Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Sau khi tham khảo một số giảng viên đang giảng dạy tại trường Đại học Kinh tế TP.HCM, câu hỏi hoàn chỉnh sẽ được đưa vào khảo sát với bảng câu hỏi chỉ tiết, được thiết kế sẵn theo thang đo Likert từ 1 đến 5 (1 - hoàn toàn không đồng ý, 2 - không đồng ý, 3 - trung lập, 4 - đồng ý, 5 - hoàn toàn đồng ý). Nghiên cứu này kiểm tra mô hình giả thuyết và các giả thuyết được xây dựng từ cơ sở lý thuyết. Dữ liệu thu thập được sẽ loại bỏ những bảng trả lời không đủ tiêu chuẩn trước khi đưa vào phân tích thống kê.
Hệ số Cronbach“s Alpha dung để kiểm tra sự chặt chẽ của các biến quan sát. Phương pháp này loại bỏ những biến không phù hợp, hạn chế các biến lỗi trong mô hình nghiên cứu.
Những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total) > 0.3 va hé số Alpha > 0.6 thì được chấp nhận, thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo.
Kết quả này. Kết quả này được đưa ra trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới của (Nunnally 1978; Pererson, 1994;
Slater, 1995).
Sau đó, phương pháp nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng, các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 trong EFA tiếp tục loại bỏ. Trong phân tích nhân tố khám pha phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp Principal compennent Analysis và phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố, sau mỗi lần phân nhóm, ta phải tiến hành xem xét hao chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải lớn hơn 0.5 và hệ số nhân tải trong bảng Rotated Matrix phải có giá trị lớn hơn 0.5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố, và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích > 50%. Cùng với việc kiểm định giả thuyết Bartlet để xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể. Kiểm định Bartlet phải có ý nghĩa thống kê (Sig <.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Theo Hair và cộng sự (2006), số lượng mẫu tối thiểu dùng để đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA phải đảm bảo theo công thức: n > 5*x (n: là cỡ mẫu, và x: số biến quan sát).
Bảng câu hỏi khảo sát chính thức gồm 22 biến quan sát nên số mẫu tối thiểu là: n > 110 mẫu
Vì vậy mẫu tối thiểu phải là 110 mẫu
Sau khi khảo sát trực tuyến, nhóm thu được 300 mẫu, trong đó có 31 mẫu lỗi nên nhóm chính thức lấy 269 mẫu để tiến hành phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả
Trong phần thống kê mô tả này nhóm lấy 800 mẫu và qua phan gan loc bởi câu hỏi đầu nhóm thu được 783 mẫu hợp lệ.
Kết quả cho thấy khả năng sinh lời của NH (ROA) có 237 quan sát, tỷ lệ an toàn vốn (CAR) có 290 quan sát, tỷ lệ cho vay tiền gửi (LDR) có 274 quan sát, nợ xấu (NPL) có 242 quan sát. Kết quả trong bảng 4.1 cho thấy độ lệch chuẩn của nợ xấu (NPL), khả năng sinh lời (ROA), tỷ lệ cho vay tiền gửi (LDR), tỷ lệ an toàn vốn (CAR) của các NHTM Việt Nam tương đối nhỏ.
Mẫu thu thập được với tỷ lệ cao nhất là CAR tương đương (60.4%), LDR (25.1%), ROA (12.4%), CÁC THANG ĐO KHÁC (2.1%).
Tác động của Quản trị rủi ro tín dụng việc sự ổn định của ngân hàng thương mại ở Việt Nam: Phần lớn kết quả cho thấy rằng (50.2%) Quản trị rủi ro tín dụng có tác động.
Bảng 4-1. Thống kê mẫu khảo sát
Các biến Tần số Tỉ lệ % Tỉ lệ %
tích lũy
ROA 35 12.4% 14.5%
CAR 171 60.4% 74.9%
LDR 71 25.1% 100%
Tổng 283 100%
Tác động của Quản trị
rủi ro tín dụng
Hoàn toàn không tác | 17 6.0% 6.0%
động
Tác động ít 26 9.2% 15.2%
Bình thường G7 23.7% 38.9%
Có tác động 142 50.2% 89.0%
Tác động mạnh 31 11.0% 100%
Tổng 283 100%
Câu trả lời cho sự ổn định của ngân hàng thương mại ở Việt Nam qua bạn bè, đồng nghiệp (23.9%) và qua mạng xã hội (23.7%) chiếm tỷ lệ cao nhất.
