Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB 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: Quản trị rủi ro trong hoạt động tín dụng tại ngân hàng thương mại cổ phần Á Châu 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 được thể hiện chi tiết trong hình 3.1, bắt đầu bằng đặt vấn đề nghiên cứu và kết thúc bằng trình bày kết quả nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu chính trong quy trình là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

• Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Bước 1: Phát triển và điều chỉnh thang đo. Thang đo được điều chỉnh trên cơ sở lý thuyết và các mô hình nghiên cứu trước đây về quản trị rủi ro tín dụng, các yếu tố ảnh hưởng quản trị rủi ro tín dụng và kết quả nghiên cứu định tính, thang đo nháp được hình thành để đo lường các khái niệm nghiên cứu trong mô hình.

Bước 2: Nghiên cứu định tính. Thang đo các khái niệm nghiên cứu được thiết kế từ nhiều thang đo của các nghiên cứu khác nhau, sau đó được điều chỉnh thông qua phỏng vấn chuyên gia. Kết quả nghiên cứu được điều chỉnh thành thang đo chính thức của đề tài.

Bước 3: Nghiên cứu định lượng. Thực hiện kiểm định các mô hình thang đo và mô hình lý thuyết.

3.2 Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Nghiên cứu định tính

• 1) Mục tiêu nghiên cứu định tính

Mục tiêu của nghiên cứu định tính là làm cơ sở cho việc diễn giải, minh chứng cho các kết quả nghiên cứu định lượng ở các bước sau, qua đó góp phần vào việc đưa ra các hàm ý quản trị của luận văn.

• (2) Thực hiện nghiên cứu định tính

Lược khảo nghiên cứu trước hình thành thang đo sơ bộ

Lược khảo từ khái niệm, cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước, các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro môi trường bao gồm Xử lý và thẩm định hồ sơ tín dụng; Quản lý vấn đề tín dụng; Đo lường, giám soát và kiểm soát Rủi ro tín dụng; Rủi ro môi trường.

Trong đó, Thang đo Xử lý và thẩm định hồ sơ tín dụng (CPA) gồm năm biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Yohannes Argaw (2016); George (2015). Thang đo Quản lý vấn đề tín dụng (MPC) gồm sáu biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Yohannes Argaw (2016). Thang đo Đo lường, giám sát và kiểm soát Rủi ro tín dụng (MCC) gồm năm biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Yohannes Argaw (2016);. Thang đo Rủi ro môi trường (ER) gồm 4 biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Ishtiaq (2015). Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB.

• Bảng 3.1 Thang đo các yếu tố ảnh hưởng quản trị Rủi ro tín dụng

Thang đo quản trị rủi ro tín dụng gồm 5 biến quan sát được kế thừa từ thang đo của Abu Hussain and Al-Ajmi (2012); Ishtiaq (2015).

• Bảng 3.2 Thang đo quản trị rủi ro tín dụng

Như vậy, qua quá trình tổng kết các nghiên cứu trước, thang đo nháp được hình thành như sau:

Các yếu tố ảnh hưởng quản trị rủi ro tín dụng số gồm 4 thành phần với 20 biến quan sát, trong đó:

• Xử lý và thẩm định hồ sơ tín dụng gồm 5 biến quan sát.
• Quản lý vấn đề tín dụng gồm 6 biến quan sát.
• Đo lường, giám soát và kiểm soát Rủi ro tín dụng gồm 5 biến quan sát.
• Rủi ro môi trường gồm 4 biến quan sát

Quản trị rủi ro tín dụng gồm 5 biến quan sát (Phụ lục 1)

