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. Như thế, EFA được tiến hành mà không biết có bao nhiêu nhân tố và mỗi biến quan sát sẽ thuộc về nhân tố nào. Các nhân tố xuất hiện chỉ được đặt tên sau khi tiến hành phân tích nhân tố. Như vậy, mô hình được sử dụng hồi qui bội [32] [40].
3.2.3. Kết quả ước lượng thực nghiệm mô hình
3.2.3.1. Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett [26]
Mô hình nghiên cứu của 40 quan sát có 5 nhóm định lượng với 18 yếu tố kỳ vọng ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh của các Ngân hàng thương mại.Sau khi chạy các mô hình phụ, dùng phương pháp phân tích nhân tố tìm kiếm EFA- Exploratory Factor Analysis với phép xoay Varimax để phân tích 18 biến quan sát.
Mỗi phân tích nhân tố bao gồm kiểm định Bartlett về tính tròn, trong đó nhân tố quyết định của ma trận tương quan được chuyển thành thống kê khi bình phương 2 và kiểm định ý nghĩa của nó (giá trị chấp nhận được của kiểm định này là nhỏ hơn 0.05) và với thước đo về tính chính xác của mẫu Kaiser-Meyer-Olkin, đây là thước đo về mức độ phương sai chung của các biến. Hair và cộng sự (1998) chỉ ra rằng KMO bằng
0.8 hoặc lớn hơn thì rất tốt, giữa 0.7 và 0.8 thì khá, giữa 0.6 và 0.7 thì bình thường, giữa 0.5 và 0.6 thì kém, còn dưới 0.5 thì không chấp nhận được [3], [59].
Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát gồm 40 ngân hàng thương mại Việt Nam được kết quả ở bảng 3.2.
Bảng 3.2: Kết quả của kiểm định KMO và Bartlett
KMO and Bartlett's Test | ||
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .644 | |
Approx. Chi-Square | 852.784 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Df | 153 |
Sig. | .000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tỷ Suất Sinh Lời Trên Tổng Tài Sản Roa -
Điểm Mạnh, Điểm Yếu, Cơ Hội Và Thách Thức Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam Hiện Nay -
Mô Hình Khái Niệm Về Phân Tích Năng Lực Cạnh Tranh Theo Nghiên Cứu Của Mohammad Bakhtiar Nasrabadi -
Ma Trận Xoay Nhân Tố Đã Loại Trừ Các Biến Quan Sát Không Đủ Điều Kiện -
Xếp Hạng Năng Lực Cạnh Tranh Của Các Nhtmvn Năm 2012 -
Điều Kiện Áp Dụng Mô Hình Phân Tích Nhân Tố Trong Phân Tích Năng Lực Cạnh Tranh Của Các Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
Xem toàn bộ 173 trang tài liệu này.
Kết quả phân tích nhân tố tìm kiếm (EFA) lần cuối cùng được ghi trong Bảng 3.2 có hệ số KMO = 0,644 (>0,5) (cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp) và Sig = 0,000 (< 0,05) (chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể), tổng phương sai được giải thích là 75,700 (>50%) (cho biết các nhân tố được tách ra giải thích được 75,700% biến thiên của dữ liệu). Mặt khác, kết quả cũng cho thấy tính phù hợp của các chỉ số trong quá trình phân tích nhân tố. Số liệu chủ yếu được sử dụng từ nguồn báo cáo thường niên năm 2012 của các NHTMVN, báo cáo ngành ngân hàng và phương pháp chuyên gia để phân tích và thu thập số liệu.
