Luận văn Nghiên cứu các nhân tố tác động đến hành vi xem quảng cáo trên mạng xã hội tại Việt Nam

ại một NHTM cụ thể mà chưa tìm hiểu trên phạm vi rộng là hệ thống các NHTM của 1 quốc gia. Các khoảng trống trên sẽ là hướng nghiên cứu của luận án, qua đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển giao dịch phái sinh tại các NHTM VN, từ đó đề ra các giải pháp nhằm phát triển GDPS tại các NHTM VN trong thời gian tới. 1.4. Câu hỏi nghiên cứu Câu hỏi quản lý: Các nhân tố nào ảnh hưởng đến sự phát triển GDPS tại các NHTM? Câu hỏi nghiên cứu: 5 - Phát triển GDPS tại NHTM là gì? Chỉ tiêu nào đo lường mức độ phát triển? - Các yếu tố khách quan (môi trường kinh tế, hệ thống pháp luật, hành lang pháp lý về GDPS, khách hàng, đối thủ cạnh tranh có tác động như thế nào tới sự phát triển GDPS của các NHTM VN - Các yếu tố chủ quan thuộc về NHTM (công nghệ, uy tín, chiến lược kinh doanh...) có tác động như thế nào đến sự phát triển GDPS tại các NHTM VN. 1.5. Phương pháp nghiên cứu “ 1.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu Để thu thập thông tin phục vụ cho công tác nghiên cứu, tác giả sử dụng cả 2 loại dữ liệu là dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp. 1.5.1.1. Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo tài chính hàng năm của các NHTM VN, số liệu từ báo cáo hàng năm của NHNN VN. 1.5.1.2. Dữ liệu sơ cấp Tác giả tiến hành khảo sát thu thập ý kiến đánh giá từ 350 phiếu khảo sát. Nội dung khảo sát nhằm biết được mức độ đồng tình của đối tượng khảo sát đối với các yếu tố có ảnh hưởng tới sự phát triển GDPS tại các NHTM VN. 1.5.2. Phương pháp phân tích và tổng hợp dữ liệu 1.5.2.1. Phương pháp phân tích tổng hợp dữ liệu thứ cấp: báo cáo tài chính của NHTM, Báo cáo NHNN. 1.5.2.2. Phương pháp phân tích tổng hợp dữ liệu sơ cấp: Phương pháp thống kê mô tả và thống kê suy luận; Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha; Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis); Phân tích phương sai ANOVA; Phương pháp phân tích hồi quy. 6 1.6. Đóng góp của đề tài: Luận án xây mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới sự doanh số GDPS với các nhân tố (quy mô NHTM, dư nợ, thanh khoản, biến động tỷ giá, biến động lãi suất...) và các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển các GDPS của NHTM VN. Thông qua kết quả, lý giải các nhân tố tác động tới việc phát triển các giao dịch này từ đó đề xuất các giải pháp phát triển các GDPS tại các NHTM VN. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ GIAO DỊCH PHÁI SINH VÀ PHÁT TRIỂN GIAO DỊCH PHÁI SINH TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 2.1. Cơ sở lý luận về giao dịch phái sinh 2.1.1. Lịch sử ra đời và phát triển các giao dịch phái sinh. Hình thức phái sinh ghi nhận lần đầu tiên được vận dụng bởi Thales – nhà triết gia đầu tiên trong nền triết học Hy Lạp cổ đại, Sau đó vào giữa thế kỷ 17, GDQC (Option) chính thức được ra đời với mặt hàng củ giống hoa Tulip. Thị trường GDTL đầu tiên tên là Trung tâm Giao dịch Lúa gạo Dojima ở Nhật Bản vào những năm 1730. Với sự ra đời của Chicago