CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
3.7.3 Yếu tố từ phía ngân hàng cho vay:
4.1.3.1 Công cụ thu thập thông tin – bảng câu hỏi
Cách thức thiết kế bảng câu hỏi
Bước 1:Các câu hỏi được thiết kế dựa trên các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây để lập bảng câu hỏi
Bước 2: Tham khảo ý kiến thông qua khảo sát thử một số đối tượng khảo sát là cấp quản lý tại các ngân hàng để điều chỉnh lại cho phù hợp, loại bỏ một số biến khơng quan trọng
Bước 3: Hồn chỉnh bảng khảo sát và gửi đi khảo sát rộng rãi cho toàn bộ Chi nhánh/PGD trực thộc ACB Khu vực TP. Hồ Chí Minh để tiến hành khảo sát.
4.1.3.2 Q trình thu thập thơng tin
Bảng câu hỏi được khảo sát trực tiếp, và gửi mail cho các đối tượng khảo sát đã được lựa chọn. Nội dung được đính kèm trong phụ lục. Để đảm bảo được tính trung thực và chính xác của bảng trả lời, tác giả chỉ sử dụng phương pháp khảo sát trực tiếp, gửi mail về trực tiếp địa chỉ mail của đoối tượng được khảo sát.
Sau đó, dữ liệu thu thập được sẽ được nhập vào Excel để điều chỉnh, loại biến, tính trung bình biến và nhập vào phần mềm SPSS 20 để xử lý, phân tích số liệu.
Tổng bảng câu hỏi được phát đi là 150 bảng, thu về 130 bảng , trong đó có 15 bảng trả lời của cấp quản lý (Giám Đốc, Phó giám đốc, Trưởng phịng tín dụng) cịn lại là của chun viên và nhân viên tín dụng
4.1.3.3 Thang đo
Bài nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với năm mức độ với các biến quan sát. Tác giả sử dụng các câu hỏi đóng, và câu trả lời với 5 mức độ như hoàn toàn phản đối, phản đối, bình thường, đồng ý, hồn tồn đồng ý.
tố vi mô, xuất phát từ các ngân hàng cho vay. Thứ hai là các yếu tố vĩ mô, chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng GDP, môi trường kinh doanh,…Trong khi đó các bài nghiên cứu trong nước và một số trường hợp về rủi ro tín dụng điển hình tại các NHTM nói chung và NHTMCP Á Châu nói riêng thì cịn có thêm yếu tố thì phía khách hàng đi vay, chẳng hạn như: khách hàng sử dụng vốn sai mục đích, các yếu tố thuộc về đạo đức của người vay. Từ tình hình thực tế tổng hợp minh chứng các trường hợp rủi ro tín dụng tại các Ngân hàng thì tác giả đã đúc kết được nhóm yếu tố từ khách hàng vay có tác động đến rủi ro nhiều nhất. Chính vì thế tác giả đã đưa cả ba yếu tố là yếu tố thuộc về ngân hàng, yếu tố thuộc về khách hàng và các yếu tố mang tính khách quan vào trong thang đo. Các yếu tố cụ thể trong từng nhóm giữa các bài nghiên cứu trên thế giới và các bài nghiên cứu tại Việt Nam thì hồn tồn khơng giống nhau do điều kiện của Việt Nam có sự khác biệt nhất định.