• (3) Phỏng vấn chuyên gia

Sau khi có được thang đo từ các nghiên cứu trước, phỏng vấn chuyên gia với đại diện đang làm việc tại ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu được tiến hành. Mục tiêu của bước nghiên cứu này nhằm làm sáng tỏ thêm khái niệm nghiên cứu và loại bỏ, hiệu chỉnh hoặc bổ sung thang đo. Đối tượng phỏng vấn chuyên gia là các nhà quản lý đang làm việc tại ACB. Đây là những người làm việc lâu năm, có nhiều kinh nghiệm nên nhận thức rõ ảnh hưởng quản trị Rủi ro tín dụng tại ngân hàng. Số lượng mẫu phỏng vấn trong nghiên cứu định tính không có con số cụ thể. Số lượng mẫu dựa vào sự bão hòa câu trả lời của đối tượng phỏng vấn. Số lượng mẫu bảo hòa của nghiên cứu này dừng lại ở 7 chuyên gia. Phỏng vấn các chuyên gia được tiến hành theo cách thức sử dụng bảng câu hỏi gồm các câu hỏi mở nhằm điều chỉnh các biến quan sát cho phù hợp bối cảnh nghiên cứu. Các câu hỏi cho các đối tượng được phỏng vấn là những câu hỏi về các khái niệm trong mô hình nghiên cứu bao gồm các yếu tố ảnh hưởng quản trị Rủi ro tín dụng và quản trị Rủi ro tín dụng. Những câu hỏi phỏng vấn ở bước phỏng vấn chuyên gia được trình bày ở Phụ lục 2. Bảng câu hỏi sau khi được hoàn thành sẽ được sử dụng trong các buổi trao đổi trực tiếp với các chuyên gia. Thời gian, địa điểm trao đổi được bố trí một cách linh hoạt nhằm thuận tiện cho các đối tượng tham gia phỏng vấn. Các cuộc phỏng vấn cũng được tiến hành online khi các chuyên gia không thể bố trí được cuộc gặp trực tiếp. Quá trình thực hiện phỏng vấn chuyên gia được tiến hành từ đầu tháng 6 năm 2025.

3.2.2. Nghiên cứu định lượng Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB.

• Mục tiêu nghiên cứu định lượng

Mục tiêu của nghiên cứu định lượng đó chính là phát triển và sử dụng mô hình toán học, lý thuyết hoặc các giả thuyết có liên quan trực tiếp tới các hiện tượng. Quá trình đo lường cũng chính là trung tâm của nghiên cứu định lượng bởi vì quá trình đo lường này cũng đã giúp cung cấp các kết nối cơ bản giữa quan sát thực nghiệm và biểu thức toán học của các mối quan hệ định lượng. Số liệu định lượng được hiểu chính là tất cả các dữ liệu ở dạng số như số liệu thống kê, tỷ lệ phần trăm và nhiều dạng số liệu cụ thể khác.

• Phương pháp thu thập và xử lý thông tin Phương pháp chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu phi xác suất theo kiểu thuận tiện. Đối tượng khảo sát: là các CBNV đang làm việc tại ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu tại TP.HCM.

• Kích thước mẫu

Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), việc xác định kích thước mẫu là một nhiệm vụ quan trọng nhưng đồng thời cũng là thách thức lớn đối với nhiều nhà nghiên cứu. Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp xử lý dữ liệu được áp dụng trong nghiên cứu (chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, phân tích nhân tố khám phá – EFA…), cũng như mức độ tin cậy mà nghiên cứu yêu cầu. Về nguyên tắc, mẫu càng lớn sẽ càng nâng cao độ tin cậy và tính chính xác của kết quả, song đồng thời cũng đòi hỏi nhiều chi phí và thời gian, điều mà không phải đề tài nào cũng có thể đáp ứng. Bên cạnh đó, khái niệm về “mẫu lớn” vẫn chưa được thống nhất trong giới nghiên cứu. Do đó, việc xác định kích thước mẫu cần được xem xét trong mối tương quan với số lượng thông số ước lượng. Nếu sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood – ML) như gợi ý của Hair và cộng sự (2010), kích thước mẫu tối thiểu nên dao động trong khoảng 100–150 mẫu. Ngoài ra, theo Bollen (1989), được dẫn trong Nguyễn Đình Thọ (2013), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt tỷ lệ ít nhất 5 quan sát cho mỗi thông số ước lượng (tỷ lệ 5:1). Với 20 biến quan sát trong nghiên cứu này, số mẫu tối thiểu cần thiết là 20×5 = 100.