Board of Trade năm 1848 tại Mỹ, là nơi thực hiện các GDTL hàng hóa đầu tiên có tổ chức của thế giới, năm 1975, SGD Chicago Board of Trade tạo ra HĐTL lãi suất đầu tiên, dựa trên các khoản vay có đảm bảo của Ginnie Mae (GNMA). Năm 1977, CBOT (Chicago Board of Trade) bắt đầu giao dịch. Tháng 12 năm 2007 NH Thanh toán Quốc tế báo cáo rằng "các hợp đồng phái sinh được trao đổi trên các sàn giao dịch đã tăng 27% đạt kỷ lục 681 nghìn tỷ USD." Và cho đến hết quý 4 năm 2013, khối lượng các GDPS toàn thế giới đã đạt 1200 nghìn tỷ USD, gần gấp đôi sau 6 năm. 2.1.2. Khái niệm GDPS 7 2.1.2.1. Khái niệm CCPS và CCTCPS. Công cụ phái sinh gồm phái sinh hàng hóa và phái sinh tài chính trong đó phái sinh hàng hóa là các giao dịch phái sinh mà tài sản cơ sở là hàng hóa (nông sản, nhiên liệu, kim loại) và phái sinh tài chính là các giao dịch phái sinh có tài sản cơ sở là tài sản tài chính (lãi suất, tỷ giá, chỉ số chứng khoán) CCTCPS là công cụ tài chính có giá trị được xác định dựa trên cơ sở giá trị của các công cụ tài chính cơ sở như chứng khoán, hối đoái, lãi suất. 2.1.2.2. Khái niệm giao dịch tài chính phái sinh GDPS là sự giao kết dưới dạng hợp đồng của các chủ thể kinh tế với mục đích bảo hiểm rủi ro và tìm kiếm lợi nhuận thông qua 4 loại hợp đồng: Kỳ hạn, hoán đổi, quyền chọn và tương lai với tài sản cơ sở là các tài sản tài chính. 2.1.3. Thị trường tài chính phái sinh 2.1.3.1. Phân loại thị trường tài chính phái sinh: Thị trường giao dịch tập trung (Exchange); Thị trường giao dịch phi tập trung (Over the counter) 2.1.3.2. Đặc điểm của thị trường tài chính phái sinh: Khối lượng giao dịch lớn; linh hoạt, mềm dẻo hơn các loại thị trường khác; Hàng hóa giao dịch đa dạng; Chịu ảnh hưởng lớn từ biến động giá cả của hàng hóa; Đa dạng các chủ thể tham gia, Rủi ro tiềm ẩn lớn. 2.1.3.3. Chức năng và vai trò của thị trường tài chính phái sinh a. Chức năng: Phòng ngừa rủi ro biến động giá; Tìm kiếm lợi nhuận thông qua kinh doanh chênh lệch giá hoặc đầu cơ; Dự đoán mức giá của tài sản cơ sở trong tương lai; Ổn định giá; Phân bổ lại rủi ro; Thúc đẩy sự phát triển của thị trường hàng hóa giao ngay. b. Vai trò: Đối với tổng thể nền kinh tế; Đối với DN, Đối với NH. 8 2.1.3.4. Chủ thể tham gia và mục đích tham gia giao dịch tài chính phái sinh: Có 3 chủ thể tham gia vào thị trường phái sinh: Hedger, Speculator, Arbitrage. 2.1.4. Phân loại các giao dịch tài chính phái sinh 2.1.4.1. Giao dịch kỳ hạn (Forward): Là một thỏa thuận mua bán một số lượng nhất định đơn vị tài sản cơ sở ở một thời điểm xác định trong tương lai theo một mức giá xác định ngay tại thời điểm thỏa thuận hợp đồng 2.1.4.2. Giao dịch tương lai (Future): Là một thỏa thuận mua bán một số lượng nhất định đơn vị tài sản cơ sở theo giá cố định tại thời điểm hợp đồng có hiệu lực và việc chuyển giao tài sản được thực hiện vào một ngày 2.1.4.3. Giao dịch hoán đổi (Swaps): Là các hợp đồng trao đổi ngoại tệ hoặc lãi suất giữa các chủ thể vào hoặc trước một ngày xác định trong tương lai. 2.1.4.4. Giao dịch quyền chọn (Option): GDQC là“một công cụ cho phép người mua quyền