5. Kết cấu của đề tài
2.2.2.5. Thiết kế bảng hỏi
Bảng câu hỏi là một công cụ dùng để thu thập dữ liệu.Bảng câu hỏi là phƣơng tiện dùng để giao tiếp giữa ngƣời nghiên cứu và ngƣời trả lời trong tất cả các phƣơng pháp phỏng vấn. Thông thƣờng có 8 bƣớc cơ bản sau đây để thiết kế một bảng câu hỏi:
(1) Xác định các dữ liệu cần tìm: Dựa vào mục tiêu và nội dung nghiên cứu, để xác định cụ thể tổng thể nghiên cứu và nội dung các dữ liệu cần phải thu thập trên tổng thể đó; ở đây là đo lƣờng các nhân tố tác động đến Hiệu quả hoạt động phân tích BCTC DNVV của Vietinbank Phú Thọ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
(2) Xác định phƣơng pháp phỏng vấn: Đối với đề tài này tác giả xác định phƣơng pháp phỏng vấn thông qua gửi thƣ điện tử.
(3) Phác thảo nội dung bảng câu hỏi: Tƣơng ứng với từng nội dung cần nghiên cứu, phác thảo các câu hỏi cần đặt ra và sắp xếp các câu hỏi theo từng chủ điểm một cách hợp lý.
(4) Chọn dạng cho câu hỏi: Có khá nhiều dạng câu hỏi dùng cho thiết kế bảng hỏi; tuy nhiên ở đề tài này tác giả cho câu hỏi dạng thang đo thứ tự Likert với 5 mức thứ tự và; ngƣời trả lời chỉ việc đọc các nội dung và tích vào ô có thứ tự họ cho là phù hợp với quan điểm của mình. (Xem chi tiết tại phụ lục 4 của luận văn)
(5) Xác định từ ngữ thích hợp cho bảng câu hỏi:
(6) Xác định cấu trúc bảng câu hỏi: Tác giả sẽ sắp xếp các câu hỏi theo trình tự hợp lý. Câu hỏi này phải dẫn đến câu hỏi kế tiếp theo một trình tự hợp lý, theo một dòng tƣ tƣởng liên tục. Một vấn đề lớn nên phân ra nhiều vấn đề nhỏ. Trong các câu trả lời lại tiếp tục đặt ra câu hỏi phân nhánh để tiếp tục sàng lọc thông tin. Cấu trúc bảng câu hỏi: đƣợc bao gồm 5 phần :
- Phần mở đầu: Có tác dụng gây thiện cảm để tạo nên sự hợp tác của ngƣời trả lời lúc bắt đầu buổi phỏng vấn.
- Câu hỏi định tính: Có tác dụng xác định rõ đối tƣợng đƣợc phỏng vấn
- Câu hỏi hâm nóng: Có tác dụng gợi nhớ để tập trung vào chủ đề mà bảng câu hỏi đang hƣớng tới.
- Câu hỏi đặc thù: Có tác dụng làm rõ nội dung cần nghiên cứu
- Câu hỏi phụ: Có tác dụng thu thập thêm thông tin về đặc điểm nhân khẩu ngƣời trả lời (giới tính, tuổi tác, nghề nghiệp,..)
(7) Thiết kế việc trình bày bảng câu hỏi: Các bảng hỏi đƣợc thiết kế trình bày trên 3 trang A3, với cấu trúc nhƣ ý (6) đã trình bày và đƣợc gửi đính kèm qua thƣ điện tử và sau đó in trên giấy A 4 để thuận tiện cho việc hỏi, kiểm tra lại và lƣu trữ, thống kê.
