Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng TNHH Một thành viên Standard Chartered (Việt Nam) dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu của luận văn gồm 7 bước được thể hiện như hình 3.1

• Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

3.2 Mô hình và thang đo nghiên cứu

3.2.1 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết nền liên quan đến hoạt động PCRT và hiệu quả hoạt động PCRT, đồng thời phân tích sơ lược các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả hoạt động PCRT tại các ngân hàng của các tác giả trong và ngoài nước, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu cho đề tài.

Mô hình nghiên cứu được xây dựng bao gồm 05 yếu tố như sau: (1) Hoạt động đào tạo; (2) Sự hiểu biết về PCRT; (3) Quy định pháp lý; (4) Sự sẵn sàng tham gia của ngân hàng; (5) Ứng dụng công nghệ.

Nhân tố Hoạt động đào tạo được kế thừa từ nghiên cứu của Yusarina Mat Isa và cộng sự (2015). Yusarina Mat Isa và cộng sự đã thực hiện các cuộc phỏng vấn được với các cán bộ tuân thủ giám sát việc đánh giá rủi ro rửa tiền và một giám đốc ngân hàng trung ương giám sát quy định về chống rửa tiền nhằm đánh giá rủi ro rửa tiền tại các tổ chức ngân hàng Malaysia. Tất cả những người được phỏng vấn đều đồng ý rằng các cán bộ tuyến đầu (frontline officers) nên được yêu cầu tham gia khóa đào tạo có cấu trúc về đánh giá rủi ro rửa tiền. Khóa đào tạo là nền tảng để nâng cao năng lực của các cán bộ tuyến đầu và với điều kiện là tất cả nhân viên đều phải vượt qua mô-đun này.

Nhân tố Quy định pháp lý; Sự sẵn sàng tham gia của ngân hàng; và Sự hiểu biết về PCRT được kế thừa từ nghiên cứu của Pok và cộng sự (2014). Pok, W. C., Omar, N., & Sathye, M. đã tiến hành nghiên cứu về hiệu quả của PCRT và các hoạt động tài trợ tội phạm tại Malaysia thông qua các cuộc phỏng vấn sâu với các nhà quản lý ngân hàng. Nghiên cứu cho thấy sự đồng thuận cao trong ngân hàng, sự bắt buộc phải tuân thủ các quy định pháp lý, sự chia sẻ thông tin giữa các nhà lập pháp và các cơ quan thực hiện lần lượt là ba thang đo lường hiệu quả tốt nhất của hoạt động PCRT.

Nhân tố Ứng dụng công nghệ được kế thừa từ nghiên cứu của Santha Vaithilingam và cộng sự (2007). Santha Vaithilingam và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu với mục đích xem xét các yếu tố nền tảng cho sự phổ biến của hoạt động rửa tiền. Kết quả nghiên cứu cho thấy khung pháp lý hiệu quả cùng với quản trị công ty tốt sẽ làm giảm mức độ phổ biến của hoạt động rửa tiền. Đồng thời, phân tích thực nghiệm chỉ ra rằng năng lực đổi mới về công nghệ cao sẽ tác động tiêu cực tới mức độ phổ biến của hoạt động rửa tiền. Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Ngoài các nhân tố kể trên, qua lược khảo luận văn cao học của tác giả Đào Nguyễn Tường Vân (2022) “Các nhân tố tác động đến hiệu quả phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bình Thuận” còn bao gồm nhân tố “Dịch bệnh Covid-19” với các biến quan sát liên quan đến phương án làm việc tại nhà và sự hạn chế đi lại. Tuy nhiên tại thời điểm thực hiện nghiên cứu, các hoạt động đã trở lại bình thường. Tác giả đánh giá nhân tố dịch bệnh Covid-19 không còn ảnh hưởng đến hiệu quả của hoạt động PCRT tại ngân hàng.

Mô hình nghiên cứu lý thuyết được trình bày như sau:

• Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hiệu quả công việc có thể được đánh giá bởi tổ chức, người quản lý thông qua các phương pháp như chỉ số trọng yếu KPIs. Hiệu quả công việc cũng có thể được đánh giá bởi đồng nghiệp bằng phương pháp đánh giá 360 độ (360-degree feedback) hoặc tự đánh giá bởi bản thân nhân viên. Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả thu thập thông tin tự đánh giá của quán bộ quản lý, nhân viên ngân hàng về hiệu quả hoạt động PCRT.

Phương pháp tự đánh giá có ưu điểm là chủ động, dễ thu thập; tuy nhiên cũng có thể gặp phải những sai lệch do người tham gia khảo sát không đánh giá được chính xác hiệu quả hoạt động PCRT – quá cao hoặc quá thấp so với thực tế.