được mua hoặc được bán (chứ không phải nghĩa vụ): Một số lượng xác định các đơn vị tài sản cơ sở; Tại hay trước một thời điểm xác định trong tương lai; Với một mức giá xác định ngay tại thời điểm thỏa thuận hợp đồng.” 2.2. Phát triển các giao dịch phái sinh tại NHTM. 2.2.1. Khái niệm phát triển giao dịch phái sinh tại NHTM Phát triển các GDPS của NHTM là việc NH gia tăng về số lượng giao dịch, gia tăng về số lượng các công cụ tài chính phái sinh và nâng cao chất lượng, tiện ích của các giao dịch tài chính phái sinh nhằm đạt được các mục tiêu hoạt động kinh doanh của NH: giảm rủi ro, chi phí, tăng lợi nhuận và tăng sức cạnh tranh của NH trên thị trường trong một thời kỳ nhất định. 9 2.2.2. Chỉ tiêu đánh giá sự phát triển GDPS tại NHTM. 2.2.2.1. Chỉ tiêu định lượng a. Tốc độ tăng trưởng về số lượng và tính đa dạng của các GDPS b. Mức tăng về số lượng và cơ cấu khách hàng, đối tác c. Doanh số GDPS và tốc độ tăng doanh số GDPS d. Chi phí đầu tư cho các GDPS e. Thu nhập từ các GDPS 2.2.2.2. Chỉ tiêu định tính: Chất lượng các GDPS; Tính hoàn thiện của sản phẩm. 2.3. Kinh nghiệm về phát triển giao dịch phái sinh của một số NHTM nước ngoài và bài học cho các NHTM VN 2.3.1. Tổng quan về thị trường phái sinh thế giới Đến hết quý 4 năm 2015, khối lượng các GDPS toàn thế giới đã đạt 1400 nghìn tỷ USD, hơn gấp đôi sau 8 năm, doanh số giao dịch trên thị trường phái sinh thế giới cao gấp hơn 10 lần so với doanh số giao dịch thị trường cổ phiếu và trái phiếu. Bảng 3.28: Doanh số sản phẩm phái sinh của các NHTM trên thế giới (theo loại hợp đồng) Đơn vị tính: Tỷ USD Doanh số 2012 2013 So sánh 2014 So sánh 2015 So sánh Tổng Doanh số +/- % +/- % +/- % Futures & Forwards 146,229 157,217 10,988 7.5% 168,829 11,612 7.4% 172,744 3,915 2.3% 667,619 Swaps 573,931 611,175 37,244 6.5% 543,675 -67,500 -11.0% 580,881 37,206 6.8% 2,279,406 Options 128,643 143,135 14,492 11.3% 133,238 -9,897 -6.9% 137,520 4,282 3.2% 547,131 Credit Derivatives 56,862 60,546 3,684 6.5% 54,865 -5,681 -9.4% 51,389 -3,476 -6.3% 221,665 Tổng 905,664 972,074 66,410 7.3% 900,607 -71,467 -7.4% 942,536 41,929 4.7% 3,715,824 Nguồn: OCC’s Quarterly Report on Bank Trading and Derivatives Activities 2.3.2. Kinh nghiệm phát triển các giao dịch tài chính phái sinh 10 tại một số NHTM trên thế giới. - Kinh nghiệm phát triển GDPS tại các NHTM Mỹ - Kinh nghiệm phát triển GDPS tại các NHTM Trung Quốc - Kinh nghiệm phát triển GDPS tại các NHTM Ấn Độ 2.3.3. Bài học kinh nghiệm đối với các NHTM VN Từ thị trường phái sinh được chuẩn hóa cao của Mỹ có thể thấy để phát triển thị trường phái sinh tốt cần chú trọng tới việc phát triển các SGD, trung tâm giao dịch lớn dành cho các CCPS cũng như các tài sản cơ sở như chứng khoán, hàng hóa, vàng Yêu cầu quan trọng trong phát triển các SGD như vậy là có công nghệ thông tin tiên tiến, liên tục cập nhật thông tin, tiếp cận các sản phẩm giao dịch quốc tế, đáp ứng nhu cầu liên kết điện tử và thương mại 24/24 giờ (có thể tham khảo hệ thống GLOBEX và Project A). Từ thị trường Ấn Độ ta có thể thấy công nghệ cũng là một yếu tố then chốt trong việc phát triển thị trường phái sinh OTC khi các giao dịch yêu cầu sử dụng công nghệ phức tạp và hoàn toàn bằng điện. Trao đổi hàng hóa điện tử cần được thiết lập trên cả nước và được tạo điều kiện phát triển. Trung Quốc đã đạt được những thành công trong việc nhanh chóng chuyển từ thí điểm sang phát triển rộng rãi các GDPS tại tất cả các NHTM. Đặc biệt khi luật pháp quy định cho phép sử dụng CCPS nhằm cả ba mục đích chứ không bó hẹp trong việc phòng vệ. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG GIAO DỊCH PHÁI SINH TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VN HIỆN NAY 3.1. Một số vấn đề cơ bản về NHTM VN. 3.2. Thực trạng phát triển GDPS tại các NHTM VN 3.2.1. Thực trạng GDPS của các NHTM VN. 11 Các GDPS này đã có mặt tại nhiều NHTM VN. Một số GDPS phức tạp đã bắt đầu xuất hiện, tuy nhiên số lượng còn rất hạn chế. Bảng 3.1: Giá trị hợp đồng và giá trị ghi sổ GDPS của các NHTM VN Đơn vị: Tỷ đồng NH 2013 2014 2015 GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS Vietin bank 8,374,922.0 164,374.0 7,651,242.0 415,778.0 9,103,168.0 117,892.0 BIDV 13,098,911.0 161,393.0 10,732,848.0 232,369.0 11,542,855.0 254,192.0 VCB 20,119,071.0 136,725.0 16,339,721.0 -75,278.0 16,728,377.0 628.0 ACB 2,597,230.0 150.0 4,858,394.0 21,307.0 4,658,335.0 42,256.0 Techco mbank 17,053,803.0 -73,157.0 43,174,940.0 -18,409.0 37,071,259.0 -85,891.0 Eximb ank 16,544,733.0 7,190.0 15,789,397.0 13,435.0 19,752,170.0 30,797.0 SCB 31,115,061.0 6,056.0 18,430,275.0 -133,018.0 18,118,086.0 295,339.0 Sacom Bank 7,907,407.0 957.0 15,674,364.0 2,499.0 23,992,268.0 3,982.0 Nguồn: Báo cáo thường niên của các NHTM VN 3.2.1.1. Giao dịch kỳ hạn Bảng 3.2: Giá trị hợp đồng GDKH tại các NHTM VN. Đơn vị: triệu đồng NH 2013 2014 2015 GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS Vietinbank 436,213.0 78,808.0 1,562,008.0 428,012.0 1,089,623.0 23,589.0 BIDV 2,998,980.0 78,808.0 2,808,169.0 7,166.0 3,272,145.0 152,937.0 VCB 10,817,048.0 77,742.0 8,168,235.0 -128,457.0 7,784,153.0 -88,571.0 ACB 450,959.0 -4,080.0 769,174.0 4,264.0 157,743.0 -1,739.0 Techcombank 8,760,283.0 32,717.0 17,133,993.0 -131,411.0 14,453,007.0 -73,730.0 Eximbank 11,847,527.0 -4,237.0 6,155,514.0 6,482.0 3,809,583.0 29,012.0 SCB 29,530,417.0 13,143.0 8,196,872.0 -135,448.0 3,809,707.0 -27,260.0 Sacombank 771,607.0 594.0 1,022,485.0 1,023.0 5,711,963.0 3,982.0 Tổng 65,613,034.0 273,495.0 45,816,450.0 51,631.0 40,087,924.0 254,192.0 Nguồn: Báo cáo thường niên và Báo cáo tài chính của các NHTM. 3.2.1.2. Giao dịch tương lai: Giao dịch ngoại tệ tương lai vẫn chưa được thực hiện ở VN. Hiện nay, các NHTM đã được phép GDTL hàng hóa, với các mặt hàng nông sản: cà phê, chè, đậu tương, lương 12 thực, cao su Song NH chỉ đóng vai trò là trung gian môi giới giúp DN thực hiện các HĐTL hàng hóa tại các SGD nước ngoài. 