3.2.3.2. Phân tích thực nghiệm và kết quả xếp hạng năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nguồn số liệu
Bảng 3.3: Số liệu về các ngân hàng thương mại Việt Nam năm 2012
Tổng tài sản (Tỷđ) | Tỷ lệ tăng trưởng tài sản (%) | Tỷ lệ tăng trưởng nguồn vốn huy động (%) | Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) | Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) | Tỷ lệ thu nhập lãi ròng (NIM) | Tỷ lệ an toàn vốn tối thiểu (CAR) | Tỷ lệ nợ xấu (NPLs) | Tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng | Tỷ lệ Chi phí trên thu nhập | Tỷ lệ cho vay trên VHĐ | Thị phần huy động vốn | Thị phần cho vay | Vốn điều lệ (Tỷđ) | Cho vay (Tỷđ) | |
X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 | X13 | X14 | X15 | |
NHNNo&PTNT Việt Nam | 618099 | 13.6% | 40.5% | 7.5% | 0.5% | 4.5% | 9.5% | 5.6% | 2.0% | 97.2% | 98.0% | 14.9% | 16.8% | 26079 | 501914 |
NH Đầu tư và Phát triển ViệtNam | 491776 | 21.2% | 57.3% | 11.4% | 0.7% | 2.1% | 9.0% | 4.7% | 1.4% | 97.6% | 90.2% | 11.2% | 11.6% | 23012 | 402542 |
NH Ngoại thương Việt Nam | 416167 | 13.5% | 34.0% | 10.2% | 1.0% | 2.7% | 13.9% | 5.0% | 1.8% | 93.0% | 88.5% | 8.2% | 8.4% | 23174 | 299910 |
NH Công thương Việt Nam | 518821 | 12.6% | 16.5% | 16.3% | 1.1% | 4.6% | 9.2% | 5.0% | 1.0% | 96.1% | 99.2% | 10.1% | 11.6% | 26218 | 397379 |
NH Phát triển nhà Đồng bằng SCL | 37986 | -19.7% | -28.7% | 2.9% | 0.3% | 4.6% | 16.9% | 5.0% | 1.5% | 98.8% | 106.7% | 0.7% | 0.9% | 3068 | 15216 |
NHTMCP Kỹ thương | 178217 | 0.1% | -14.5% | 6.1% | 0.5% | 0.9% | 12.3% | 4.9% | 1.5% | 98.8% | 59.5% | 3.5% | 2.4% | 8848 | 81323 |
NHTMCP Quân đội | 176017 | 26.8% | 13.5% | 16.1% | 1.3% | 3.9% | 11.2% | 5.0% | 1.3% | 94.6% | 64.2% | 3.5% | 2.6% | 10000 | 90412 |
NHTMCP Hàng Hải | 107467 | -6.0% | -26.6% | 2.3% | 0.2% | 2.1% | 11.9% | 4.3% | 2.2% | 98.7% | 51.1% | 1.7% | 1.0% | 8000 | 45000 |
NHTMCP Xăng dầu Petrolimex | 19570 | 11.3% | -1.8% | 7.4% | 1.3% | 5.7% | 22.3% | 9.5% | 1.8% | 95.4% | 117.6% | 0.4% | 0.5% | 3000 | 17153 |
NHTMCP Nhà Hà nội | 0 | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0 | 0 |
NHTMCP Phát triển nhà TPHCM | 52907 | 17.5% | 10.7% | 6.1% | 0.6% | 1.8% | 14.9% | 4.5% | 0.8% | 97.9% | 59.1% | 1.1% | 0.7% | 5000 | 24025 |
NHTMCP Đông Nam Á | 75102 | -25.7% | 12.6% | 2.1% | 0.2% | 1.1% | 13.6% | 4.4% | 2.2% | 99.0% | 51.3% | 1.0% | 0.6% | 5335 | 29800 |
NHTMCP Đông Á | 68751 | 4.9% | 22.5% | 12.2% | 1.1% | 4.0% | 13.6% | 5.4% | 1.4% | 94.8% | 101.3% | 1.5% | 1.7% | 5000 | 56086 |