(8) Điều tra thử để trắc nghiệm bảng câu hỏi: Sau khi thiết kế bảng hỏi đƣợc gửi trƣớc cho 30 đáp viên (của cuộc điều tra thăm dò trƣớc đây) để xin ý kiến họ một lần nữa và cũng để hiệu chỉnh bảng hỏi lần cuối cùng trƣớc khi triển khai đại trà.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
2.2.3. Phương pháp xử lý số liệu
2.2.3.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Để kiểm định độ tin cậy của thang đo tác giả đã tính toán hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng thể. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng đƣợc.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein(1994), hệ số tƣơng quan các biến sẽ có các mức độ phân loại nhƣ sau:
- ±0.01 đến ±0.1: Mối tƣơng quan quá thấp, không đáng kể - ±0.2 đến ±0.3 : Mối tƣơng quan thấp
- ±0.4 đến ±0.5: Mối tƣơng quan trung bình - ±0.6 đến ±0.7: Mối tƣơng quan cao
- ±0.8 trở lên: Mối tƣơng quan rất cao
Trong đó các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
2.2.3.2. Phương pháp đồ thị
Sử dụng mô hình hóa thông tin từ dạng số sang dạng đồ thị . Trong đề tài, sử dụng đồ thị tƣ̀ các b ảng số liệu cung cấp thông tin để ngƣời sƣ̉ dụng dễ dàng hơn trong tiếp cận và phân tích thông tin...
2.2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng nhƣ tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu đƣợc xem xét để cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo. Mức độ thích hợp của tƣơng quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu đƣợc thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser - Mever - Olkin). Trị số
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
KMO lớn ( giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp.
Đo lƣờng sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartletts Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Rút trích nhân tố đại diện bằng các biến quan sát đƣợc thực hiện với phép quay Varimax và phƣơng pháp trích nhân tố Principle components. Các thành phần với giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% đƣợc xem nhƣ những nhân tố đại diện các biến. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn các tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố bằng hoặc lớn 0.5 mới có ý nghĩa.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả sẽ xem xét lại mô hình nghiên cứu giả thiết, cân nhắc việc liệu có phải điều chỉnh mô hình hay không, thêm, bớt các nhân tố hoặc các giá trị quan sát của các nhân tố hay không?
2.2.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Để tiến hành phân tích báo cáo tài chính của một doanh nghiệp, các nhà phân tích thƣờng sử dụng các phƣơng pháp mang tính nghiệp vụ - kỹ thuật khác nhau nhƣ phƣơng pháp so sánh, phƣơng pháp dự báo, phƣơng pháp Dupont... Mỗi một phƣơng pháp có những tác dụng khác nhau và đƣợc sử dụng trong từng nội dung phân tích khác nhau. Cụ thể:
2.2.4.1. Phương pháp so sánh
So sánh là phƣơng pháp đƣợc sử dụng rộng rãi, phổ biến trong phân tích kinh tế nói chung và phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp nói riêng. Mục đích của so sánh là làm rõ sự khác biệt hay những đặc trƣng riêng của đối tƣợng nghiên cứu; từ đó, giúp cho các đối tƣợng quan tâm có căn cứ để đề ra quyết định lựa chọn.
Các dạng so sánh thƣờng đƣợc sử dụng trong phân tích là so sánh bằng số tuyệt đối, so sánh bằng số tƣơng đối và so sánh với số bình quân.
So sánh bằng số tuyệt đối phản ánh qui mô của chỉ tiêu nghiên cứu nên khi so sánh bằng số tuyệt đối, các nhà phân tích sẽ thấy rõ đƣợc sự biến động về qui mô của chỉ tiêu nghiên cứu giữa kỳ (điểm) phân tích với kỳ (điểm) gốc.
So sánh bằng số tương đối: Khác với số tuyệt đối, khi so sánh bằng số tƣơng đối, các nhà quản lý sẽ nắm đƣợc kết cấu, mối quan hệ, tốc độ phát triển, mức độ phổ biến và xu hƣớng biến động của các chỉ tiêu kinh tế.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
So sánh với số bình quân: Khác với việc so sánh bằng số tuyệt đối và số tƣơng đối, so sánh bằng số bình quân sẽ cho thấy mức độ mà đơn vị đạt đƣợc so với bình quân chung của tổng thể, của ngành, của khu vực. Qua đó, các nhà quản lý xác định đƣợc vị trí hiện tại của doanh nghiệp (tiên tiến, trung bình, yếu kém).
