CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN VIỆC RA KHUYẾN NGHỊ ĐẦU TƯ CỦA NHÀ MÔI GIỚI TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.PDF

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH



H NGUYN THY TIÊN

CÁC YU T NH HNG
N VIC RA KHUYN NGH U T
CA NHÀ MÔI GII TRÊN TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM






LUN VN THC S KINH T

TP. H CHÍ MINH, THÁNG 09 NM 2012


B GIÁO DC VÀO ÀO TO
TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH




H NGUYN THY TIÊN

CÁC YU T NH HNG
N VIC RA KHUYN NGH U T
CA NHÀ MÔI GII TRÊN TH TRNG
CHNG KHOÁN VIT NAM

Chuyên ngành: Kinh t Tài chính – Ngân hàng
Mã s: 60.31.12

LUN VN THC S KINH T
Ngi hng dn khoa hc: GS.TS. Dng Th Bình Minh
TP. H CHÍ MINH, NM 2012



TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH CNG HÒA XÃ HI CH NGHA VIT NAM
PHÒNG QLT SAU I HC c lp – T do – Hnh Phúc
TP. H Chí Minh, ngày …… tháng …… nm 2012
Nhn xét ca Ngi hng dn khoa hc
(ti đa 1 trang A4)
1. H và tên hc viên: H NGUYN THY TIÊN Khóa: 19
2. Mã ngành: 60.31.12
3.  tài nghiên cu: Các yu t nh hng đn vic ra khuyn ngh đu t ca nhà
môi gii.
4. H tên Ngi hng dn khoa hc: GS. TS. Dng Th Bình Minh
5. Nhn xét: (Kt cu lun vn, phng pháp nghiên cu, nhng ni dung (đóng góp)
ca đ tài nghiên cu, thái đ làm vic ca hc viên)
………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………

………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
6. Kt lun: ……………………………………………………………………………
7. ánh giá: (đim / 10).






LI CM N
Trc ht tác gi xin gi li cám n chân thành
đn ngi hng dn khoa hc, GS. TS. Dng Th
Bình Minh, v nhng ý kin đóng góp, nhng ch dn
có giá tr giúp tác gi hoàn thành lun vn.
Tác gi xin gi li cám n đn gia đình và bn
bè đã ht lòng ng h và đng viên tác gi trong sut
thi gian thc hin lun vn này.


Tp. H Chí Minh, tháng 09 nm 2012
Hc viên
H Nguyn Thy Tiên




LI CAM OAN
Tác gi xin cam đoan đây là công trình nghiên cu ca riêng tác gi vi s
giúp đ ca Cô hng dn và nhng ngi mà tác gi đã cm n. S liu thng kê

đc ly t ngun đáng tin cy, ni dung và kt qu nghiên cu ca lun vn này
cha tng đc công b trong bt c công trình nào cho ti thi đim hin nay.

Tp. H Chí Minh, ngày tháng nm 2012
Tác gi



H Nguyn Thy Tiên



Danh mc ch vit tt:

- TTCK: Th trng chng khoán
- CK: Chng khoán
- MG: Môi gii
- NMG: Nhà môi gii
- MGCK: Môi gii chng khoán
- CTCK: Công ty chng khoán
- TTGD: Trung tâm giao dch
- KH: Khách hàng
- NT: Nhà đu t
- SGDCK: S giao dch chng khoán
- TTGDCK: Trung tâm giao dch chng khoán
- Tp. HCM: Thành ph H Chí Minh
- HN: Hà Ni
- CP: C phiu
- TP: Trái phiu
- DNNN: Doanh nghip Nhà nc

Danh mc bng:

Bng 3.1: Các t khóa trong phân tích nhân t
Bng 3.2: Mc đ và đim cho các câu tr li.
Bng 3.3: Bin 1
Bng 3.4: Bin 2
Bng 3.5: Bin 3
Bng 3.6: Bin CTCK
Bng 3.7: Bin 5
Bng 4.1: Kt qu Cronbach Alpha các thang đo


Bng 4.2: Bng KMO và kim đnh Barllet
Bng 4.3: Các mc đ đng tình ca ngi tr li.
Bng 4.4: c đim mu
Bng 4.5: im trung bình ca mi nhân t và các nhân t đc xem xét cao nht,
trung bình và thp nht.
Bng 4.6: Gii thích tng phng sai ca các nhân t khác nhau
Bng 4.7: Th hin ma trn nhân t xoay
Bng 4.8: Bng trích các nhân t th hin các bin trong mi nhân t vi h s ti
nhân t tng ng và phn trm phng sai

