Chương 1: CƠ SỞ LUẬN VỀ NĂNG LỰC CẠNH TRANH VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH NĂNG LỰC CẠNH TRANH CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
1.2. Mô hình phân tích năng lực cạnh tranh của ngân hàng thương mại
1.2.3. Mô hình phân tích nhân tố (Factor Analysis)
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc thông qua kỹ thuật phân tích thành phần chính và thu giảm biến thiên.
Phân tích thành phần chính. Mục đích của phương pháp này là phân rã sự biến thiên trong một tập dữ liệu đa biến thành một tập của các thành phần sao cho thành phần thứ nhất chứa đựng nhiều nhất có thể đƣợc các biến thiên trong tập dữ liệu, thành phần thứ hai chứa đựng nhiều nhất thành phần chứa đựng sự biến thiên lớn thứ hai, và tiếp tục nhƣ vậy.
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính (principle components) cho phép rút gọn nhiều biến số (variables hoặc items) ít nhiều có mối tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng đƣợc gọi là những nhân tố (factors).
Phương trình 3 là phương trình của các thành phần chính đầu tiên, mà nó là một tổ hợp tuyến tính của k biến gốc X1, X2,…., Xk.
Sau thành phần thứ nhất
Sau thành phần thứ hai
Sau thành phần thứ ba Tổng biến
thiên
Phần biến thiên còn lại sau các lần tách lần lƣợt
Y1 = a11 X1 + a12 X2 +….+ a1k Xk (3) Tương tự, thành phần chính thứ hai được cho bởi
Y2 = a21 X1 + a22 X2 +….+ a2k Xk (4) và tiếp tục nhƣ vậy, aij là các hằng số, giống nhƣ hệ số hồi quy. Một tổ hợp tuyến tính đƣợc hình thành bằng một phép xoay trục.
Phân tích nhân tố là kỹ thuật trong đó chúng ta nhóm đối tƣợng điều tra, người hoặc một tập các thành phần vào các tập với ý nghĩa cụ thể chứ không phải là nhóm các biến. Trong phân tích nhân tố, chúng ta giả thiết rằng mỗi biến đƣợc tạo thành từ một tổ hợp tuyến tính của các nhân tố chung (các nhân tố ẩn mà ảnh hưởng đến biến và có thể ảnh hưởng đến các biến khác) và một thành phần riêng lẻ duy nhất đối với biến đó.
K biến gốc Xi được viết dưới dạng tổ hợp của một tập con m nhân tố chung và một thành phần duy nhất đối với mỗi biến:
X1 = b11F1 +b12 F2 + ….+ b1mFm + U1 X2 = b21F1 +b22 F2 + ….+ b2mFm + U2 .
. .
Xk = bk1F1 +bk2 F2 + ….+ bkmFm + Uk (5) Fj, j = 1,…,m, là nhân tố chung. Mỗi Ui, i = 1,…,k, là thành phần duy nhất đối với biến Xi. Hệ số bij đƣợc gọi là factor loadings.
Tổng các biến thiên trong dữ liệu của phân tích nhân tố đƣợc phân rã thành các thành phần nhân tố chung, gọi là communality (chung) và phần riêng biệt (specific), đối với từng biến riêng biệt.
Tách nhân tố (The Extraction of Factors)
Các nhân tố đƣợc tách dựa trên thành phần chung. Chúng ta xác định số lƣợng các nhân tố trong một phân tích dựa trên tỷ lệ của các biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Đôi khi một vài lưu ý tiền phân tích dẫn đến việc xác định số lƣợng các nhân tố. Một quy tắc chính trong xác định số lƣợng nhân tố cần tách là xem xét tổng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố.
Việc phân tích nhân tố bằng cách tính ma trận tương quan của tất cả các biến.
Ma trận đường chéo có một đường chéo gồm toàn số 1 bởi vì tương quan của chính mỗi biến với chính nó là bằng 1.0. Hệ số tương quan ở hàng I, cột j của ma trận này là hệ số tương quan giữa biến Xi và Xj. Ma trận tương quan, sau đó, được sử dụng cho máy tính để tách các nhân tố và tạo ra ma trận nhân tố. Ma trận nhân tố là một ma trận trình bày các factor loadings - các tương quan mẫu giữa mỗi nhân tố với các biến. Đó là các hệ số bij trong phương trình (5). Phân tích thành phần chính thường được sử dụng trong phần đầu của thủ tục tách nhân tố, mặc dù các phương pháp cũng rất hữu ích.
Phân tích nhân tố bằng các thành phần chính cho phép rút gọn nhiều biến số (variables hoặc items) ít nhiều có một tương quan lẫn nhau thành những đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng gọi là những nhân tố (factors) [21].