Bản khảo sát ẩn danh hoặc không yêu cầu người tham gia cung cấp thông tin cá nhân sẽ giúp hạn chế sự thiếu khách quan trong quá trình tự đánh giá. Tự đánh giá được xem là có giá trị và độ tin cậy cao vì tính ẩn danh và không đòi hỏi thể hiện năng lực, giúp thông tin đánh giá trở nên khách quan hơn (Rego và cộng sự, 2008). Đồng thời, Gibbs và cộng sự (2013) nhấn mạnh, chỉ người lao động mới thực sự hiểu rõ quá trình làm việc và kết quả đạt được của bản thân, nên thông tin tự đánh giá là thông tin chuẩn xác nhất. Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Nghiên cứu của tác giả đánh giá về hiệu quả hoạt động PCRT của ngân hàng. Tác giả chọn đo lường hiệu quả hoạt động PCRT thông qua số lượng các giao dịch đáng ngờ bị phát hiện và được báo cáo lên các bộ phận liên quan (theo cách đo lường của Harvey, 2008).

Trên cơ sở lý thuyết nền về rửa tiền, phòng chống rửa tiền tại các ngân hàng và kết quả trong các nghiên cứu của Phạm Huy Hùng (2010), Pok và cộng sự (2014), Nguyễn Thị Loan (2016), Trương Thị Hồng và cộng sự (2018), ứng với mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết của nghiên cứu từ H1 đến H5 được trình bày như sau:

• Giả thuyết H1: Hoạt động đào tạo có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động PCRT tại SCBVL.
• Giả thuyết H2: Sự hiểu biết của cán bộ nhân viên có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động PCRT tại SCBVL.
• Giả thuyết H3: Quy định pháp lý có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động PCRT tại SCBVL.
• Giả thuyết H4: Sự sẵn sàng tham gia của ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động PCRT tại SCBVL.
• Giả thuyết H5: Ứng dụng công nghệ có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hiệu quả hoạt động PCRT tại SCBVL.

3.2.2 Thang đo nghiên cứu Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Trên cơ sở lý thuyết trình bày ở chương 2 liên quan đến hoạt động PCRT, đồng thời dựa trên thang đo trong các nghiên cứu trước có mục tiêu tương đồng với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả xây dựng các thang đo đo lường cho các khái niệm nghiên cứu. Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động PCRT tại mô hình nghiên cứu đề xuất được kế thừa từ nền tảng nghiên cứu của nhóm tác giả Trương Thị Hồng, Nguyễn Thị Thùy Linh, Hoàng Hải Yến, Vũ Thị Bích Ngọc (2018) với đề tài: “Nhân tố tác động tới hiệu quả phòng chống rửa tiền tại các ngân hàng thương mại”.

Dựa trên nền tảng nghiên cứu cũng như các yếu tố đặc trưng tại SCBVL, tác giả đã xây dựng thang đo nghiên cứu dành cho nhân viên và cán bộ quản lý – được thể hiện trong bảng 3.1.

• Bảng 3.1 Thang đo nghiên cứu

Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu được thiết kế theo thang đo Likert 5 mức độ, bao gồm: 1 – Hoàn toàn không đồng ý, 2 – Không đồng ý, 3 – Trung lập, 4 – Đồng ý, và 5 – Hoàn toàn đồng ý. Bên cạnh đó, một số câu hỏi thu thập thông tin cá nhân của người trả lời cũng được bổ sung trong phiếu khảo sát, nhằm hoàn thiện bộ dữ liệu và phục vụ cho quá trình phân tích nghiên cứu.

3.3 Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu nghiên cứu Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

3.3.1 Phương pháp chọn mẫu

Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện cho bài nghiên cứu. Phương pháp này giúp tiết kiệm chi phí, thời gian cũng như phù hợp với điều kiện làm việc của tác giả. Đây là phương pháp lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay sự dễ tiếp cận của đối tượng khảo sát ở những nơi mà tác giả có thể gặp được đối phương. Nếu người được khảo sát không đồng ý, tác giả chuyển sang đối tượng tiếp theo. Ngoài ra, phương pháp chọn mẫu thuận tiện cũng được dùng trong những nghiên cứu có sử dụng phân tích khám phá nhân tố nhằm xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu.

3.3.2 Kích thước mẫu nghiên cứu

Kích thước mẫu là một yếu tố được các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm, do có ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của ước lượng và khả năng suy diễn các tham số thống kê từ mẫu ra tổng thể. Việc lựa chọn kích thước mẫu phù hợp đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tính chính xác, tính đại diện cũng như sự ổn định của kết quả nghiên cứu. Mỗi phương pháp phân tích thống kê đều đưa ra những yêu cầu cụ thể về quy mô mẫu, tùy thuộc vào đặc điểm kỹ thuật và mục tiêu phân tích của phương pháp. Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được phải bằng ít nhất năm lần tổng số biến quan sát. Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 22, bao gồm 19 biến đo lường năm yếu tố độc lập và 3 biến đo lường yếu tố phụ thuộc. Do đó, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết để thực hiện phân tích EFA là 110 quan sát.