3.2.1.3. Giao dịch hoán đổi: Thị trường hoán đổi được hình thành vào năm 1998 cùng với sự ra đời của thị trường kỳ hạn, nhưng GDHĐ chỉ được thực hiện giữa NHNN và các NHTM hoặc trên thị trường liên NH nhằm bù đắp sự thiếu hụt vốn VND tạm thời của các NHTM. Doanh số GDHĐ tại các NH đã tăng lên qua các năm, chứng tỏ loại giao dịch này cũng rất cần thiết đối với các NH. Bảng 3.3: Giá trị hợp đồng GDHĐ tại các NHTM VN. Đơn vị: triệu đồng NH 2013 2014 2015 GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS Vietinbank 7,938,709.0 82,585.0 6,089,234.0 -12,234.0 8,013,545.0 94,303.0 BIDV 10,099,931.0 82,585.0 7,924,679.0 225,203.0 8,270,710.0 101,255.0 VCB 9,302,023.0 58,983.0 8,171,486.0 53,179.0 8,944,224.0 89,199.0 ACB 2,146,271.0 4,230.0 1,887,542.0 10,157.0 2,545,303.0 49,342.0 Techcombank 8,293,520.0 -105,874. 26,040,947.0 113,002.0 22,618,252.0 -12,161.0 Eximbank 4,697,206.0 11,427.0 9,633,883.0 6,953.0 15,942,587.0 1,785.0 SCB 1,584,644.0 -7,087.0 10,233,403.0 2,430.0 14,308,379.0 322,599.0 Sacombank 4,012,984.0 363.0 12,353,596.0 1,476.0 15,982,023.0 0.0 Tổng 48,075,288.0 127,212.0 82,334,770.0 400,166.0 96,625,023.0 646,322.0 Nguồn: Báo cáo thường niên các NHTM VN 3.2.1.4. Giao dịch quyền chọn Các GDQC được thực hiện đầu tiên ở VN là QC tiền tệ, bắt đầu từ 2004 theo QĐ số 1452/2004/QĐ-NHNN. Hiện nay quyền chọn ngoại tệ không phổ biến tại VN bằng các GDPS ngoại tệ khác. Bảng 3.4: Doanh số quyền chọn tiền tệ ở ACB Đơn vị tính: triệu đồng Ngân 2013 2014 2015 hàng GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS GTHĐ GTGS ACB 443,497.0 -8,326.0 2,201,678.0 6,886.0 1,955,289.0 - Sacombank 3,122,816.0 - 2,298,283.0 - 2,298,282.0 - Nguồn: Báo cáo thường niên các NHTM 3.2.2. Lợi nhuận từ giao dịch phái sinh của các NHTM VN Hầu hết lợi nhuận từ GDPS chỉ chiếm chưa đến 8% trong tổng lợi nhuận. Điều này có thể thấy các NHTM chưa có sự quan tâm đúng mức tới các GDPS đồng thời các DN cũng chưa có thông 13 tin cũng như kiến thức nhiều về các giao dịch này. 3.2.3 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến doanh số giao dịch phái sinh tại các NHTM 3.2.3.1 Một số nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến doanh số giao dịch phái sinh tại NHTM 3.2.3.2 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Sơ đồ 3.1: Mô hình các nhân tố tác động đến doanh số GDPS tại các NHTM VN 3.2.3.3 Kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến doanh số GDPS tại các NHTM VN. Luận án sử dụng kỹ thuật phân tích mô hình hồi quy đa biến một phương trình nhằm phân tích tác động của các yếu tố: Quy mô NH, Thanh khoản NH, Biến động lãi suất, Biến động tỷ giá tới doanh số GDPS tại các NHTM VN giai đoạn 2006-2015. Hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa hai biến độc lập bất kỳ là thấp và Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) rất nhỏ (< 10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến Kết quả kiểm định mô hình được thể hiện cả bốn đều có ý nghĩa ở Quy mô NHTM Biến động lãi suất Thanh khoản NHTM Biến động tỷ giá Doanh số GDPS + + - + 14 mức tin cậy lớn hơn 95% (P>/z/ < 0.005) Phương trình hồi quy tuyến tính dựa trên kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội như sau: LN(TRD) = - 4.0320 + (- 5.3566)LIQ + 1.1294 SIZE + 10.4373 abs(EXR) + 3.7113 abs(IRT) Trong 04 biến độc lập của mô