Bảng 4.1: Bảng tổng hợp các thang đo về các yếu tố tác động đến RRTD tại ACB
Yếu tố Biến Thang đo
Thông tin về các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
Yếu tố từ khách hàng vay
Câu 1:Sử dụng vốn sai mục đích so với phương án kinh doanh khi giải ngân
Likert 5 mức độ
Câu 2: Khách hàng gian lận, khơng có thiện chí trả nợ, cố tình chiếm dụng vốn của ngân hàng
Likert 5 mức độ
Câu 3: Khách hàng kinh doanh không hiệu quả, năng lực kinh doanh kém
Likert 5 mức độ
Cấu 4: Tình hình tài chính yếu kém, che dấu các khoảng lỗ
Yếu tố từ phía ngân hàng cho vay
Câu 5: Chính sách tín dụng của ACB không phù hợp
Likert 5 mức độ
Câu 6: Thiếu thông tin khi thẩm định và khi ra quyết định cho vay nên dẫn đến những quyết định cho vay sai lầm
Likert 5 mức độ
Câu 7: Quy trình tín dụng chưa tách bạch giữa bộ phận quan hệ khách hàng và bộ phận thẩm định, ra quyết định cho vay
Likert 5 mức độ
Câu 8: Hệ thống kiểm sốt khi cho vay khơng chặt chẽ và thiếu kiểm soát
Likert 5 mức độ
Câu 9: Lỏng lẽo trong cơng tác kiểm sốt nội bộ tại ACB
Likert 5 mức độ
Câu 10: Cán bộ tín dụng khơng có chun mơn cao, tha hóa về mặt đạo đức
Likert 5 mức độ
Câu 11: Do áp lực phải hoàn thành chỉ tiêu kế hoạch hàng năm nên chưa thực sự quan tâm đến chất lượng tín dụng
Likert 5 mức độ
Câu 12: Thiếu kiểm tra, giám sát sau khi cho vay
Likert 5 mức độ
Câu 13: Định giá khoản vay không theo mức độ rủi ro của khách hàng
Yếu tố khách quan Câu 14: Môi trường kinh tế không ổn định Likert 5 mức độ Câu 15: Hệ thống pháp lý của nhà nước rờm rà Likert 5 mức độ
Câu 16: Hệ thống thông tin CIC khơng đầy đủ, thiếu chính xác
Likert 5 mức độ
Câu 17: Các quy trình về xử lý tài sản thế chấp để thu hồi nợ chưa chặt chẽ, tốn nhiều thời gian
Likert 5 mức độ
Nguồn: Tổng hợp từ các bài nghiên cứu trước
Bảng 4.2: Thang đo RRTD tại ACB
Rủi ro tín dụng Câu 1: Rủi ro tín dụng tại
ACB đang ở mức cao
Phát triển thêm thông qua nghiên cứu định tính Câu 2: Các khoản lãi vay
hiện nay không đủ để bù đắp chi phí huy động của ACB
PGS. TS Trương Đơng Lộc & ThS. Nguyễn Thị
Tuyết
Câu 3: Ngân hàng cho khách hàng vay mà không thu được gốc và lãi đúng hạn.
PGS. TS Trương Đông Lộc & ThS. Nguyễn Thị
Tuyết
Câu 4: Nguồn vốn của ACB đang bị tồn đọng, không cho vay được
PGS. TS Trương Đông Lộc & ThS. Nguyễn Thị
Tuyết
4.1.4 Phƣơng pháp kiểm định mơ hình
Dữ liệu sau khi đựợc làm sạch và nhập liệu, tác giả sẽ dùng phương pháp thống kê mô tả các biến liên quan, đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, phân tích yếu tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội thơng qua phần mềm xử lý số liệu SPSS 20.
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Tổng hợp kết quả khảo sát:
Sau quá trình thu thập dữ liệu, 130 bảng khảo sát được đáp viên phản hồi. Trong đó, có 6 bảng câu hỏi khảo sát bị lỗi do không trả lời hết tất cả các câu hỏi. Vì thế, những câu hỏi này sẽ bị loại ra khi nhập liệu. Cuối cùng 124 bảng câu hỏi được đưa vào sử dụng, số mẫu lớn hơn số lượng mẫu n=120 đề ra ban đầu. Dữ liệu được thu thập và làm sạch thông qua phần mềm SPSS 20.
4.2.2 Đánh giá thang đo.
Nghiên cứu này có 2 thang đo đo lường các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng tại NHTMCP Á Châu. Trong đó, thang đo các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng gồm có 3 nhân tố chính được ký hiệu lần lượt là KH (Khách hàng), NH (Ngân hàng), KQ (Khách quan). Mỗi nhân tố đều được đo lường bằng các biến quan sát tương ứng. Thang đo rủi ro tín dụng được ký hiệu là RRTD và được đo lường bằng 4 biến quan sát. Các thang đo này được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3 Kết quả xử lý Cronbach’s Alpha và EFA 4.2.3.1 Cronbach’s Alpha 4.2.3.1 Cronbach’s Alpha
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha mục đích dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Hệ số càng lớn càng thể hiện sự đồng nhất hay sự liên kết giữa các biến càng cao. Khi đó các biến sẽ cùng đo lường một khái niệm cần đo.