NHTMCP Việt Nam thịnh vượng | 98715 | 19.2% | 58.6% | 8.1% | 0.5% | 0.9% | 12.1% | 4.8% | 0.9% | 97.3% | 62.6% | 1.8% | 1.3% | 5770 | 38707 |
NHTMCP Đại dương | 64568 | 3.1% | -13.1% | 6.8% | 0.5% | 2.9% | 10.4% | 5.4% | 2.2% | 97.4% | 64.3% | 1.2% | 0.9% | 4000 | 29849 |
NHTMCP Nam Á | 16002 | -15.9% | -23.6% | 5.6% | 1.2% | 2.7% | 19.7% | 4.8% | 0.9% | 95.0% | 66.1% | 0.3% | 0.2% | 3000 | 6803 |
NHTMCP Dầu khí toàn cầu | 18165 | -43.3% | -32.6% | 1609.2 % | -13.9% | 0.2% | 6.9% | 31.5% | 8.9% | 161.5% | 43.5% | 0.5% | 0.2% | 3018 | 7229 |
NHTMCP Đại Á | 18079 | -18.6% | -44.3% | 5.6% | 1.1% | 4.8% | 22.5% | 6.2% | 1.9% | 94.8% | 110.4% | 0.3% | 0.3% | 3100 | 9781 |
117007 | 64.8% | 102.2% | -0.9% | -0.1% | 1.9% | 13.3% | 8.7% | 1.9% | 100.2% | 72.0% | 2.4% | 2.0% | 8866 | 63301 | |
NHTMCP Bưu điện Liên Việt | 66967 | 19.3% | -1.1% | 11.1% | 1.3% | 4.0% | 18.1% | 5.2% | 1.5% | 92.1% | 59.0% | 1.2% | 0.8% | 6460 | 25969 |
NHTMCP An Bình | 46324 | 21.6% | 8.5% | 7.4% | 0.8% | 3.1% | 13.1% | 5.4% | 1.7% | 94.4% | 59.1% | 1.0% | 0.7% | 4200 | 20583 |
NHTMCP xuất nhập khẩu | 170488 | -7.1% | -35.8% | 13.4% | 1.2% | 3.2% | 15.6% | 4.2% | 0.7% | 94.3% | 96.4% | 2.4% | 2.6% | 12355 | 93124 |
NHTMCP Phương Đông | 27442 | 7.9% | -9.1% | 6.0% | 0.8% | 4.7% | 28.0% | 4.8% | 1.6% | 96.8% | 113.8% | 0.5% | 0.6% | 3234 | 18794 |
NHTMCP Quốc tế | 63128 | -34.9% | -46.6% | 6.0% | 0.8% | 3.7% | 19.4% | 4.8% | 1.2% | 96.6% | 88.9% | 1.2% | 1.2% | 4250 | 41352 |
NHTMCP Sài gòn Công thương | 15458 | -3.0% | 37.8% | 8.4% | 1.9% | 6.8% | 25.1% | 4.9% | 0.8% | 89.2% | 102.8% | 0.3% | 0.4% | 3080 | 11696 |
NHTMCP Nam Việt | 21834 | -2.9% | 29.9% | 3.4% | 0.5% | 3.5% | 18.8% | 7.4% | 1.2% | 97.3% | 78.6% | 0.5% | 0.5% | 3010 | 14537 |
NHTMCP Sài gòn | 150258 | 93.7% | 49.2% | 0.3% | 0.0% | 1.5% | 10.4% | 8.5% | 0.9% | 99.9% | 102.4% | 2.6% | 3.1% | 10583 | 89053 |
NHTMCP Kiên Long | 19080 | 6.9% | -1.5% | 10.1% | 1.8% | 3.9% | 26.6% | 5.9% | 1.2% | 90.8% | 83.9% | 0.3% | 0.3% | 3000 | 9891 |
NHTMCP Bảo Việt | 13323 | 0.7% | -33.3% | 2.9% | 0.7% | 3.3% | 42.5% | 7.5% | 1.7% | 96.8% | 114.2% | 0.2% | 0.2% | 3000 | 7205 |
NHTMCP Đệ nhất | 0 | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0 | 0 |
NHTMCP Bản Việt (NH Gia định) | 21172 | 24.8% | 7.9% | 5.3% | 0.8% | 2.4% | 24.1% | 5.2% | 0.8% | 94.2% | 66.0% | 0.4% | 0.3% | 3000 | 8238 |
NHTMCP phát triển Mê Kông | 8640 | -15.6% | -71.9% | 3.5% | 1.7% | 11.3% | 60.7% | 5.4% | 1.2% | 89.4% | 259.9% | 0.0% | 0.1% | 3750 | 4141 |