hình thì biến Độ biến động tỷ giá có tác động nhiều nhất lên Doanh số phái sinh, tiếp theo là biến thanh khoản, biến Độ biến động lãi suất và cuối cùng là biến quy mô NH. Biến thanh khoản là biến duy nhất có mối quan hệ ngược chiều với Doanh số PS, ba biến còn lại là quy mô NH, độ biến động tỷ giá, độ biến động lãi suất có mối quan hệ cùng chiều với Doanh số PS. 3.2.4. Đánh giá thực trạng GDPS tại các NHTM VN 3.2.4.1. Những kết quả đạt được: Góp phần phổ biến công cụ phái sinh cho DN trong nước; Tăng cạnh tranh giữa các NH, thúc đẩy hoạt động NHTM phát triển; Phòng ngừa rủi ro cho NHTM, DN, bình ổn nền kinh tế. 3.2.4.2. Những hạn chế và nguyên nhân a. Hạn chế: Đối tượng tham gia thị trường các CCPS là rất ít; Quy mô các hợp đồng phái sinh vẫn còn nhỏ; Các sản phẩm phái sinh vẫn chưa xuất hiện đầy đủ tại VN. b. Nguyên nhân: Chưa có sàn giao dịch chứng khoán phái sinh tập trung, vẫn còn khá mới mẻ với các DN VN và chưa thực sự có uy tín trên thị trường quốc tế; Trên thị trường còn thiếu những nhà đầu tư am hiểu về lợi ích cũng như kỹ thuật sử dụng các loại NVPS; Môi trường pháp lý chưa hoàn thiện; Công tác tuyên truyền quảng cáo chưa hiệu quả; Điều kiện giao dịch phức tạp và mức phí còn cao CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 15 4.1. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển GDPS tại các NHTM 4.1.1. Một số nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển GDPS tại các NHTM 4.1.2 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Chiến lược kinh doanh của NHTM + + + + + + + + + Phát triển GDPS tại các NHTM Hệ thống thông tin, kế toán, quản trị rủi ro Công nghệ Nguồn lực tài chính Uy tín, thương hiệu Nguồn nhân lực Nhân tố chủ quan + Nhân tố khách quan Chính sách và hành lang pháp lý Khách hàng Môi trường kinh tế Đối thủ cạnh tranh 16 4.1.3. Thiết kế bảng câu hỏi chính thức NCS lựa chọn thang đo Linkert 5 mức độ từ 1 đến 5 tương ứng với mức độ “Không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý” để thể khảo sát ý kiến của các đối tượng tham gia khảo sát về mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát GDPS tại các NHTM VN. Bảng câu hỏi được thiết kế sơ bộ ban đầu với 33 câu hỏi tương ứng với 33 yếu tố (biến) được cho là có ảnh hưởng đến sự phát triển GDPS của các NHTM VN. 4.1.4. Thu thập thông tin Với số lượng 33 biến định lượng thì để đạt được hiệu quả phân tích, tối thiểu NCS phải khảo sát khoảng 150 đối tượng. Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng kỹ thuật phỏng vấn khảo sát qua Google forms trên và một số ít in phiếu khảo sát trực tiếp. Tổng số phiếu gửi đi là 350, thu về 220 phiếu. 4.2. Kết quả nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển GDPS tại các NHTM VN. 4.2.1. Kết quả từ kiểm định giả thuyết thống kê Bảng 4.4: Phân tích dữ liệu thống kê tình hình phát triển các GDPS tại các NHTM hiện nay Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PTGDPSS1 220 3 5 4.46 .543 PTGDPSS2 220 2 5 4.37 .646 PTGDPSS3 220 2 5 4.58 .603 Nguồn: Số liệu điều tra thống kê Kết quả cho thấy điểm trung bình của các yếu tố hầu hết đều ở mức 4.37 đến 4.58, trên mức thang điểm 5, điều này chứng tỏ rằng 17 hầu hết mọi người đều đồng ý với các ý kiến mà tác giả đưa ra về tình hình phát triển các GDPS tại các NHTM hiện nay. 4.2.