7 bảng câu hỏi bị loại do các câu trả lời không hợp lý (đánh theo hình chéo hoặc cùng một mức độ cho tất cả các mục hỏi), còn lại 196 bảng câu hỏi đạt yêu cầu được nhập liệu làm cơ sở cho phân tích dữ liệu. Số lượng câu hỏi thu được qua thư điện tử là 132 và 64 bảng thu trực tiếp trong tổng số 196 hồi đáp hợp lệ. Dữ liệu được mã hóa, làm sạch và phân tích thông qua phần mềm SPSS 16.0.
2.3.4.2. Phương pháp xử lý số liệu
Tóm tắt lại phương pháp đã trình bày ở chương 1. Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên chương trình xử lý dữ liệu SPSS 16.0 theo 3 giai đoạn sau khi làm sạch dữ liệu:
Giai đoạn 1: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo kiểm định thông qua công cụ Cronbach’s alpha. Tiêu chí:
Tương quan biến tổng (Corected Item – Total Correlation) ≥ 0,3
Hệ số Cronbach’s alpha ≥ 0.6 (Nunnally & Bernstein, 1994)
Giai đoạn 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA, để định lại một tập hợp nhóm quan sát trong mô hình nghiên cứu. Các biến quan sát có Factor Loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ. Tiêu chí:
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett’s test of sphericity (để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tự tương quan với nhau trong tổng thể, nói cách khác là ma trận là ma trận tương quan tổng thể là ma trận đơn vị trong đó tất cả các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 và các giá trị nằm ngoài đường chéo bằng 0): sig. ≤ 0.05 thì có ý nghĩa là bác bỏ giải thuyết H0 của nghiên cứu, hay sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.
Sử dụng Eigenvalue để thực hiện phân tích nhân tố: ≥ 1 và phép quay Varimax Procedure (xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, tăng cường khả năng giải thích các nhân tố)
Factor loading ≥ 0.5
0,5 ≤ KMO (Keiser – Meyer – Olkin) ≤ 1
Percentage of Variance ≥ 50%
Giai đoạn 3: Phân tích hồi quy tuyến tính bội để biết được mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, kiểm tra được độ thích hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết. Vấn đề chấp nhận và diễn giải các kết quả hồi quy được xem xét trong mối liên hệ với các giả thuyết nghiên cứu. Do đó mà trong phân tích hồi quy nhóm có kiểm định các giả thuyết của hàm hồi quy, nếu như các giả thuyết đó bị vi phạm thì các kết quả ước lượng các tham số trong hàm hồi quy không đạt được giá trị tin cậy.
2.3.5 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
2.3.5.1 Kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
+ Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
Trong mô hình nghiên cứu, các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu đo lường thông qua 3 nhân tố: nhân tố từ phía khách hàng đi vay, nhân tố tự bản thân ngân hàng, nhân tố môi trường kinh doanh và chính sách Nhà nước.
Thang đo nhân tố từ phía khách hàng đi vay gồm 5 biến quan sát là KHACHHANG1, KHACHHANG2, KHACHHANG3, KHACHHANG4,
KHACHHANG5. Cả 5 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên được chấp nhận . Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.857 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo (bảng số 1, phụ lục 5).
Thang đo nhân tố tự bản thân ngân hàng gồm 11 biến quan sát là NGANHANG1, NGANHANG2, NGANHANG3, NGANHANG4, NGANHANG5, NGANHANG6, NGANHANG7, NGANHANG8, NGANHANG9, NGANHANG10,
NGANHANG11. Cả 11 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên được chấp nhận . Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.924 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo (bảng số 2, phụ lục 5)
Thang đo nhân tố môi trường kinh doanh và chính sách Nhà nước gồm 7 biến quan sát là VIMO1, VIMO2, VIMO3, VIMO4, VIMO5, VIMO6, VIMO7. Cả 7
biến này đều có hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên được chấp nhận. Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.863 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo (bảng số 3, phụ lục 5)
Bảng 2.11: Hệ số Cronbach’s alpha các nhân tố ảnh hưởng nợ xấu
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Giá trị alpha nếu loại biến | |
Thang đo nhân tố từ phía khách hàng đi vay - Cronbach alpha = 0.857 | |||
1 | KHACHHANG1 | .728 | .812 |
2 | KHACHHANG2 | .766 | .802 |
3 | KHACHHANG3 | .790 | .794 |
4 | KHACHHANG4 | .462 | .878 |
5 | KHACHHANG5 | .627 | .838 |
Thang đo nhân tố tự bản thân ngân hàng - Cronbach alpha = 0.924 | |||
1 | NGANHANG1 | .676 | .918 |
2 | NGANHANG2 | .753 | .914 |
3 | NGANHANG3 | .794 | .912 |
4 | NGANHANG4 | .794 | .912 |
5 | NGANHANG5 | .614 | .921 |
6 | NGANHANG6 | .448 | .927 |
7 | NGANHANG7 | .399 | .930 |
8 | NGANHANG8 | .711 | .916 |
9 | NGANHANG9 | .811 | .911 |
10 | NGANHANG10 | .846 | .910 |
11 | NGANHANG11 | .766 | .914 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Những Kết Quả Đạt Được Trong Giai Đoạn Từ 2009 Đến 2013: -
Dư Nợ Các Nhóm 2 - 5 Của Ngân Hàng Nam Á Giai Đoạn 2009 – 2013 -
Phân Tích Các Nhân Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Nam Á Bằng Mô Hình: -
Nhận Xét Về Các Nhân Tố Tác Động Đến Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Tmcp Nam Á Từ Kết Quả Nghiên Cứu: -
Giải Pháp Phòng Ngừa Và Xử Lý Nợ Xấu Tại Ngân Hàng Tmcp Nam Á -
Đối Với Nhân Tố Môi Trường Kinh Doanh Và Chính Sách Nhà Nước:
Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.