Đối với phân tích hồi quy đa biến: công thức xác định kích thước mẫu tối thiểu được áp dụng theo đề xuất của Tabachnick và Fidell (1996): n = 50 + 8*m Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Trong đó, m là số biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Với 5 biến độc lập, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 90 quan sát.

Tuy nhiên, nhằm nâng cao độ tin cậy của kết quả và giảm thiểu sai số trong quá trình chọn mẫu, các chuyên gia khuyến nghị sử dụng kích thước mẫu vượt mức tối thiểu. Trên cơ sở đó, nghiên cứu này đã tiến hành thu thập dữ liệu từ 162 cán bộ quản lý và nhân viên có liên quan đến các giao dịch và nghiệp vụ PCRT trong khoảng thời gian từ ngày 02/06/2025 đến ngày 15/08/2025. Việc mở rộng kích thước mẫu không chỉ bảo đảm yêu cầu về tính đại diện mà còn góp phần nâng cao độ tin cậy và giá trị suy luận của các kết quả phân tích.

3.4 Dữ liệu và phương thức thu thập dữ liệu

• Nghiên cứu sử dụng 2 loại dữ liệu chính là dữ liệu sơ cấp và thứ cấp. Trong đó:

Dữ liệu sơ cấp được thu thập dựa trên kết quả trả lời bảng câu hỏi khảo sát của 162 cán bộ quản lý và nhân viên có tham gia các giao dịch và nghiệp vụ liên quan đến hoạt động PCRT tại SCBVL. Phiếu khảo sát được gửi đến người được khảo sát thông qua email của các cán bộ nhân viên thuộc các bộ phận mà tác giả cần thu thập dữ liệu đáp ứng những yêu cầu nội dung của nghiên cứu.

Dữ liệu thứ cấp trích từ báo cáo định kỳ của Bộ phận Tuân thủ phụ trách về Phòng, chống Rửa tiền. Dữ liệu thứ cấp có ý nghĩa bổ sung, làm rõ thêm về mức độ thực hiện hoạt động Phòng, chống rửa tiền tại SCBVL, đặc biệt là công tác rà soát báo cáo giao dịch đáng ngờ.

3.5 Phân tích dữ liệu

Sau khi thang đo đã được hiệu chỉnh, bảng câu hỏi đã thiết kế hoàn thiện, tác giả tiến hành khảo sát đối tượng. Các phiếu khảo sát sẽ được kiểm tra lại và loại bỏ đối với các phiếu khảo sát kém chất lượng. Sau đó, tác giả tiến hành nhập liệu và phân tích các bước tiếp theo, bao gồm Phân tích Cronbach’s Alpha, Phân tích nhân tố khám phá – EFA, Phân tích hồi quy.

3.5.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Một thang đo được coi là có giá trị khi đo lường đúng cái cần đo, nghĩa là phương pháp đo lường đó không có sai lệch mang tinh hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Phân tích Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát trong mô hình và giúp loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến thấp. Một thang đo có độ tin cậy khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng [0.6-0.95].

Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)

• Từ 8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
• Từ 7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.
• Từ 6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.

Theo nghiên cứu của Nunnually và Bernstein (1994), với trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được.

Khi hệ số a quá lớn (a > 0.95) cho thấy nhiều biến cùng đo lượng một nội dung của khái niệm nghiên cứu, hay nói cách khác là các biến không có gì khác biệt nhau. Đây được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường thang đo. Ngoài ra, khi kiểm tra từng biến đo lường, ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total Correlation). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, J., 1978).

Đây là nghiên cứu chưa được thực hiện nhiều bằng phương pháp định lượng, nên đa phần các thang đo vẫn còn khá mới. Do đó, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên và loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng thấp hơn 0.3.

3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo:

• Giá trị hội tụ: Các biến quan sát cùng tính chất hội tụ về cùng một nhân tố, khi biểu diễn trong ma trận xoay, các biến này sẽ nằm chung một cột với nhau. Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.
• Giá trị phân biệt: Các biến quan sát hội tụ về nhân tố này và phải phân biệt với các biến quan sát hội tụ ở nhân tố khác, khi biểu diễn trong ma trận xoay, từng nhóm biến sẽ tách thành từng cột riêng biệt.

Sau khi kiểm định các nhân tố bằng Cronbach’s Alpha, các biến sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Phương pháp EFA rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) với các nhân tố có ý nghĩa hơn.