4.2. Kết quả đánh giá hệ số tin cay Cronbach's Alpha
Cronbachs Alpha là một phép thử thuận tiện được sử dụng để ước tính lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản hoặc tính nhất quán bên trong của một điểm tập hợp. Cronbach”“s Alpha cho chúng ta một cách đơn giản để đo lường xem điểm số có đáng tin cậy hay không.
Về mặt lý thuyết, kết quả Cronbach”s Alpha sẽ cho bạn một số từ 0 đến 1. Quy tắc chung là Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên là tốt, 0.8 trở lên là tốt hơn và 0.9 trở lên là tốt nhất. Ngoài ra, Cronbach”s Alpha nằm trong khoảng từ 0.6 đến 0.7 thì đạt yêu cầu đối với nghiên cứu mới (Nunnanlly & Bernstein, 1994),
Các kết quả kiểm định hệ số Cronbach“s Alpha cho biến độc lập và phụ thộc dưới đây đều lớn hơn 0.6 nên được tiếp tục thực hiện trong các bước phân tích nhân tố EFA và hồi quy.
4.2.1. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo lợi nhuận tính trên tổng tài sản
Thang đo lợi nhuận tính trên tổng tài sản có hệ số tin cậy Cronbach's Alpha 0.751 lớn hơn 0.6, đồng thời tất cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo lợi nhuận tính trên tổng tài sản với 5 biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tế khám phá.
Bang 4-2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach's Alpha với thang đo lợi nhuận tính trên tổng tài sản
Biến quan | Trung Phương Tương Cronbach | Kết luận sát bình sai thang | quan biến |'s Alpha
thang đo | đo nếu | tổng nếu - loại nếu _ loại | loại biến biến biến
Lợi nhuận | Cronbach”s Alpha = 0.751
tính trên tổng - tài sản
ROA1 12.69 3.984 0.563 0.694 Chap
nhan
ROA2 12.97 4.025 0.507 0.711 Chap
nhan
ROA3 12.84 3.687 0.512 0.711 Chap
nhan
ROA4 12.98 3.966 0.480 0.720 Chap
nhan
ROA5 12.73 3.682 0.535 0.701 Chap
nhan
4.2.2. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo tỷ lệ an toàn vốn
Thang đo tỷ lệ an toàn vốn có hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha 0.710 lớn hơn 0.6, đồng thời tất cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo tỷ lệ an toàn vốn với 4 biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4-3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo tỷ lệ an toàn vốn
Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
Phương sai thang đo nếu
Tương quan biến
Cronbach 's Alpha nếu - loại
Kết luận
loại biến | loại biến | tổng biến Ty l@ an| Cronbach's Alpha = 0.710
toàn vốn
CM1 10.50 2.758 0.488 0.653 Chấp nhận
CM2 10.51 2.691 0.542 0.622 Chấp
nhận CM3 11.23 2.708 0.406 0.707 Chấp nhận CM4 10.51 2.475 0.563 0.604 Chấp nhận
4.2.3. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo tỷ lệ nợ xấu
Thang đo tỷ lệ nợ xấu có hệ sé tin cay Cronbach's Alpha 0.839 lớn hơn 0.6, đồng thời tất cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo đòn bẩy tài chính với 5 biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bang 4-4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach's Alpha với thang đo tỷ lệ nợ xấu
Biến quan | Trung Phương Tương Cronbach’ | Kết luận sát bình sai thang | quan biến |s Alpha
thang đo | đo nếu | tổng nếu _ loại nếu _ loại | loại biến biến biến
Tỷ lệ nợ | Cronbach's Alpha = 0.839
TH1 14.33 6.335 0.663 0.800 Chap
nhan
TH2 14.24 6.326 0.708 0.789 Chap
nhan
TH3 14.65 6.147 0.672 0.797 Chap
nhan
TH4 14.62 6.342 0.596 0.819 Chap
nhan
TH5 14.38 6.677 0.575 0.824 Chap
nhan
4.2.4. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo đòn bẩy tài chính
Thang đo đòn bẩy tài chính có lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản Cronbach“s Alpha 0.760 lớn hơn 0.6, đồng thời tất cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo quản trị rủi ro tín dụng với 3 biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bang 4-5. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach's Alpha với thang đo đòn bẩy tài chính
Biến quan | Trung Phương Tương Cronbach’ | Kết luận sát bình sai thang | quan biến |s Alpha
thang đo | đo nếu | tổng nếu - loại nếu _ loại | loại biến biến biến
Don _ bẩy | Cronbach“s Alpha = 0.760
tài chính
NT1 7.50 1.990 0.526 0.748 Chap
nhan
NT2 7.55 1.658 0.632 0.630 Chap
nhan
NT3 7.36 1.611 0.621 0.643 Chap
nhan
4.2.5. Kiểm định hệ số tin cay Cronbach's Alpha voi thang đo quản trị rủi ro tín dụng
Thang đo quản trị rủi ro tín dụng có lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản Cronbach“s Alpha 0.810 lớn hơn 0.6, đồng thời tat cả các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3.
