫu này phản ánh thực tế là một tỷ lệ cao của các NĐT cá nhân tại TTCK Việt Nam là dưới 45, và nghiên cứu này có thể phản ánh rất tốt những hành vi đầu tư của những NĐT này. Hình 3.2 cũng cho thấy rằng một tỷ lệ lớn của mẫu là các NĐT đã tham gia thị trường chứng khoán trong thời gian dưới 5 năm 91 NĐT (chiếm 48.1% số người được hỏi có kinh nghiệm từ 3-5 năm, 37% số người được hỏi có kinh nghiệm đầu tư chứng khốn từ 1-dưới 3 năm, 8.5% có kinh nghiệm dưới 1 năm). 8 NĐT (chiếm 4.2%) được hỏi đã tham gia thị trường chứng khoán từ 5 năm - dưới 10 năm, trong khi đó, chỉ có khoảng 4 NĐT (chiếm 2.1% ) đã tham gia thị trường chứng khoán trong hơn 10 năm. Con số thống kê này cho thấy mẫu phản ánh phù hợp số người là các NĐT tại TTCK Việt Nam vì TTCK Việt Nam chỉ tồn tại trong 13 năm. Hầu hết các NĐT cá nhân chỉ mới chú ý đến thị trường chứng khốn trong những năm gần đây.
Hình 3.3: Tỷ lệ người trả lời tham dự khóa học về thị trường chứng khốn (Nguồn: tác giả)
Hình 3.3 cho thấy các NĐT cá nhân trong mẫu khảo sát, những người đã tham dự khoá học về giao dịch chứng khoán là 61% trong khi những người chưa tham gia bất kỳ khóa học nào về lĩnh vực này là 39%.
Hình 3.4: Tỷ lệ phần trăm số người được hỏi với khoản tiền đầu tư của họ năm trước (Nguồn: tác giả)
Mặc dù người được hỏi bao gồm tất cả các phạm vi đầu tư từ năm dưới 50 triệu hơn 1 tỷ đồng năm trước, nhưng tỷ lệ phần trăm các NĐT cá nhân trong mẫu khảo sát đầu tư với các phạm vi từ dưới 50 triệu đến dưới 500 triệu là đa số: 19.0% NĐT đầu tư trong dưới 50 triệu, 21.7% đầu tư từ 50-100 triệu, 24.3% đầu tư từ 100-200 triệu, 15.9% đầu tư từ 200-500 triệu. Bên cạnh đó, có 8.5% số NĐT đầu tư với số tiền tương đối lớn 500-1 tỷ đồng và 10.6% đầu tư số tiền trên 1 tỷ đồng. Điều này dễ hiểu vì TTCK Việt Nam chỉ được coi là một thị trường tiền mới nổi, quy mô đầu tư của NĐT thấp là đa số. Bên cạnh đó, hầu hết trong số họ đã tham dự khoá học về chứng khốn và có kiến thức nhất định về lĩnh vực mà họ đầu tư.
Trình độ học vấn của NĐT được mơ tả trong bảng 3.1 và hình 3.5:
Số lượng Phần trăm Phần trăm lũy kế
Cấp 3 trở xuống 4 2.1 2.1
Cao đẳng, trung học
chuyên nghiệp 16 8.5 10.6
Đại học 145 76.7 87.3
Thạc sỹ 20 10.6 97.9
Tiến sỹ 4 2.1 100
Tổng cộng 189 100
Bảng 3.1: Phân phối trình độ học thức của NĐT (Nguồn: tác giả)
Hình 3.5: Phân phối trình độ học thức của NĐT (Nguồn: tác giả)
Qua bảng ta thấy đa phần NĐT Việt Nam có trình độ học vấn khá cao, chủ yếu là từ trình độ cao đẳng, đại học trở lên. Cụ thể, cao đẳng trung học chuyên nghiệp có 16 người (chiếm 8.5%), đại học có 145 người (76.7%), thạc sỹ 20 người (10.6%), tiến sỹ 4 người (2.1%). Trong đó trình đó từ cấp III trở xuống chiếm một tỷ lệ khá nhỏ, có 4 người (2.1%). Trình độ học vấn cao cũng là ảnh hưởng đến sự quá tự tin, khả năng phân tích đầu tư, tâm lý bầy đàn… trong hoạt động đầu tư.
3.2. Phân tích nhân tố các biến hành vi ảnh hưởng lên quyết định của NĐT cá nhân: NĐT cá nhân:
Các câu hỏi từ 10 đến 33 của bảng câu hỏi, được mã hóa với các biến KN1 KN8, TV1TV6, TT1TT6, BD1BD4, được thiết kế để khám phá mức độ tác động của biến hành vi lên các quyết định đầu tư cá nhân tại TTCK Việt Nam. Các câu hỏi 3436, được mã hóa từ HQ1HQ3, được tạo ra để xác định những sự tự đánh giá của NĐT về hoạt động đầu tư của chính họ.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng cho các biến hành vi (KN1 KN8, TV1TV6, TT1TT6, BD1BD4): để xác định các biến này thuộc về những nhân tố nào. Phân tích nhân tố được thực hiện để giảm các biến. Sau một số vịng loại bỏ các biến khơng phù hợp, kết quả phân tích các biến cịn lại được chia thành bốn nhân tố của các biến hành vi, Eigenvalue = 1.108, KMO = 0.812 (mức ý nghĩa = 0.000), % của tổng phương sai giải thích = 67.702%, và tất cả trọng số nhân tố là > 0.5. Các chỉ số này chứng minh rằng phân tích nhân tố cho các biến này là hồn tồn phù hợp và được chấp nhận. Kết quả được trình bày trong bảng 3.2, và chi tiết của việc phân tích được thực hiện bởi SPSS được trình bày trong phụ lục 3.2: Các nhân tố Biến Trọng số nhân tố 1 2 3 4 Bầy đàn BD3: Quyết định mua/bán chứng khoán của các NĐT khác ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của Anh/Chị
0.934
BD1: Quyết định chọn lựa chứng khoán để đầu tư của NĐT khác ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của Anh/Chị
0.918
BD2: Quyết định số lượng cổ phiếu mua/bán của các NĐT khác ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của Anh/Chị
0.897
BD4: Phản ứng nhanh đối với sự thay đổi quyết định của các NĐT khác và đi theo quyết định của họ
0.824
Triển vọng
TV1: Sau những lần đầu tư thành công, Anh/Chị trở nên mạo hiểm hơn
0.870 TV2: Sau những lần đầu tư thất bại,
Anh/Chị trở nên ngại rủi ro hơn 0.860