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển các GDPS của các NHTM VN 4.2.2.1. Thống kê mô tả dữ liệu: Kết quả thống kê (phụ lục 1 cho thấy cả 33 yếu tố đều được đánh giá ở mức độ cao: trên 4 điểm với thang đo 5 điểm và độ lệch chuẩn ở mức thấp phản ánh sự đánh giá tương đối đồng đều của các đối tượng khảo sát về các yếu tố được đề cập trong bảng khảo sát. 4.2.2.2. Độ tin cậy của thang đo: Các thang đo đều đạt tin cậy với hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cao: thấp nhất là 0.647 và cao nhất là 0.892 và tất cả các biến quan sát đều có tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Riêng đối với nhóm nhân tố chủ quan khi kiểm định thì biến CQ1 có tương quan tổng nhỏ hơn 0.3 nên tác giả loại ra khỏi mô hình và kiểm định lại độ tin cậy với 9 biến còn lại từ CQ2 đến CQ10 thì đạt được kết quả như bảng trên. 4.2.2.3. Phân tích khám phá nhân tố - Phân tích khám phá nhân tố cho các biến độc lập: Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .850 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 4093.992 df 496 Sig. .000 Giá trị sig.=0.000 của kiểm định Bartlett giúp chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết các biến không có tương quan với nhau. Hệ số KMO = 0.850 lớn hơn 0.5, giá trị p-value của kiểm định Barlett nhỏ hơn 0.05 cho thấy dữ liệu phù hợp với việc phân tích nhân tố. 18 Kết quả rút trích nhân tố phụ lục 4, dựa theo tiêu chuẩn đại lượng Initial Eigenvalues > 1 thì có 7 nhân tố được rút ra và chúng giải thích được 65.17% biến thiên của dữ liệu (phương sai giải thích bằng 65.17%) lớn hơn 50% (ngưỡng chấp nhận) có nghĩa là các điều kiện hình thành nhân tố mới được thỏa mãn. Từ đây chúng ta biết sẽ có 7 biến chính tác động đến sự phát triển các GDPS của các NHTMVN. Việc gom nhóm các yếu tố (biến) nhỏ theo nhân tố chính nào trong 7 nhân tố được rút trích, ta xem ma trận xoay nhân tố tại Phụ lục 5. Từ bảng ma trận xoay nhân tố, chúng ta sẽ loại đi những yếu tố nhỏ không có ý nghĩa bao gồm: CS2, CQ7, MTKT4. Sau cùng, chúng ta có tổng cộng 7 biến tương ứng với 7 nhân tố chính bao gồm: - Phân tích khám phá nhân tố cho biến phụ thuộc: Bảng 4.7: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .623 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 214.015 df 3 Sig. .000 Với KMO=0.623> 0.5 và p-value của kiểm định Bartlett = 0.000 < 0.05 cho thấy dữ liệu biến phụ thuộc phù hợp với phân tích nhân tố. Tác giả sử dụng phương pháp rút trích (Extraction Method) Principal Component Analysis, phép quay (Rotation Method) Varimax with Kaiser Normalization và kết quả cho thấy có 01 nhân tố được hình thành với phương sai giải thích bằng 69.62% > 50% cho thấy nhân tố được hình thành là phù hợp. 4.2.3. Xây dựng mô hình nghiên cứu Tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển GDPS tại các NHTM VN như sau: Sự phát triển GDPS tại 19 các NHTM VN ảnh hưởng bởi 