1 | VIMO1 | .498 | .866 |
2 | VIMO2 | .711 | .835 |
3 | VIMO3 | .737 | .829 |
4 | VIMO4 | .738 | .830 |
5 | VIMO5 | .729 | .831 |
6 | VIMO6 | .619 | .845 |
7 | VIMO7 | .485 | .867 |
(Nguồn: Kết quả truy xuất từ SPSS)
+ Thang đo nợ xấu
Thang đo nợ xấu gồm 3 biến quan sát là NOXAU1, NOXAU2, NOXAU3. Cả 3 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3) nên được chấp nhận (bảng số 4, phụ lục 5). Ngoài ra hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.713 (lớn hơn 0.6). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Bảng 2.12: Hệ số Crobach’s Alpha của thang đo nợ xấu
Biến quan sát | Tương quan biến tổng | Giá trị alpha nếu loại biến | |
Thang đo “nợ xấu”, giá trị alpha = 0.713 | |||
1 | NOXAU1 | .543 | .610 |
2 | NOXAU2 | .530 | .632 |
3 | NOXAU3 | .531 | .630 |
(Nguồn: Kết quả truy xuất từ SPSS)
Tóm lại, kết quả kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu (>0.3) và hệ số Cronbach’s Alpha thấp nhất là 0.713
2.3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
+ Phân tích nhân tố khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng TMCP Nam Á gồm 3 thành phần với 23 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig =
0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.847 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu (bảng số 5a, phụ lục 5).
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.145 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 3 nhân tố từ 23 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 63.604 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 5b, phụ lục 5).
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 5c, phụ lục 5), năm biến VIMO1, VIMO7, NGANHANG6, NGANHANG7, KHACHHANG4 bị loại
do có hệ số tải nhân tố của chúng chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại năm biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig =
0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.812 > 0.5 (bảng số 6a, phụ lục 5) cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.076 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 3 nhân tố từ 18 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 69.581 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 6b, phụ lục 5).
Trong ma trận nhân tố sau khi xoay, sự tập trung của các biến quan sát theo từng nhân tố đã hiện rõ ràng, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 thể hiện độ kết dính cao.
Dựa vào kết quả ma trận xoay các nhân tố bảng 2.13 (bảng số 6c, phụ lục 5) lệnh Transform/Compute Variable/mean được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành ba nhân tố. Ba nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể như sau:
Bảng 2.13: Ma trận xoay nhân tố
NGANHANG | VIMO | KHACHHANG | |
NGANHANG10 | .879 | ||
NGANHANG9 | .842 | ||
NGANHANG3 | .820 | ||
NGANHANG4 | .816 | ||
NGANHANG2 | .811 | ||
NGANHANG11 | .804 | ||
NGANHANG8 | .749 | ||
NGANHANG5 | .728 | ||
NGANHANG1 | .723 | ||
VIMO5 | .870 | ||
VIMO6 | .861 | ||
VIMO4 | .832 | ||
VIMO2 | .744 |
.712 | |
KHACHHANG3 | .888 |
KHACHHANG2 | .839 |
KHACHHANG1 | .795 |
KHACHHANG5 | .775 |
(Nguồn: Kết quả truy xuất từ SPSS)
Nhân tố thứ nhất: gồm 9 biến quan sát (NGANHANG1, NGANHANG2, NGANHANG3, NGANHANG4, NGANHANG5, NGANHANG8, NGANHANG9, NGANHANG10, NGANHANG11) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố từ bản thân ngân hàng ký hiệu là NGANHANG.
Nhân tố thứ hai: gồm 5 biến quan sát (VIMO1, VIMO2, VIMO3, VIMO4, VIMO5) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố môi trường kinh doanh và chính sách Nhà nước ký hiệu là VIMO.
Nhân tố thứ ba: gồm 4 biến quan sát (KHACHHANG1, KHACHHANG2, KHACHHANG3, KHACHHANG5) được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố từ phía khách hàng đi vay ký hiệu là KHACHHANG.
+Phân tích nhân tố khám phá thang đo nợ xấu
Thang đo Nợ xấu gồm 3 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig =
0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.679 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.913 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 63.775 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo Nợ xấu đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm ba biến NOXAU1, NOXAU2, NOXAU3 thành biến Nợ xấu ký hiệu là NOXAU.
2.3.5.3 Phân tích hồi quy bội
+ Phân tích tương quan
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và EFA ta đã xác định được
03 nhân tố ảnh hưởng đến nợ xấu của ngân hàng TMCP Nam Á đó là: NGANHANG, VIMO và KHACHHANG. Trước khi đi vào phân tích hồi quy chúng ta kiểm định sự tương quan giữa các biến.
Dựa vào bảng 2.14 ta có thể thấy hệ số tương quan giữa biến nợ xấu (biến phụ thuộc) với 3 biến độc lập NGANHANG, VIMO, KHACHHANG đều cao riêng nhân tố KHACHHANG thì hệ số tương quan thấp nhất là 0.556. Nhìn sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến NOXAU, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05). Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
Bảng 2.14: Ma trận tương quan Pearson giữa các thành phần nghiên cứu
NGANHANG | VIMO | KHACHHANG | ||
1 | .566** | .559** | .556** | |
Pearson Correlation | ||||
NOXAU | ||||
.000 | .000 | .000 | ||
Sig. (2-tailed) |