Xoay nhân tố (The Rotation of Factors)
Một khi các nhân tố đã được tách, bước tiếp theo của phân tích được thực hiện. Trong giai đoạn này, các nhân tố đƣợc xoay (rotated). Mục đích của xoay là tìm ra phân phối tốt nhất cho các factor loadings theo hàm ý về ý nghĩa của các nhân tố.
Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính, phân tích nhân tố, tách nhân tố và phép xoay VARIMAX ta có mô hình nhân tố lý thuyết nhƣ sau:
Mô hình phân tích nhân tố
Các nhân tố chung có thể đƣợc diễn tả nhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát. Giả sử phân tích nhân tố rút ra đƣợc i nhân tố (factors), ta có:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + …. + WinXn
Với:
o Fi là ƣớc lƣợng trị số của nhân tố (factor) thứ i.
o Wik là quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) của biến số thứ k đến nhân tố i.
o k: Số biến quan sát (variables hay items)
Ưu điểm của mô hình phân tích nhân tố
- Phân tích nhân tố dựa trên nền tảng là phân tích định lƣợng còn phân tích định tính chỉ là để bổ sung cho sự phân tích định lượng làm cho thước đo đánh giá năng lực cạnh tranh của các ngân hàng trở nên toàn diện và thuyết phục hơn.
- Ƣu điểm nổi bật của mô hình phân tích nhân tố là các nhân tố đƣợc rút ra từ kết quả thống kê, không phải từ lý thuyết, không phải việc chúng ta nghĩ ra và gắn trọng số cho mỗi nhân tố mà do kết quả chạy phần mềm thống kê SPSS và cấu trúc căn bản của dữ liệu quyết định cấu trúc nhân tố.
- Phân tích nhân tố có thể khai thác đƣợc những khía cạnh tiềm tàng hoặc xây dựng đƣợc những nội dung mà phân tích trực tiếp có thể không có đƣợc.
- Mô hình phân tích nhân tố cho phép dễ dàng chấm điểm năng lực cạnh tranh chung để phân tích, đánh giá và xếp hạng năng lực cạnh tranh của toàn hệ thống ngân hàng. Ngoài ra, một lợi thế khác của việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để đánh giá năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại đó là chúng ta có thể tìm ra những sự khác nhau, những thuận lợi và khó khăn trong các lĩnh vực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại qua những tình trạng điểm số của mỗi nhân tố chính và sắp xếp theo một thứ tự nhất định,nó sẽ giúp các nhà quản trị ngân hàng nhận ra đƣợc những điểm yếu của ngân hàng mình để đƣa ra các hình thức cải thiện độ chính xác, hiệu quả về năng lực quản trị điều hành và cung cách quản lý của họ.
Nhược điểm của mô hình phân tích nhân tố
Chúng ta thường hiểu nói đến năng lực cạnh tranh thì phải có một sự so sánh, trong đó có xếp hạng cụ thể từ 1 trở xuống; mà như vậy thường sẽ dễ cho ngân hàng sử dụng một dạng biến hóa của phương pháp benchmarking (so sánh theo chuẩn), nghĩa là so mình với ngân hàng đứng đầu, xem ta thua kém họ chỗ nào và phấn đấu đạt đƣợc bằng họ. Tuy nhiên, cái “chuẩn” để so sánh lại có thể thay đổi hàng năm (theo bảng xếp hạng), hay những tiêu chuẩn đánh giá có thể thay đổi theo thời gian.
Như vậy, không dễ dàng cho ngân hàng có thể hướng đến việc hoàn thiện năng lực cạnh tranh của mình theo hướng nào. Đó là chưa kể đến việc so sánh có thể khác nhau qua nhiều hệ thống so sánh.
Điều kiện áp dụng mô hình phân tích nhân tố trong phân tích năng lực cạnh tranh của các ngân hàng
- Về con người:
+ Cần có những chuyên gia về hoạt động ngân hàng và quản trị ngân hàng đƣợc đào tạo căn bản có kiến thức về toán, kinh tế lƣợng và mô hình.
+ Có khả năng thu thập, phân tích và xử lý thông tin
+ Nhận thức đúng đắn vai trò và tầm quan trọng của mô hình phân tích nhân tố trong đánh giá xếp hạng năng lực cạnh tranh.
+ Có khả năng khai thác và sử dụng mô hình để chấm điểm cạnh tranh và xếp hạng NLCT cho các ngân hàng..
- Về cơ sở vật chất kỹ thuật
+ Cần có một môi trường cạnh tranh lành mạnh
+ Có một bộ phận nghiên cứu chuyên trách về năng lực cạnh tranh của ngân hàng + Có cơ sở dữ liệu thống kê
- Về công nghệ:
+ Trang bị hệ thống máy tính dung lƣợng lớn, tốc độ cao đƣợc kết nối Internet, có cài đặt phần mềm thống kê SPSS, DEA cho bộ phận làm công tác phân tích đánh giá và xếp hạng năng lực cạnh tranh.