Tác giả áp dụng các tiêu chuẩn sau khi phân tích EFA trong nghiên cứu:

• Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp (Hair và cộng sự, 2010). Nếu trị số này dưới 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
• Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) được sử dụng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi sig Bartlett’s Test < 05 (các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố).
• Trị số Eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố nào có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2003).
• Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp (Hair và cộng sự, 2010).
• Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Theo Hair và cộng sự (2010), Factor Loading từ 0.5 là biến quan sát đạt chất lượng tốt, tối thiểu nên là 0.3.
• Phương pháp trích hệ số yếu tố Principal components với phép xoay Varimax; mục đích để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

3.5.3 Phân tích hồi quy Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát không đạt yêu cầu về độ tin cậy hoặc không đảm bảo giá trị đo lường sẽ được loại bỏ khỏi thang đo. Quá trình này được thực hiện liên tục và có hệ thống, cho đến khi các biến quan sát còn lại được nhóm lại một cách hợp lý trong các nhân tố được rút trích (hay còn gọi là các nhóm biến mới). Đối với các nhân tố mới được hình thành trong mô hình nghiên cứu, giá trị đại diện của từng nhân tố được xác định bằng giá trị trung bình của các biến quan sát cấu thành, qua đó đảm bảo tính khái quát, độ tin cậy và khả năng giải thích của mô hình trong quá trình phân tích.

Các bước thực hiện phân tích hồi quy bội (Multiple Linear Regression) như sau:

• Bước 1: Kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc bằng ma trận hệ số tương quan Pearson, đồng thời cần lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến.
• Bước 2: Xây dựng và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng: Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + e

Trong đó:

• Y: Biến phụ thuộc (Hiệu quả hoạt động PCRT)
• Xi: Các biến độc lập (Các nhân tố tác động đến hiệu quả hoạt động PCRT)
• β0: Hằng số hồi quy, hay còn gọi là hệ số chặn. Đây là chỉ số nói lên giá trị của Y sẽ là bao nhiêu nếu tất cả X cùng bằng Hay nói cách khác, chỉ số này cho chúng ta biết giá trị của Y là bao nhiêu nếu không có các X.
• β1: Hệ số hồi quy, hay còn gọi là hệ số góc. Chỉ số này cho chúng ta biết về mức thay đổi của Y gây ra bởi X tương ứng. Nói cách khác, chỉ số này nói lên có bao nhiêu đơn vị Y sẽ thay đổi nếu X tăng hay giảm một đơn vị.
• e: sai số. Chỉ số này càng lớn càng khiến cho khả năng dự đoán của hồi quy trở nên kém chính xác hơn hoặc sai lệch nhiều hơn so với thực tế. Sai số trong hồi quy tổng thể hay phần dư trong hồi quy mẫu đại diện cho hai giá trị, một là các biến độc lập ngoài mô hình, hai là các sai số ngẫu nhiên.

Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Sử dụng hệ số hiệu chỉnh R² (Adjusted R Square) thay thế cho R² (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

• Kiểm định sự phù hợp của mô hình: Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

Thực hiện kiểm định F bằng phương pháp phân tích phương sai ANOVA để lựa chọn mô hình tối ưu. Ta đặt giả thuyết H0: R² = 0.

• Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là R² ≠ 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy là phù hợp.
• Sig > 05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là R² = 0 một cách có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy không phù hợp.

Kiểm định sự đa cộng tuyến bằng việc xem xét Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflaction Factor). VIF càng nhỏ, càng ít khả năng xảy ra đa cộng tuyến. Hair và cộng sự (2006) cho rằng, ngưỡng VIF từ 10 trở lên sẽ xảy ra đa cộng tuyến mạnh. Ngoài ra, theo Nguyễn Đình Thọ (2010), trên thực tế, nếu VIF > 2, nhà nghiên cứu cần cẩn thận vì đã có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến gây sai lệch các ước lượng hồi quy

Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: nhằm đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hay không dựa vào kiểm định t (student) với giả thuyết H0: Hệ số hồi quy của biến độc lập Xi bằng 0. Mô hình hồi quy có bao nhiêu biến độc lập, chúng ta sẽ đi kiểm tra bấy nhiêu giả thuyết H0.

• Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Xi khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Xi có tác động lên biến phụ thuộc.
• Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Xi bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Xi không tác động lên biến phụ thuộc.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3

Chương 3 đã trình bày mô hình nghiên cứu dùng trong đề tài, cách thức xây dựng thang đo cũng như các công cụ phân tích dữ liệu khảo sát thu thập được. Dữ liệu thu thập được từ khảo sát 162 cán bộ quản lý và nhân viên thực hiện các công việc có liên quan đến các giao dịch và nghiệp vụ PCRT tại Ngân hàng TNHH Một thành viên Standard Chartered (Việt Nam) sẽ được phân tích bằng phần mềm thống kê SPSS qua các bước Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha; Phân tích nhân tố khám phá EFA; Phân tích tương quan; Phân tích hồi quy. Luận văn: PPNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Hoạt động phòng chống rửa tiền tại Ngân hàng