Vì vậy, thang đo quản trị rủi ro tín dụng với 5 biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4-6. Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach”s Alpha với thang đo quản trị rủi ro tín dụng
Biến Trung Phương | Tương Cronbach | Kết luận quan sát | bình sai quan 's Alpha
thang thang đo | biến nếu - loại do nếu |nếu_ loại | tổng biến loại biến | biến
Quản trị | Cronbach's Alpha = 0.810 rủi ro tín
dụng
HVMH1 12.80 7.228 0.306 0.831 Chap
nhan HVMH2 13.31 5.693 0.682 0.746 Chap
HVMH3 13.36 6.009 0.687 0.749
HVMH4 13.09 5.495 0.605 0.774
HVMH5
13.35 5.609 0.667 0.750
4.3. Phan tich nhan t6 kham pha EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Bảng 4-7. Mô hình ma trận xoay nhân tố của các biến độc
lập
STT| Mã Biến quan sát Yếu tố
hóa
1 2 3
1 |TH3 | Quản trị rủi ro tín dụng 0.80 3 2 |TH2 | Quản trị rủi ro tín dụng 0.79
4 3 |TH1 | Quản trị rủi ro tín dụng 0.76
5 4 |TH4 | Quản trị rủi ro tín 0.75
6 5 |TH5 | Quản trị rủi ro tín dụng 0.67
5
6 |ROA 0.72
4 3
7 |ROA | thực 0.71
2 6
8 |ROA 0.69
1 5
9 | ROA 0.68
3 1
10 | ROA 0.65
5 2
11 | CM2 0.82
9
12 | CM1 0.77
6
13 | CM4 0.65
9
14 | CM3 0.54
3 15 | NT1
16 | NT2 0.76
3
17 | NT3 0.68
Từ kết quả phân tích ta thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số nhân tế tải lớn hơn 0.5. Đảm bảo giá trị hội tụ của các biến trong một nhân tố. Nên đủ điều kiện phân tích bước tiếp theo.
Bảng 4-8. Kiểm định KMO và Bartlett's cho biến độc lập KMO và kiểm định Bartlett's
Hệ số KMO 0.793
Kiểm định Bartletts|Giá trị chi bình 953.410 phương
df 136
Sig. .000
Từ kết quả phân tích nhân tố cho thấy:
Thước đo KMO có giá trị = 0.793 thỏa điều kiện 0.5 < KMO
<1
Phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố, kiểm định Bartett's Test có giá trị Sig.=0.000 < 0.05
> Các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố
Bảng 4-9. Kiểm định phương sai trích các yếu tố
Tổng phương sai trích
Tổng hệ số tải bình
Hệ số Eigenvalue phương của phép phương của
n tố trích xoay
Tổng hệ số tải bình phép
% %
% Phươn
Tổn Tích | Tổn Tích | Tổn Tích
Phươn |. Phươn |. .
_ | lũy % _ | lũy % 9 lũy %
g Sal g sal
Sai
1 5.58 | 32.85 | 32.85 |5.58| 32.85 |32.85|13.57| 21.04 | 21.04
5 3 3 5 3 3 7 0 0
2 2.291 13.47 | 46.32 | 2.29 | 13.47 | 46.32 | 2.64} 15.54 | 36.58
0 3 6 0 3 0 2 3 3
1.39 54.50 | 1.39 54.50 | 2.53 | 14.93 | 51.52
3 8.175 8.175
0 1 0 1 9 7 1
1.15 61.29 | 1.15 61.29 | 1.66 61.29
4 6.797 6.797 9.778
6 8 6 8 2 8
0.97 67.00
5 5.711
1 9
0.90 72.30
6 5.292
0 1
0.79 76.98
7 4.081
6 2
0.66 80.91
8 3.931
8 3
0.53 84.08
9 3.170
9 3
0.48 86.96
10 2.878
9 0
0.47 89.74
11 2.786
4 6
0.37 91.97
12 2.232
9 8
0.36 94.12
13 2.149
5 7
0.34 96.12
14 1.997
0 4
0.27 97.74
15 1.616
5 1
0.20 98.94
16 1.205
5 6
0.17 100.0
17 1.054
9 00
Eigenvalue = 1.156 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì 6 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố (từ yếu tố 1 đến yếu tố 4) là 61.298% > 50% đáp ứng đủ tiêu chuẩn
Kết luận: 61.298% thay đổi các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát trong mô hình.