Tương quan biến - tổng lớn hơn 0.3 là thang đo có hệ số tin cậy tốt. Những biến có hệ số tương quan biến - tổng bé hơn 0.3 thì được xem là biến rác và sẽ bị loại. Thang đo có độ tin cậy khi Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Thông thường,
thangđo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được (Nunnually & Burnstain, 1994; Peterson, 1994; Slater, 1995). Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Thang đo các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng
Kết quả kiểm định thang đo các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng dựa trên phân tích hệ số Cronbach’s Alpha. Các nhóm nhân tố đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng được trình bày như bảng dưới.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha thang đo các yếu tố tác động đện RRTD
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Khách hàng Cronbach’s Alpha=0.864 KH1 10.52 11.081 0.624 0.861 KH2 10.75 9.669 0.707 0.831 KH3 10.75 10.319 0.777 0.802 KH4 10.75 9.961 0.754 0.809
Ngân hàng cho vay Cronbach’s Alpha=0.892
NH1 24.25 40.157 0.670 0.879 NH2 23.71 40.094 0.590 0.886 NH3 24.02 40.406 0.596 0.885 NH4 23.82 39.334 0.714 0.875 NH5 23.98 38.788 0.704 0.876 NH6 23.84 39.876 0.664 0.879 NH7 23.47 41.714 0.594 0.885
NH8 23.64 40.022 0.679 0.878
NH9 23.54 40.950 0.654 0.880
Khách quan Cronbach’s Alpha=0.781
KQ1 10.95 6.924 0.481 0.778
KQ2 10.97 6.064 0.703 0.674
KQ3 11.58 5.367 0.621 0.715
KQ5 10.85 6.277 0.567 0.738
Nguồn: Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 và Excel
Qua bảng trên, cả 3 yếu tố Khách hàng, Ngân hàng cho vay, và Khách quan đều có Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và các biến quan sát đều có hệ số tương
quan biến – tồng lớn hơn 0.3. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Điều này cho thấy cả 3 nhóm nhân tố này đều đủ điều kiện để tiếp tục đưa vào phân tích khám phá nhân tố EFA. Tóm lại, sau khi phân tích hệ số Cronbach’s Alpha thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng thì cả 3 nhân tố đều được giữ lại và giữ nguyên số lượng biến quan sát
Thang đo rủi ro tín dụng
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha thang đo RRTD tại ACB
Biến Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Rủi ro tín dụng Cronbach’s Alpha=0.867
RRTD1 8.29 4.744 0.739 0.823
RRTD2 8.10 5.243 0.711 0.834
RRTD4 8.90 5.064 0.724 0.828
Nguồn: Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 và Excel
Thang đo Rủi ro tín dụng với 4 biến quan sát, có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.867 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tồng đều lớn hơn 0.3. Do đó, bốn biến quan sát trên tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho từng yếu tố.
Sau khi phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, 17 biến quan sát của thang đo Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và 4 biến quan sát của thang đo Rủi ro tín dụng được đưa vào phân tích khám phá. Phân tích nhân tố khám phá có tác dụng rút gọn dữ liệu, giảm đi những biến quan sát và xác định cấu trúc quan hệ giữa các biến hay nói cách khác là khám phá ra những nhân tố cơ bản trong đó có chứa những nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng nhằm giảm bớt và tóm tắt các dữ liệu bằng phương pháp Principle Components với phép quay Varimax, yếu tố trích được có eigenvalue lớn hơn 1.0.
Sau khi phân tích nhân tố, sẽ có một số biến bị loại bỏ. Các kết quả phân tích sẽ được giải thích bằng các lý thuyết thống kê kinh doanh. Thang đo sẽ được phân tích nhân tố dựa trên những tiêu chuẩn sau:
Mẫu: Theo lý thuyết, kích thước mẫu khi tiến hành phân tích nhân tố phải đủ lớn (n>50) và phải gấp đôi số biến quan sát trở lên (Hair & cộng sự, 1998). Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu thựchiện là 124 mẫu, gấp 5.904 lần số biến quan sát. Do đó, các thang đo được chấn nhận phân tích nhân tố.
Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố, nếu KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích yếu tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải yếu tố (Factor Loading): là hệ số tương quan giữa các biến và các nhân tố. Theo Hair & ctg (1998), “Multivariate Data Analysis”, Prentice-Hall International. Inc, Factor Loading lớn hơn 0.4 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu biến quan sát này có hệ số tải yếu tố bé hơn 0.4 sẽ bị loại.Tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải yếu tố của một biến quan sát giữa các yếu tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các yếu tố. [Jabnoun & Al-Tamimi (2003) “Measuring perceived service quanlity at UAE commercial banks”, International Jourrnal of Quanlity and Reliability Management, (20), 4].
Phương pháp trích được chọn để phân tích thang đo: Phương pháp Principal Componnets (phương pháp phân tích nhân tố rút thành phần chính) với phép quay Varimax được áp dụng cho cả hai thang đo Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng và rủi ro tín dụng
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% nhằm đảm bảo tập dữ liệu đưa vào là có ý nghĩa cho phân tích yếu tố và Eigenvalue lớn hơn 1.[Theo Hair & ctg (1998)].
Thang đo các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố thang đo các yếu tố tác động đến RRTD tại ACB
Nhân tố Biến 1 2 3 NH4 0.785 NH8 0.784 NH5 0.783 NH9 0.742 NH1 0.736 NH6 0.725 NH3 0.677
NH7 0.668 NH2 .0639 KH4 0.852 KH3 0.846 KH2 0.843 KH1 0.762 KQ2 0.830 KQ3 0.776 KQ5 0.715 KQ1 0.710 Hệ số KMO=0.804 Hệ số Eigenvalues=2.171 Sig. =0 Phương sai trích=61.857%
Nguồn: Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 và Excel
Kết quả phân tích nhân tố thang đo Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng được trình bày ở bảng trên. Hệ số KMO khá cao (0.804>0.5) và kiểm định Barlett’s có ý nghĩa phân tích bằng 0. Do đó, dữ liệu thu thập được thích hợp với phân tích nhân tố khám phá. Tại mức giá trị Eigenvalues=2.171 (lớn hơn 1) và phương pháp trích được sử dụng là Principal components với phép quay Varimax, phân tích nhân tố đã trích 3 nhóm nhân tố từ 17 biến quan sát với phương sai trích 61.857% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Xem xét từng nhân tố, kết quả cho thấy các biến trong nhân tố thứ nhất (Ngân hàng cho vay), nhân tố thứ 2 (Khách hàng), và nhân tố thứ 3 (Khách quan)
đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.4. Do đó, các biến quan sát trong 3 nhân tố này phù hợp và được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Thang đo rủi ro tín dụng
Thang đo rủi ro tín dụng bao gồm 4 biến quan sát, sau khi được kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, thang đo sẽ đưa vào phân tích nhân tố khám phá nhằm kiểm định mức hội tụ của các biến quan sát.
Tương tự thang đo Các yếu tố tác động đến rủi ro tín dụng, phương pháp trích được sử dụng là phương pháp Principal componnets và phép quay Varimax, giá trị cản hoàn hoàn bé hơn 0.4, kết quả kiểm định hệ số KMO thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0.5 (KMO=0.810) và kiểm định Barlett có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig=0), điều đó cho thấy tính phù hợp của dữ liệu với phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố rút ra được một nhóm nhân tố tại giá trị Eigenvalues=2.867 và phương sai trích là 71.668% (lớn hơn 50%-thỏa mãn điều kiện), tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố thang đo RRTD tại ACB
Biến Nhân tố RRTD1 0.860 RRTD4 0.851 RRTD2 0.839 RRTD3 0.837 Hệ số KMO=.0.810 Sig.=0 Hệ số Eigenvalues=2.867 Phương sai trích = 71.668%
Thơng qua phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá, tất cả các biến quan sát của thang đo Rủi ro tín dụng đều đáp ứng được yêu cầu nên sẽ được tiếp tục được đưa vào sử dụng cho những phân tích tiếp theo. Nhân tố rủi ro tín dụng sẽ được lưu thành RRTD khi phân tích tiếp theo.
4.2.4 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH.
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo, 3 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được tiếp tục phân tích để kiểm định mơ hình giả thuyết đưa ra. Phân tích tương