5. Kết cấu của đề tài
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 tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
hồi quy có dấu ngƣợc với những gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê.
Độ chấp nhận (Tolerance) thƣờng đƣợc sử dụng đo lƣờng hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nguyên tắc nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ thì nó gần nhƣ là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng (Ordinal Least Squares - OLS) cũng đƣợc thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là động lực lao động việc, biến độc lập dự kiến sẽ là các nhân tố tác động đến Hiệu quả hoạt động phân tích BCTC DNVV của Vietinbank Phú Thọ.
Phƣơng pháp lựa chọn biến Enter/ Remove đƣợc tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng nhƣ kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phƣơng sai của phần dƣ không đổi (dùng hệ số tƣơng quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dƣ (dùng Histogram và Q-Q plot), tính độc lập của phần dƣ (dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson), hiện tƣợng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Chƣơng 3
THỰC TRẠNG PHÂN TÍCH BÁO CÁO TÀI CHÍNH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VAY VỐN
TẠI VIETINBANK PHÚ THỌ 3.1. Đặc điểm tự nhiên kinh tế - xã hội tỉnh Phú Thọ
3.1.1. Đặc điểm tự nhiên
Phú Thọ là tỉnh thuộc khu vực miền núi, trung du phía Bắc, nằm trong khu vực giao lƣu giữa vùng Đông Bắc, đồng bằng sông Hồng và Tây Bắc (vị trí địa lý mang ý nghĩa trung tâm của tiểu vùng Tây - Đông - Bắc).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Vị trí địa lý, Phía Đông giáp Hà Nội, phía Đông Bắc giáp Vĩnh Phúc, phía Tây giáp Sơn La, phía Tây Bắc giáp Yên Bái, phía Nam giáp Hoà Bình, phía Bắc giáp Tuyên Quang. Với vị trí “ngã ba sông” cửa ngõ phía Tây của Thủ đô Hà Nội, Phú Thọ cách trung tâm Hà Nội 80 km, cách sân bay Nội Bài 60 km, cách cửa khẩu Lào Cai, cửa khẩu Thanh Thuỷ hơn 200 km, cách Hải Phòng 170 km và cảng Cái Lân 200 km.
Phú Thọ nằm ở trung tâm các hệ thống giao thông đƣờng bộ, đƣờng sắt và đƣờng sông từ các tỉnh thuộc Tây - Đông - Bắc đi Hà Nội, Hải Phòng và các nơi khác. Là cầu nối giao lƣu kinh tế - văn hoá - khoa học kỹ thuật giữa các tỉnh đồng bằng Bắc Bộ với các tỉnh miền núi Tây Bắc.
Quốc lộ 2 qua Phú Thọ đi Tuyên Quang, Hà Giang sang Vân Nam (Trung Quốc), quốc lộ 70 đi Yên Bái, Lào Cai sang Vân Nam (Trung Quốc), quốc lộ 32 qua Phú Thọ đi Yên Bái, Sơn La, cùng với các tỉnh bạn trong cả nƣớc và quốc tế.
Phú Thọ có 13 đơn vị hành chính cấp huyện gồm thành phố Việt Trì, thị xã Phú Thọ, huyện Đoan Hùng, Hạ Hoà, Thanh Ba, Cẩm Khê, Phù Ninh, Lâm Thao, Tam Nông, Thanh Thuỷ, Thanh Sơn, Tân Sơn và Yên Lập; 277 đơn vị hành chính cấp xã. Thành phố Việt Trì là trung tâm chính trị - kinh tế - văn hoá của tỉnh.
Đặc điểm địa hình, Phú Thọ là tỉnh miền núi, trung du nên địa hình bị chia cắt, đƣợc chia thành tiểu vùng chủ yếu. Tiểu vùng núi cao phía Tây và phía Nam của Phú Thọ, tuy gặp một số khó khăn về việc đi lại, giao lƣu song ở vùng này lại có nhiều tiềm năng phát triển lâm nghiệp, khai thác khoáng sản và phát triển kinh tế trang trại. Tiểu vùng gò, đồi thấp bị chia cắt nhiều, xen kẽ là đồng ruộng và dải đồng bằng ven sông Hồng, hữu Lô, tả Đáy. Vùng này thuận lợi cho việc trồng các loại cây công nghiệp, phát triển cây lƣơng thực và chăn nuôi.
Khí hậu, Phú Thọ nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có một mùa đông lạnh. Nhiệt độ trung bình năm khoảng 230C, lƣợng mƣa trung bình trong năm khoảng 1.600 đến 1.800 mm. Độ ẩm trung bình trong năm tƣơng đối lớn, khoảng 85