4.3.2. Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc Bảng 4-10. Kiểm định KMO và Bartlett's cho biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett's
Hệ số KMO 0.858
Giá trị chỉ bình phươhn8 32.153 Kiểm định Bartlett's | df 10
Sig. 0.000
Thước đo KMO có giá trị = 0.786 thỏa điều kiện 0.5 < 0 ./8G < 1
Kết luận: Phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu thực tế.
Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig.=0.000 <
0.05
Kết luận: Các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố phụ thuộc
Bảng 4-11. Kiểm định phương sai trích của biến phụ
thuộc
Tổng phương sai trích
Nhân tố Hệ số Eigenvalues Tổng hệ số tải bình phương của phép trích Tổng % PhươngTích lũy tổng % PhươnidTích lũy %
sai :
sai
1 2.881 |57.613 |57.613 |2.881 |57.613 |57.613 2 0.910 118.196 | 75.809
3 0.534 |10.678 | 86.487 4 0.394 | 7.880 94.367 5 0.282 |5.633 100.000
Eigenvalue = 2.881 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1.
Total Variance Explained có giá trị phương sai cộng dồn các yếu tố quyết định mua là 57.613% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn.
Bảng 4-12. Mô hình ma trận xoay nhân tố của biến phụ
thuộc
STT |Mã hóa Yếu tố
1 HVMH3 0.833
2 HVMH5 0.827
3 HVMH2 0.821
4 HVMH4 0.756
5 HVMH1 0.508
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc có hệ số tải nhân tố các biến quan sát đều thỏa điều kiện > 0.5 và đều được chấp nhận.
4.3.3. Mô hình nghiên cứu chính thức
Theo phân tích nhân tố khám phá EFA trên, ta có mô hình nghiên cứu các yếu tố của Quản trị rủi ro tín dụng ảnh hưởng đến quản trị sự ổn định của ngân hàng thương mại ở Việt Nam của bài nghiên cứu.
Hình 4-1. Mô hình nghiên cứu chính thức
Lợi nhuận trên tài sản
H1(+
Tỷ lệ an toàn vice ) H2(+
von
oo Quan tri rui ro tin dung cua ngan
- _ se hàng thương mại
Tỷ lệ nợ xấu ở Việt Na
H4(+
Đòn bẩy tài ) chính
4.3.4. Tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố (EFA) Bảng 4-13. Tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố
(EFA)
STT|Thang |Số |Yếu tố Biến quan sát
đo biến
Độc lập
1 5 Lợi ROAI, ROA2, ROA3, ROA4,
nhuận ROA5 git lai trên tổng tài sản
2 4 Tỷ lệ an | CM1, CM2, CM3, CM4
toàn vốn
3 5 Don bấy | TH1, TH2, TH3, TH4, TH5
tài chính
4 2 Quản trị | NT2, NT3
rủi ro tín dụng
Phụ thuộc
5 5 Quản trị |HVMH1, HVMH2, HVMH3, rủi ro tín | HVMH4, HVMH5
dụng
4.3.5, Phân tích tương quan Pearson Bảng 4-14. Phân tích tương quan Pearson
HVMH ROA CM TH NT
Hé số tương 1| .052**| .357**| .290**| ,551**
quan Pearson HVMH | —
Sig. (2 - tailed) .000 .000 .001 .000
N 135 135 135 135 135
Hé số tuong| .502** 1) .419**| .279**| .220**
quan Pearson
ROA Sig. (2 - tailed) .000 .000 .001 .010
N 135 135 135 135 135
Hệ số tương| .357**| .419** 1} .414**) .349**
quan Pearson
CM Sig. (2 - tailed) .000 .000 .000 .000
N 135 135 135 135 135
HỆ số tương| .290**| .279**| .414** 1| .520**
quan Pearson
TH Sig. (2 - tailed) .001 .001 .000 .000
N 135 135 135 135 135
NT |Hệ số tương| .551**| ,220**| ,349**| ,520** 1
quan Pearson
Sig. (2 - tailed) .000 .010 .000 .000
N 135 135 135 135
135
Từ kết quả phân tích Pearson cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều đến quản trị rủi ro tín dụng vì hệ số Sig của các biến độc lập < 0.05 và các hệ số tương quan (Pearson Correlation) của các biến độc lập và biến phụ thuộc đều dương.