2.2.4.2. Phương pháp phân tổ
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để chia nhỏ quá trình và kết quả chung thành những bộ phận khác nhau phục vụ cho việc nhận thức quá trình và kết quả đó dƣới những khía cạnh khác nhau phù hợp với mục tiêu quan tâm của từng đối tƣợng trong từng thời kỳ. Trong phân tích, ngƣời ta thƣờng chi tiết quá trình phát sinh và kết quả đạt đƣợc của hoạt động tài chính doanh nghiệp thông qua những chỉ tiêu kinh tế theo những tiêu thức sau :
- Chi tiết theo yếu tố cấu thành của chỉ tiêu nghiên cứu: chia nhỏ chỉ tiêu nghiên cứu thành các bộ phận cấu thành nên bản thân chỉ tiêu đó;
- Chi tiết theo thời gian phát sinh quá trình và kết quả kinh tế: chia nhỏ quá trình và kết quả theo trình tự thời gian phát sinh và phát triển;
- Chi tiết theo không gian phát sinh của hiện tƣợng và kết quả kinh tế: chia nhỏ quá trình và kết quả theo địa điểm phát sinh và phát triển của chỉ tiêu nghiên cứu.
2.2.4.3. Phương pháp liên hệ, đối chiếu
Liên hệ, đối chiếu là phƣơng pháp phân tích sử dụng để nghiên cứu, xem xét mối liên hệ kinh tế giữa các sự kiện và hiện tƣợng kinh tế, đồng thời xem xét tính cân đối của các chỉ tiêu kinh tế trong quá trình hoạt động. Sử dụng phƣơng pháp này cần chú ý đến các mối liên hệ mang tính nội tại, ổn định, chung nhất và đƣợc lặp đi lặp lại, các liên hệ ngƣợc, liên hệ xuôi, tính cân đối tổng thể, cân đối từng phần... Vì vậy, cần thu thập đƣợc thông tin đầy đủ và thích hợp về các khía cạnh liên quan đến các luồng chuyển dịch giá trị và sự vận động của các nguồn lực trong doanh nghiệp.
2.2.4.4. Phương pháp phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố là phƣơng pháp sử dụng để nghiên cứu, xem xét các chỉ tiêu kinh tế tài chính trong mối quan hệ với các nhân tố ảnh hƣởng thông qua việc xác định mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố và phân tích thực chất ảnh hƣởng của các nhân tố đến chỉ tiêu phân tích.
a) Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố: là phƣơng pháp đƣợc sử dụng để xác định xu hƣớng và mức độ ảnh hƣởng cụ thể của từng nhân tố đến chỉ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
tiêu nghiên cứu. Có nhiều phƣơng pháp xác định ảnh hƣởng của các nhân tố, sử dụng phƣơng pháp nào tuỳ thuộc vào mối quan hệ giữa chỉ tiêu phân tích với các nhân tố ảnh hƣởng. Các phƣơng pháp xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố thƣờng đƣợc sử dụng trong phân tích tài chính doanh nghiệp là:
Phương pháp loại trừ: Để xác định xu hƣớng và mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố đến chỉ tiêu phân tích, ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp loại trừ tức là để nghiên cứu ảnh hƣởng của một nhân tố phải loại trừ ảnh hƣởng của nhân tố khác. Đặc điểm của phƣơng pháp này là luôn đặt đối tƣợng phân tích vào các trƣờng hợp giả định khác nhau. Tuỳ thuộc vào mối quan hệ giữa chỉ tiêu phân tích với các nhân tố ảnh hƣởng mà sử dụng phƣơng pháp thay thế liên hoàn, phƣơng pháp số chênh lệch hay phƣơng pháp hiệu số tỷ lệ.
Phương pháp thay thế liên hoàn là phƣơng pháp xác định ảnh hƣởng của từng nhân tố bằng cách thay thế lần lƣợt và liên tiếp các nhân tố từ giá trị kỳ gốc sang kỳ phân tích để xác định trị số của chỉ tiêu khi nhân tố đó thay đổi. Sau đó, so sánh trị số của chỉ tiêu vừa tính đƣợc với trị số của chỉ tiêu chƣa có biến đổi của nhân tố cần xác định sẽ tính đƣợc mức độ ảnh hƣởng của nhân tố đó.