NHTMCP Bắc Á | 34952 | 18.2% | 65.9% | 1.1% | 0.1% | -0.2% | 12.5% | 5.8% | 1.0% | 99.5% | 0.0% | 0.8% | 0.8% | 3000 | 22195 |
NHTMCP Phương Nam | 74282 | 6.1% | 54.8% | 3.0% | 0.2% | -0.4% | 9.0% | 5.8% | 1.5% | 99.2% | 74.0% | 1.8% | 1.5% | 4000 | 47548 |
NHTMCP Đại Tín | 15556 | -42.7% | -18.6% | 157.2% | -56.8% | 2.0% | 16.5% | 70.5% | 19.9% | 316.7% | 88.6% | 0.5% | 0.5% | 3000 | 13320 |
NHTMCP Tiên Phong | 15122 | -44.2% | -51.9% | -41.7% | -9.2% | 0.3% | 45.9% | 4.9% | 0.9% | 147.5% | 103.1% | 0.3% | 0.3% | 5550 | 6766 |
NHTMCP Việt Á | 24752 | 9.9% | 60.7% | 6.8% | 1.0% | 2.2% | 17.7% | 6.4% | 1.3% | 95.8% | 81.8% | 0.5% | 0.5% | 3098 | 15252 |
NHTMCP Việt Nam Tín Nghĩa | 0 | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0.0% | 0 | 0 |
NHTMCP Việt Nam Thương Tín | 16880 | -4.0% | -36.0% | 0.7% | 0.1% | 2.9% | 15.4% | 5.5% | 1.1% | 99.5% | 115.9% | 0.2% | 0.3% | 3000 | 8868 |
NHTMCP Phương Tây | 15152 | -26.3% | -2.9% | 1.5% | 0.3% | -3.1% | 23.3% | 24.0% | 0.9% | 98.7% | 47.3% | 0.3% | 0.2% | 3000 | 5026 |
NHTMCP Á Châu | 175572 | -37.5% | -27.9% | 5.7% | 0.4% | 3.7% | 13.5% | 4.6% | 1.2% | 98.8% | 74.3% | 4.2% | 3.6% | 9377 | 120394 |
NHTMCP Sài gòn Thương tín | 152397 | 7.7% | 21.1% | 9.0% | 0.8% | 2.5% | 10.2% | 4.1% | 1.2% | 93.6% | 82.5% | 3.4% | 3.2% | 10740 | 103661 |
(Nguồn: Báo cáo thường niên và tác giả tự tổng hợp)
Tác giả chọn 40 ngân hàng thương mại Việt Nam để phân tích, đánh giá xếp hạng năng lực cạnh tranh. Số liệu chủ yếu được sử dụng từ nguồn báo cáo thường niên năm 2012 của các NHTMVN, báo cáo ngành ngân hàng và phương pháp chuyên gia để phân tích và thu thập số liệu.
Phân tích thực nghiệm và kết quả
Phân tích nhân tố tìm kiếm (EFA- Exploratory Factor Analysis). EFA khám phá dữ liệu và cung cấp cho nhà nghiên cứu thông tin về việc cần có bao nhiêu nhân tố để đại diện tốt nhất cho dữ liệu.Trong EFA, tất cả các biến quan sát liên hệ với tất cả các nhân tố bằng một hệ số tải nhân tố (factor loading estimate). Cấu trúc giản đơn đạt được khi mỗi biến quan sát có hệ số tải cao chỉ ở một nhân tố và có hệ số tải thấp ở các nhân tố khác (tức là hệ số tải loadings < 0,5). Đặc điểm nổi bật của EFA là các nhân tố được rút ra từ kết quả thống kê, không phải từ lý thuyết. Nhà nghiên cứu chạy phần mềm và để cho cấu trúc căn bản của dữ liệu quyết định cấu trúc nhân tố. Như thế, EFA được tiến hành mà không biết có bao nhiêu nhân tố và mỗi biến quan sát sẽ thuộc về nhân tố nào. Các nhân tố xuất hiện chỉ được đặt tên sau khi tiến hành phân tích nhân tố.