Mc lc

Tóm tt
Chng 1. Gii thiu 2
Chng 2. Tng quan các nghiên cu trc đó 3
Chng 3. Phng pháp nghiên cu và d liu 5
3.1. Mô t d liu nghiên cu 6
3.2. Mô hình nghiên cu 7
3.3. Mô t các bin nghiên cu 8
3.3.1. Bin 1 8
3.3.2. Bin 2 9
3.3.3. Bin 3 9
3.3.4. Bin 4 9
3.3.5. Bin 5 10
Chng 4. Ni dung và kt qu nghiên cu 10
4.1. ánh giá s b thang đo 10

4.1.1. H s tin cy Cronbach Alpha 10
4.1.2. Phân tích nhân t khám phá EFA 12
4.2. Nghiên cu chính thc 14
4.2.1. Kt qu ca trung bình có trng s và gii thích 16
4.2.2. Kt qu ca phân tích nhân t và gii thích 18
4.3. Tho lun các kt qu nghiên cu ca đ tài 23
Chng 5. Kt lun 28
5.1. Các kt qu nghiên cu chính 29
5.2.  xut các gii pháp phát trin 29
5.2.1. i vi nhà đu t 29
5.2.2. i vi nhà môi gii chng khoán………………………………… 30
5.2.3. i vi công ty chng khoán 33


5.2.4. i vi SGDCK 34
5.2.5. i vi UBCKNN 35
5.3. Hn ch và hng nghiên cu tip theo 39
Tài liu tham kho
1

TÓM TT
Bài nghiên cu này nghiên cu các nhân t nh hng đn vic ra khuyn
ngh đu t ca nhà môi gii trên th trng chng khoán Vit Nam.  thc hin
nghiên cu này, tác gi s dng mu gm 127 nhà môi gii đc chn la ngu
nhiên ti nhiu công ty chng khoán khác nhau trên TTCK Vit Nam. K thut
phân tích các nhân t đã đc s dng đ đa ra nhng suy lun có ý ngha và
nhng kt lun đã th hin rng có th chia các bin thành 5 thang đo khái nim nh
hng: nhân t thông tin, nhân t có liên quan đn giao dch, nhân t chính sách,
nhân t CTCK, nhân t k nng ca nhà môi gii.
2

Chng 1. Gii thiu
Th trng chng khoán là loi th trng đc bit,  đó thc hin vic trao
đi, mua bán các loi chng khoán, nhng hàng hóa khác vi loi hàng hóa thông
thng. Trên th trng này có nhiu ngi tham gia, nhng ngi có kh nng
phân tích và xác đnh đc giá c ca CK trên th trng s lng còn hn ch.
Chính vì vy, trong quá trình hình thành và phát trin TTCK, môi gii CK đã tr
thành hot đng nghip v đc trng và là nghip v c bn trên TTCK. Nguyên tc
trung gian tr thành mt nguyên tc không th thiu đc ca TTCK, đc nhiu
ngi chp nhn và dn dn mi hot đng giao dch, mua bán CK trên th trng
đu đc thc hin qua môi gii CK. Chính vì vy, hot đng ca ngi môi gii
có nh hng rt mnh m ti nhà đu t nói riêng và th trng nói chung. Nhng
nhn đnh hay khuyn ngh, thông tin t các nhà môi gii có th nh hng ít nhiu
ti hot đng mua bán ca nhà đu t, ti giá tr giao dch, din bin ca th trng.
Nên, khác vi ngh môi gii trong lnh vc khác, môi gii CK là hot đng nghip
v mang tính chuyên nghip cao, yêu cu ngi môi gii phi có k nng, có
chuyên môn, có trình đ nghip v, có đo đc ngh nghip, đng thi yêu cu phi
có môi trng h tr khá đa dng, bao gm b máy t chc, môi trng pháp lut,
….cùng vi các trang thit b cn thit. Nghiên cu này đc thc hin nhm xác
đnh nhng nhân t nào nh hng ti vic đa ra khuyn ngh đó, và nhân t nào
nh h
ng mnh, va hay yu ti s khuyn ngh đó. T kt qu ca bài nghiên cu
này, tác gi đã đ xut nhng gii pháp cn thit nhm phát trin th trng, phát
trin công ty chng khoán cng nh nhà môi gii chng khoán.