Theo Kumar (2005), kích thước mẫu phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, loại dữ liệu cần thu thập và mối quan hệ mà nhà nghiên cứu mong muốn khám phá. Khi vấn đề nghiên cứu có tính đa dạng và phức tạp, kích thước mẫu càng cần phải lớn để đảm bảo độ tin cậy. Nguyên tắc chung cho thấy rằng mẫu càng lớn thì kết quả nghiên cứu càng có độ chính xác cao. Tuy nhiên, trên thực tế, việc xác định kích thước mẫu còn bị chi phối bởi các yếu tố như nguồn lực tài chính, thời gian và khả năng tiếp cận đối tượng khảo sát. Bollen (1989) đề xuất rằng kích thước mẫu được coi là phù hợp nếu đảm bảo tối thiểu 5 quan sát cho mỗi biến trong mô hình. Trong nghiên cứu này, mô hình gồm 4 nhân tố độc lập với tổng cộng 20 biến quan sát, do đó kích thước mẫu tối thiểu cần đạt là n ≥ 20×5 = 100. Tác giả đã lựa chọn kích thước mẫu thực tế là 235 thông qua hình thức khảo sát trực tuyến bằng Google Drive, vượt mức tối thiểu yêu cầu và được xem là phù hợp cho mục tiêu nghiên cứu.

• (3) Phân tích dữ liệu Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB.

Sau khi thu nhận được các bảng hỏi trả lời như trên, tác giả đã thực hiện làm sạch số liệu và mã hóa thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập dữ liệu. Dữ liệu thu thập được xử lý bởi phần mềm SPSS phiên bản 20. Dữ liệu sau khi được mã hóa và làm sạch, sẽ được tiến hành phân tích thông qua các bước sau:

• Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả là bước đầu tiên trong việc phân tích dữ liệu định lượng để xác định độ phân phối của bộ dữ liệu đang nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp thống kê theo độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (Kurtoris) được thực hiện để kiểm tra xem dữ liệu có theo quy luật phân phối chuẩn hay không. Căn cứ trên tỷ số giữa giá trị độ nghiêng và độ nhọn cũng như sai số chuẩn của nó, ta có thể đánh giá phân phối có bình thường hay không (nằm giữa khoảng từ -2 đến +2). Khi tham số này nhỏ hơn -2 và lớn hơn +2, phân phối là không bình thường.

• Phân tích độ tin cậy

Kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Với phương pháp này, người phân tích có thể loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Trong nghiên cứu này, Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng được.

• Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)

Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro tín dụng có độ kết dính cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:

• Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
• Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05 ) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 ) Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB.

Các trọng số nhân tố nhỏ hơn 0,5 trong EFA cũng như chênh lệch trọng số nhỏ hơn 0,3 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

• Phân tích hồi quy tuyến tính

Trước hết, hệ số tương quan giữa quản trị Rủi ro tín dụng tại ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu và các nhân tố tác động sẽ được xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinary Least Square- OLS) được thực hiện nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định cường độ tác động của từng nhân tố ảnh hưởng đến quản trị Rủi ro tín dụng tại ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này được thực hiện như sau:

• Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến cùng một lượt (phương pháp Enter).
• Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh ( Adjusted R Square ).
• Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
• Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng
• Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta.
• Sau cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.

Tóm tắt chương 3

Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, mô tả quy trình nghiên cứu, điều chỉnh thang đo đồng thời trình bày phương pháp phân tích dữ liệu. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro tín dụng. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện bằng hai phương pháp: phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng. Luận văn: PPNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC rủi ro trong hoạt động tín dụng ngân hàng ACB