Tất cả dữ liệu trong bài viết đều được sử dụng phần mềm phân tích số liệu SPSS 16.0 và phân tích nhân tố tìm kiếm EFA để phân tích nhân tố. Quy trình phân tích cụ thể như sau:
Tách nhân tố dựa trên phân tích thành phần chính
Các nhân tố được tách dựa trên thành phần chung. Chúng ta xác định số lượng các nhân tố trong một phân tích dựa trên tỷ lệ của các biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Một quy tắc chính trong xác định số lượng nhân tố cần tách là xem xét tổng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Trong đầu ra máy tính, tổng biến thiên được giải thích bởi một nhân tố được liệt kê là eigenvalue (giá trị riêng) và là cơ sở cho hầu hết các phân tích đa chiều. Quy tắc được đề cập đến ở trên cho biết một nhân tố với một eigenvalue giá trị riêng nhỏ hơn 1,0 thì không được sử dụng bởi vì nó bao hàm cho ít sự biến thiên được giải thích bởi một biến duy nhất.
Xem bảng 3.4- Tổng phương sai được giải thích sau:
Bảng 3.4: Tổng phương sai được giải thích
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | |||||||
Total | % of Variance | Cumulativ e % | Total | % of Variance | Cumulati ve % | Total | % of Variance | Cumulati ve % | |
1 | 6.597 | 35.012 | 35.012 | 6.597 | 35.012 | 35.012 | 5.8915 | 33.943 | 33.943 |
2 | 2.723 | 15.022 | 50.034 | 2.723 | 15.022 | 50.034 | 3.735 | 13.061 | 47.004 |
3 | 2.275 | 10.516 | 60.550 | 2.275 | 10.516 | 60.550 | 3.2754 | 11.574 | 58.578 |
4 | 1.517 | 8.107 | 68.657 | 1.517 | 8.107 | 68.657 | 2.5173 | 9.468 | 68.046 |
5 | 1.250 | 7.043 | 75.703 | 1.250 | 7.043 | 75.700 | 1.6506 | 7.654 | 75.700 |
6 | 0.983 | 6.932 | 82.632 | ||||||
7 | 0.916 | 4.529 | 87.161 | ||||||
8 | 0.800 | 4.010 | 91.171 | ||||||
9 | 0.656 | 3.401 | 94.573 | ||||||
10 | 0.367 | 1.915 | 96.488 | ||||||
11 | 0.263 | 1.460 | 97.948 | ||||||
12 | 0.201 | 0.940 | 98.888 | ||||||
13 | 0.149 | 0.675 | 99.563 | ||||||
14 | 0.038 | 0.183 | 99.746 | ||||||
15 | 0.031 | 0.170 | 99.915 | ||||||
16 | 0.009 | 0.052 | 99.967 | ||||||
17 | 0.004 | 0.032 | 99.999 | ||||||
18 | 0.002 | 0.001 | 100 |
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình, vì thế từ 18 biến ban đầu chúng ta tách ra được 5 nhân tố có Eigenvalue > 1 sẽ được chọn và thỏa mãn tiêu chuẩn tổng phần trăm biến thiên (% Cumulative) phải lớn hơn 50%.
Xoay nhân tố.