5 yếu tố chính: Chính sách và hành lang pháp lý, Môi trường kinh tế, Khách hàng, Đối thủ cạnh tranh của NH và Yếu tố chủ quan của chính NH tương ứng với 7 biến như trong phần phân tích khám phá nhân tố đã trình bày: CS, MTKTA, MTKTB, KH, DTCT, CQA, CQB. Mô hình hồi quy được viết dưới dạng phương trình hồi quy tuyển tính đa biến như sau: PTGDPS = β0 + β1CS + β2KH + β3MTKTA + β4CQA + β5MTKTB + β6CQB + β7DTCT 4.2.4. Mối tương quan giữa các biến Bảng 4.10 Ma trận hệ số tương quan PTGDPS CS KH MTKTA CQA MTKTB CQB DTCT PTGDPS 1 CS .664** 1 KH .521** .444** 1 MTKTA .784** .506** .507** 1 CQA .644** .598** .454** .613** 1 MTKTB .573** .375** .451** .538** .402** 1 CQB .622** .442** .461** .604** .637** .393** 1 DTCT .608** .423** .487** .568** .500** .452** .523** 1 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (PTGDPS) là tương đối cao. 4.2.5. Lựa chọn biến và mô hình hồi quy đa biến Theo kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội theo từng bước để lựa chọn biến có kết quả mô hình nghiên cứu được thể hiện dưới dạng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến như sau: PTGDPS = β0 + β1CS + β3MTKTA + β5MTKTB + β6CQB + β7DTCT 4.2.6. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến Giá trị Adjusted R2 (adjusted R Square) = 0.746 nghĩa là có 74.6% biến thiên của sự PTGDPS được giải thích bởi mối liên hệ 20 tuyến tính với 5 nhân tố MTKTA, CS, DTCT, MTKTB, CQB, điều này cũng có nghĩa là mô hình hồi quy đa biến được sử dụng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 74.6%. 4.2.7. Kiểm định độ phù hợp của mô hình Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVA: Giá trị Sig. = 0.000, giá trị này cho phép chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, điều đó cũng có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình hồi quy tuyến tính của chúng ta có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc – PTGDPS và mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng là phù hợp, mức độ phù hợp là 74.6%. 4.2.8. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố Bảng 4.14 Kết quả phân tích hồi quy đa biến Biến (Variables) Hệ số hồi quy (Beta) Độ lệch chuẩn (Sd.Error) Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients) Giá trị t Mức ý nghĩa của t (Sig.) Độ chấp nhận (Toler ance) Hệ số phóng đại phươn g sai (VIF) Hằng số -0.70 0.195 -0.362 0.718 CS 0.272 0.038 0.297 7.249 0.000* 0.693 1.444 MTKTA 0.400 0.048 0.421 8.403 0.000* 0.462 2.163 MTKTB 0.117 0.036 0.134 3.222 0.001* 0.671 1.491 CQB 0.141 0.052 0.122 2.719 0.007* 0.573 1.745 DTCT 0.115 0.043 0.119 2.689 0.008* 0.594 1.683 Biến phụ thuộc: PTGDPS; *: có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Độ chấp nhận của biến (Tolerance) đều < 1, “tiêu chí Collinearity diagnostics với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor)” của các biến độc lập trong mô hình đều < 10 nên không có dấu hiệu đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình. Về mặt ý nghĩa thống kê của mô hình: ta thấy tất cả các giá trị Sig. (mức ý nghĩa của phép kiểm định t) đều < 0.01 nghĩa là c