Kết Quả Phân Tích Mô Hình Cấu Trúc Tuyến Tính Sem 50767

Estimate	S.E.	C.R.	P
QTRR	<>	NLNH	.164	.087	1.880	0,000
KTGS	<>	CNTT	.038	.058	.660	0,000
KTGS	<>	KD	.062	.075	.830	0,000
KTGS	<>	LS	.075	.071	1.058	0,000
KTGS	<>	NLNH	.102	.077	1.327	0,000
CNTT	<>	KD	.033	.062	.537	0,000
CNTT	<>	LS	.042	.059	.717	0,000
CNTT	<>	NLNH	.098	.064	1.526	0,000
KD	<>	LS	.096	.076	1.260	0,000
KD	<>	NLNH	.060	.083	.722	0,000
LS	<>	NLNH	.136	.079	1.720	0,000

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 264 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả từ phần mềm AMOS

Tính đơn nguyên

Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp với mô hình với dữ liệu nghiên cứu cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn nguyên trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Từ kết quả thu được, mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận nó đạt tính đơn nguyên.

Giá trị phân biệt

Có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn bằng cách kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có khác biệt so với 1 hay không. Nếu nó thật sự khác biệt thì các thang đo đạt giá trị phân biệt. Chúng ta kiểm định giả thuyết H0: hệ số tương quan giữa các khái niệm bằng 1.

Từ bảng số liệu trên, ta thấy Pvalue <0,05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ chấp nhận giả thuyết H1 => hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó các khái niệm này đạt được giá trị phân biệt.

Kiểm định độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích

Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích được tính trên cơ sở trọng số

nhân tố ước lượng trong mô hình CFA của các thang đo. Kết quả cho thấy, các thang đo đều đạt các yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp (PC >0.5), phương sai trích của các thành phần dao động từ 50.2% đến 65.69%. Tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu và đạt giá trị về nội dung.

2.3.5.4. Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính SEM

Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến HQ. Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, sau đó tiến hành hiệu chỉnh mô hình để có được mô hình tốt hơn.

Trong kiểm định giả thiết và mô hình nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có nhiều ưu điểm hơn các phương pháp phân tích đa biến truyền thống như hồi quy bội, hồi quy đa biến vì nó có thể tính được sai số đo lường. Hơn nữa, phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm ẩn

với đo lường của ta và có thể xem xét các đo lường độc lập từng phần hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc.

Giả thuyết:

H1: Có mối tương quan giữa LS và HQ

H2: Có mối tương quan giữa VM và HQ

H3: Có mối tương quan giữa QTRR và HQ

H4: Có mối tương quan giữa KTGS và HQ

H5: Có mối tương quan giữa CNTT và HQ

H6: Có mối tương quan giữa DBRR và HQ

H7: Có mối tương quan giữa KD và HQ

H8: Có mối tương quan giữa NLNH và HQ

Hình 2. 3 Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Nguồn: Kết quả từ phần mềm AMOS

Kết quả thể hiện ở hình, có thể nói mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu vì Chi square/df= 1.313 (<2); TLI= 0.954 (> 0. 9); CFI = 0.958 (>0. 9);

RMSEA= 0.031 (<0.08). Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích SEM.

Bảng 2.19. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố

Estimate

S.E.

C.R.

Hệ số chuẩn hóa

DBRR

0.237

.051

4.640

***

0.262

0.242

.045

5.336

***

0.316

<	QTRR	0.175	.047	3.741	***	0.204
HQ	<	KTGS	0.249	.055	4.510	***	0.247
HQ	<	CNTT	0.061	.042	1.457	.145	0.077
HQ	<	KD	0.156	.047	3.291	0.001	0.184
HQ		LS	0.122	.070	1.746	***	0.170
HQ		NLNH	.023	.039	.590	.175	0.041

Nguồn: Kết quả từ phần mềm AMOS

Kết quả phân tích SEM cho thấy nhân tố CNTT và NLNH không có mối liên hệ rõ ràng với nhân tố HQ (p>0.05). Tiến hành loại nhân tố này ra khỏi mô hình nghiên cứu do không đạt yêu cầu kiểm định với mức ý nghĩa 5%

Trong đó nhân tố VM có ảnh hưởng mạnh nhất đến nhân tố phụ thuộc HQ với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.316. Tiếp theo là nhân tố DBRR (0.262); nhân tố KTGS (0.247); nhân tố QTRR (0.204), nhân tố KD (0.184) và nhân tố LS (0.170)

Như vậy các giả thuyết những yếu tố tác động đến công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank gồm: Dự báo rủi ro lãi suất, Mức độ phát triển và sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô, Xây dựng quy trình quản trị rủi ro, Công tác kiểm tra giám sát quy trình quản trị rủi ro lãi suất, Đặc thù hoạt động kinh doanh của các NHTM, Cơ chế điều hành lãi suất của NHTW, được chấp nhận tại độ tin cậy 95%.