Có hai loại phương pháp xoay. Một là Trực giao. Ở đây, các trục vẫn giữ được tính trực giao; nghĩa là, giữa mỗi trục với nhau tạo thành góc 900. Điều đó có nghĩa rằng các nhân tố, một khi chúng được xoay, sẽ giữ được tính chất không tương quan với nhau. Điều đó có thể có ích nếu chúng ta tin tưởng rằng, các chiều ẩn, cố hữu trong các vấn đề của chúng ta là độc lập với nhau (ở đây có nghĩa là chúng ta tin tưởng rằng tồn tại sự độc lập giữa khả năng ngôn ngữ, trí thông minh và năng khiếu thể dục). Phép xoay rigid cũng đơn giản để thực hiện hơn phép xoay nonrigid. Phép xoay nonrigid được gọi là xoay xiên. Trong xoay xiên, chúng ta cho phép các nhân tố có tương quan với nhau. Chúng ta chia góc 900 gốc của một cặp trục (cặp nhân tố), và tìm sự kết hợp tốt nhất giữa các nhân tố và các biến mà bao gồm chúng, mặc cho các nhân tố có độc lập đối với nhau hay không (nghĩa là góc xoay có giữ được góc 900 hay không).
Hình 3.1: Phép xoay trực giao và Phép xoay Oblique Factor
Hình 3.2 chỉ ra hai khả năng về loại phép xoay. Các dấu chấm trong hình vẽ là tương ứng với các biến, và các trục tương ứng với các nhân tố. Trong ví dụ thứ nhất, xoay trực giao, quan sát hình chiếu của bảy điểm (bảy biến) dọc theo hai trục. Đây là các factor loadings. Khi chúng ta xoay trục (các nhân tố), duy trì góc 900 giữa hai trục, chúng tra tìm được sự phù hợp tốt nhất giữa các biến và các nhân tố. Bốn biến ở trên cùng chứa đựng nhiều nhất trong trục đã được dịch chuyển, trong khi ba biến ở dưới chứa đựng trong trục hoành được xoay. Trong hình vẽ bên phải,
chúng ta quan sát thấy một phép xoay oblique ratation cung cấp một sự kết hợp tốt hơn giữa nhân tố và biến.
Có rất nhiều thuật toán cho phép xoay trực giao. Được dùng nhiều nhất là VARIMAX. Thuật toán VARIMAX nhắm đến việc tìm kiếm một giải pháp mà một biến mang nhiều nhất thông tin về một nhân tố và chứa đựng ít nhất thông tin về nhân tố khác. Thuật toán cực đại hoá tổng các phương sai chứa đựng trong một ma trận nhân tố; do vậy có tên là VARIMAX. Khi sử dụng phương pháp này, giải pháp cuối cùng của chúng ta sẽ có các nhân tố với việc chứa đựng cao ở một vài biến và thấp ở các biến khác. Điều đó làm đơn giản việc diễn giải các nhân tố. [3].
Một khi các nhân tố đã được tách, bước tiếp theo của phân tích được thực hiện. Trong giai đoạn này, các nhân tố được xoay (rotated). Sử dụng phép xoay VARIMAX, 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 F1, F2, F3, F4, F5 đánh giá năng lực cạnh tranh của các ngân hàng thương mại (bao hàm thành phần chính) được tách ra. Việc xoay có thể đưa ta đến việc tìm ra một nhân tố mà bao hàm cho năng lực vốn, qui mô tài sản, nhân tố năng lực kinh doanh bao hàm thị phần huy động vốn, thị phần cho vay và khả năng sinh lời, một nhân tố hàm ý trình độ công nghệ, và cứ như vậy. Việc xoay là một phần không thể thiếu trong phân tích nhân tố và giúp chúng ta rút ra được các nhân tố có xu hướng tương quan với nhiều biến khác. Mục đích của việc xoay là chỉ ra mỗi nhân tố với chỉ một vài biến - các biến khác nhau với mỗi nhân tố - do vậy mỗi nhân tố đều được diễn giải theo các cách có ý nghĩa. Mỗi nhân tố sau đó sẽ tương ứng với một thuộc tính ẩn: Vốn, qui mô tài sản, thị phần huy động vốn, thị phần cho vay, tỷ lệ cho vay trên vốn huy động, công nghệ, con người và năng lực quản lý…
Các con số trong bảng 3.5 - Ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi biến quan sát. Thang đo các thành phần đánh giá năng lực cạnh tranh của các NHTMVN có 2 biến quan sát X7 và X8 có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5 nên lần lượt bị loại ra khỏi mô hình. Để phân tích nhân tố EFA được