Trong đó yếu tố có độ tương quan mạnh nhất là yếu tố đòn bẩy tài chính (0.551).
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.1. Mô hình hồi quy tuyến tính mẫu
Y = BO + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + U Trong do:
Y: Yếu tế Quản trị rủi ro tín dụng của giới trẻ
X1: Yếu tố Lợi nhuận tính trên tổng tài sản của Quản trị rủi ro tín dụng
X4
X2: Yếu tố Tỷ lệ an toàn vốn của Quản trị rủi ro tín dụng X3: Yếu tố Đòn bẩy tài chính của Quản trị rủi ro tín dụng X4: Yếu tố Đòn bẩy tài chính của Quản trị rủi ro tín dụng B0: Hệ số hồi quy chặn
B1, B2, B3, B4: Hệ số hồi quy góc lần lượt của X1, X2, X3, U: Sai số trong mô hình
4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy Ho: Mô hình hồi quy không tồn tại hay R bình phương = 0 H1: Mô hình hồi quy tồn tại hay R bình phương z 0 Bảng 4-15. Phân tích ANOVA
ANOVA?
M6 hinh Tổng df Binh F Sig.
binh phuong
phuong trung
binh
1 Hồi quy| 37.177 4 9.294| 41.680 .000°
Dư 58.869 264 .223
Tổng 96.046 268
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy, giá trị thống kê F = 41.680 được tính từ giá trị R - Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig.= 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết HO hay nói cách khác là mô hình tồn tại.
4.5. Kết quả hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy Bảng 4-16. Hệ số hồi quy mô hình 1
Mô hình Hệ số hồi quy | Hệ số t Sig. | Thống kê đa
chưa chuẩn | hồi quy cộng tuyến
hóa chuẩn
B Sai số hóa Toleran | VIF
2 Beta
chuan ce
1 | Hang 0.194) 0.259 0.748 | 0.45
số 5
STS 0.427 0.067 0.340 | 6.385 | 0.00 0.818 | 1.22
0 3
CM 0.179 0.064 0.155 | 2.786 | 0.00 0.752 | 1.33
6 0
TH -| 0.057 -0.093 | -1.584] 0.11 0.675 | 1.48
0.090 4 2
NT 0.380| 0.055 0.397) 6.859 | 0.00 0.692 | 1.44
0 5
Thông qua kết quả hồi quy trên với mức ý nghĩa 5% cho thấy 3 yếu tế ROA (Sig.=0.000), CM (Sig.=0.006), NT (Sig.=0.000) là có giá trị với Sig < 0.05, yếu tố còn lại TH có giá trị Sig. quá lớn (0.114) nên nhóm quyết định loại các biến này.
Vậy các yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc là ROA, CM và NT.
Cuối cùng ta xem xét các biến có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì tất cả các biến có hệ số VIF < 2 nên ta có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4-17. Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính
Model Summary”
Mô R R bình| Hệ số RỊ Sai số | Durbin - hinh phuon | binh chuẩn: của | Watson
g phương ước lượng
1 0.622°| 0.387 0.378 0.47222 1.592
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh đạt 37.8% nghia la 37.8%
sự biến thiên quản trị sự ổn định của ngân hàng thương mại ở Việt Nam của bài nghiên cứu được giải thích bởi các biến ROA, CM và NT có trong mô hình.
Bảng 4-18. Bảng tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định
H1 Lợi nhuận tính trên tổng tài | Sig. = 0.000 < 0.05 & B =
sản của Quản trị rủi ro tín |0.427>0
dụng tác động (+) đến Chấp nhận giả thuyết quản trị sự ổn định của
ngân hàng thương mại ở Việt Nam của bài nghiên cứu
H2 Tỷ lệ an toàn vốn của Quản | Sig. = 0.006 < 0.05 & g = trị rủi ro tín dụng tác động | 0.179 >0
(+) đến quản trị sự ốn định Chấp nhận giả thuyết của ngân hàng thương mại
ở Việt Nam của bài nghiên cứu
H3 Tỷ lệ nợ xấu của Quản trị | Sig. = 0.114 > 0.05 rủi ro tín dụng tác động (-) Bác bỏ giả thuyết đến quản trị sự ốn định của
ngân hàng thương mại ở Việt Nam của bài nghiên cứu
H4 Đòn bẩy tài chính của Quản | Sig. = 0.000 < 0.05 & 8 =
trị rủi ro tín dụng tác động (+) đến quản trị hành sự ổn định của ngân hàng thương mại ở Việt Nam của bài
nghiên cứu 0.380 >0
Chap nhan gia thuyét
cu thé nhu sau:
Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa được xây dựng