2.3.5.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Tất cả các thang đo được xây dựng trong mô hình nghiên cứu bao gồm: Dự báo rủi ro lãi suất; Mức độ phát triển và sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô;

Xây dựng quy trình quản trị rủi ro; Công tác kiểm tra giám sát quy trình quản trị rủi ro lãi suất; Đặc thù hoạt động kinh doanh của các NHTM, Nhân lực ngân hàng, Hệ thống công nghệ thông tin của ngân hàng đều tác động đến công tác quản trị RRLS của ngân hàng Viettinbank thông qua Cronbach’s alpha thể hiện kết quả khá tốt. Các thang đo phản ánh một cách tập trung các ý kiến trả lời của người được khảo sát với hệ số Cronbach’s alpha >0.6 (mức chấp nhận phổ biến) và các hệ số tương quan biến – tổng đều >0.3, nên thang đo đạt được mức độ tin cậy trong khi phân tích Cronbach’s alpha, sau đó tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.

Thực hiện phân tích EFA, nghiên cứu đã thực hiện các kỹ thuật phân tích

Sau khi các biến quan sát được kiểm định hệ số tin cậy đạt điều kiện, tiếp tục đưa vào phân tích EFA. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các chỉ báo thực nghiệm dùng để đo lường từng khái niệm được tải thành một nhân tố. Hệ số tải nhân tố đều >0.5, kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê với sig <0.05 cũng như hệ số KMO đều đạt yêu cầu trong phạm vi cho phép. Điều đó chứng minh các chỉ báo thực nghiệm có quan hệ một cách có ý nghĩa thống kê với từng khái niệm trong nghiên cứu.

Thực hiện phương pháp Principal Axis Factoring và với phép xoay Promax nhằm đánh giá sự kết hợp các chỉ báo thực nghiệm cùng ảnh hưởng trong mô hình. Kết quả phân tích thể hiện 07 nhân tố. Hệ số KMO là 0,822 Với mức ý nghĩa thống kê là 0.000 cho thấy phân tích yếu tố khám phá của các thành phần độc lập là phù hợp. Tổng phương sai trích của các biến là 65,59% Nên giải thích

được 65,959% sự biến thiên của dữ liệu trong mô hình nghiên cứu.

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết H2 được chấp nhận khẳng định: Mức độ phát triển và sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô có mối quan hệ đồng biến đến công tác QTRRLS của Viettinbank.

Trong mô hình phân tích cho thấy yếu tố Mức độ phát triển và sự ổn định

của nền kinh tế vĩ mô cũng có ý nghĩa đến công tác QTRRLS của ngân hàng

Viettinbank một cách có ý nghĩa thống kê. Yếu tố này có ảnh hưởng mạnh nhất đến công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank trong mô hình nghiên cứu với

hệ số

Beta chuẩn hoá (β

= 0,316 tại mức ý nghĩa Sig=0,000). Như

vậy, trong

điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi Mức độ phát triển và sự ổn định của nền kinh tế vĩ mô tăng lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0,316 lần và ngược lại.

Giả thuyết H6 được chấp nhận khẳng định: Dự báo rủi ro lãi suất có mối quan hệ đồng biến đến công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank.

Yếu tố này có ảnh hưởng thứ mạnh hai đến công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank trong mô hình nghiên cứu với hệ số Beta chuẩn hoá (β = 0,262) tại mức ý nghĩa Sig=0,000. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi ngân hàng có sự dự báo rủi ro lãi suất tốt lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank cũng tăng lên 0,262 và ngược lại.

Giả thuyết H4 được chấp nhận khẳng định: Công tác kiểm tra giám sát

quy trình quản trị

rủi ro lãi suất có mối quan hệ

đồng biến đến công tác

QTRRLS của ngân hàng Viettinbank.

Dựa vào kết quả SEM, xét trọng số Beta chuẩn hoá, ta thấy rằng yếu tố này có tác động mạnh thứ ba đến công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank vì có hệ số Beta lớn thứ ba (với β = 0,247 tại mức ý nghĩa Sig=0,000). Điều này có nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi ngân hàng Viettinbank thực hiện tốt quy trình kiểm tra giám sát tốt hơn hoặc xấu đi 1 đơn vị thì công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank cũng tăng lên (hoặc giảm xuống) 0,247 lần .

Giả thuyết H3 được chấp nhận khẳng định: Xây dựng quy trình quản trị rủi ro có mối quan hệ đồng biến đến công tác QTRRLS của Viettinbank.

Yếu tố này có ảnh hưởng thứ tư đến công tác QTRRLS của ngân hàng

Viettinbank trong mô hình nghiên cứu với hệ số Beta chuẩn hoá (β = 0,204 tại mức ý nghĩa Sig=0,000. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi ngân hàng Viettinbank xây dựng quy trình QTRR tốt lên (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị thì công tác QTRRLS của ngân hàng Viettinbank cũng tăng lên 0,204 và ngược lại.

Giả thuyết H7 được chấp nhận khẳng định: Đặc thù họa động kinh doanh của NHTM có mối quan hệ đồng biến đến công tác QTRRLS của Viettinbank.

Yếu tố

này có

ảnh hưởng thứ

mạnh hai đến công tác QTRRLS của

Viettinbank trong mô hình nghiên cứu với hệ số Beta chuẩn hoá (β = 0,184) tại mức ý nghĩa Sig=0,000. Như vậy, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì

khi ngân hàng có hoạt động tốt với những đặc trưng về quy mô, lãi suất huy

động, cho vay tốt hơn (hoặc giảm xuống) 1 đơn vị Viettinbank cũng tăng lên 0,184 và ngược lại.

thì công tác QTRRLS của