Phương pháp số chênh lệch là phƣơng pháp cũng đƣợc dùng để xác định ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự biến động của chỉ tiêu phản ánh đối tƣợng nghiên cứu. Điều kiện, nội dung và trình tự vận dụng của phƣơng pháp số chênh lệch cũng giống nhƣ phƣơng pháp thay thế liên hoàn, chỉ khác nhau ở chỗ để xác định mức độ ảnh hƣởng của nhân tố nào thì trực tiếp dùng số chênh lệch về giá trị kỳ phân tích so với kỳ gốc của nhân tố đó (thực chất là thay thế liên hoàn rút gọn áp dụng trong trƣờng hợp chỉ tiêu phản ánh đối tƣợng nghiên cứu có quan hệ tích số với các nhân tố ảnh hƣởng).
Phương pháp cân đối: Phƣơng pháp cân đối là phƣơng pháp đƣợc sử dụng để xác định mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến chỉ tiêu phản ánh đối tƣợng nghiên cứu nếu chỉ tiêu phản ánh đối tƣợng nghiên cứu có quan hệ với nhân tố ảnh hƣởng dƣới dạng tổng hoặc hiệu. Xác định mức độ ảnh hƣởng nhân tố nào đó đến chỉ tiêu phân tích, bằng phƣơng pháp cân đối ngƣời ta xác định chênh lệch giữa thực tế với kỳ gốc của nhân tố ấy. Tuy nhiên cần để ý đến quan hệ thuận, nghịch giữa nhân tố ảnh hƣởng với chỉ tiêu phản ánh đối tƣợng nghiên cứu.
b) Phân tích thực chất của các nhân tố
Sau khi xác định đƣợc mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố, để có đánh giá và dự đoán hợp lý, trên cơ sở đó đƣa ra các quyết định và cách thức thực hiện các quyết định cần tiến hành phân tích tính chất ảnh hƣởng của các nhân tố. Việc phân
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
tích đƣợc thực hiện thông qua chỉ rõ và giải quyết các vấn đề nhƣ: chỉ rõ mức độ ảnh hƣởng, xác định tính chất chủ quan, khách quan của từng nhân tố ảnh hƣởng, phƣơng pháp đánh giá và dự đoán cụ thể, đồng thời xác định ý nghĩa của nhân tố tác động đến chỉ tiêu đang nghiên cứu, xem xét.
2.2.4.5. Phương pháp phân tích theo mô hình Dupont
Doanh thu thuần x
Lợi nhuận sau thuế
Tổng tài sản Doanh thu thuần
Suất sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE)
=
Lợi nhuận sau thuế =
Tổng tài sản Lợi nhuận
x
Vốn chủ sở hữu Vốn chủ sở hữu Tổng tài sản
Tổng tài sản
x
Doanh thu thuần
Doanh thu thuần Vốn chủ sở hữu
Hình 2.1: Vận dụng phƣơng pháp Dupont để phân tích ROE
Là phƣơng pháp phân tích dựa trên mối quan hệ tƣơng hỗ giữa các chỉ tiêu tài chính, từ đó biến đổi một chỉ tiêu tổng hợp thành một hàm số của một loạt các biến số. Chẳng hạn: Tách hệ số khả năng sinh lời của vốn chủ sở hữu (ROE) hay hệ số khả năng sinh lời của tài sản (ROA),... thành tích số của chuỗi các hệ số có mối quan hệ mật thiết với nhau. Phƣơng pháp này thể hiện qua hình 2.1.
2.2.4.6. Hồi quy và kiểm định các giả thuyết
Hồi quy tuyến tính bội thƣờng đƣợc dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội đƣợc sử dụng nhƣ công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu.
Nhƣ vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phƣơng pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Khi giải thích về phƣơng trình hồi quy, tác giả đã lƣu ý hiện tƣợng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự đa cộng