3

Chng 2. Tng quan các nghiên cu trc đó
2.1. Các nghiên cu ngoài nc:
- Kaur Bawa and Ruchita (2010): nghiên cu các nhân t nh hng ti vic ra
khuyn ngh đu t ca nhà môi gii chng khoán. D liu đc ly t bng câu
hi kho sát ca 120 NMG. Phng pháp phân tích nhân t đc s dng cho bài
nghiên cu. Kt qu bài nghiên cu đa ra 3 nhóm nhân t tác đng mnh, va và
yu ti vic đa ra khuyn ngh đu t ca nhà môi gii.
- Bushee and Raedy (2005): đa ra nhng chin lc giao dch c phiu trên th
trng đã to ra đc doanh thu cao. Tuy nhiên, có mt s nhân t có th làm gim
kh nng áp dng nhng chin lc này nh áp lc v giá, gii hn short sale, đng
lc đ duy trì mt danh mc đa dng hóa hòan toàn hay vic qui đnh không nm
gi quá 5% vn ch s hu ca 1 cty. Trong khi đó, trong mt s kch bn đc
xem xét, có nhng chin lc nh dòng tin/giá, đng lc làm gia tng doanh thu,
và nhng công b sau khi có li nhun, hch toán theo giá th trng và thc hin
nhng chin lc cng dn đã to ra đc doanh thu cao. Danh mc đc phân b
vi t trng ngang nhau thì tt hn là danh mc mà t trng khác nhau, trong đó hu
ht các chin lc đu nhn mnh tm quan trng ca vic đu t mnh hn vào
nhng công ty nh.
- Jeffrey A. Busse and T Clifton Green (2001): Các phn trình bày quan đim ca
các nhà phân tích v đu t chng khoán cá nhân đc phát sóng khi th trng m
ca. Thc t cho thy rng giá c phiu phn ng ch trong vòng vài giây khi các
báo cáo đc đ cp đn ln đu, còn vi các báo cáo tích cc thì phn ng trong
vòng mt phút. Cng đ giao dch tng gp đôi  phút đu tiên, vi mt s gia
tng đáng k ngi mua (ngi bán) bt đu giao dch sau nhng báo cáo tích cc
(tiêu cc). Nhng traders thc hin giao dch trong vòng 15 giây giao dch đu tiên
khi tin tc đc đ cp: s lng ít, nhng li nhun cao đáng k bng cách giao
4

dch da trên nhng báo cáo tích cc trong sut thi gian ca chng trình Midday
Call.
- Radhe .S. Pradhan, Ph.D and Basu D. Upadhyay (2006): Kt qu ca nghiên cu
này không h tr gi đnh đc lp ca mô hình bc đi ngu nhiên. Cuc kho sát ý
kin ca các chuyên gia tài chính Nepal ch ra rng giá th trng hin ti ca c
phiu là hu ích đ ra các quyt đnh mua hoc bán, đ d đoán doanh thu trung
bình trong tng lai, và d đoán giá trong tng lai. Các yu t chính nh hng
đn giá c phiu theo cm nhn ca h là c tc, li nhun gi li, c phiu thng,
và các vn đ v quyn. Giá c phiu đc cho rng bin đng nhiu hn so vi c
tc d kin. Nghiên cu cng cho rng các nhà đu t Nepal cng quan tâm đi vi
vic công b thông tin.
- Philip A.Fisher (2003): a ra 1 phng pháp: Phng pháp li đn đi và 15
nguyên tc đ đu t chng khoán thành công. Trong phn tho lun vi các công
ty đi tác, nhng câu hi đc sc nht thng không đc chun b trc, mà ch
ny sinh sau khi ông nghe câu tr li. Câu hi hay nht mà ông thng s dng “
Cái gì DN ca ngài đang đnh làm mà đi th cnh tranh ca ngài cha làm”câu
hi này chính là khát vng theo dõi sut cuc đi ca ông và cng là nn tng ca
15 tiêu chí mà ông đã đ cp. Ông cng đa ra phng pháp kim tin nhiu và ít
chu ri ro hn cho NT là: tìm ra các công ty tht s đáng chú ý và gi c phiu
ca chúng qua giai đon bin đng ca th trng đã mang li cho nhiu NT
khon li nhun hn hn nhng ngi c gng mua c phiu khi giá r và bán khi
giá đt.
- Guru (2009): đã kim nghim mc đ nh hng ca nhng công b chính sách v
mô đn doanh thu trong th trng chng khoán, nhng kênh khác nhau tác đng
đn giá c phiu và c gng làm sáng t mi liên kt gia chúng và s thay đi ca
th trng chng khoán.
- Srivastava (2009) đã tin hành nghiên cu vi mc tiêu điu tra xem mc đ nh
hng ca s thay đi các yu t v mô lên th trng chng khoán. Nghiên cu này
5

ch yu da trên nhng nghiên cu trc đó và đã kt lun rng th trng chng
khóan b nh hng mnh bi các yu t v mô ca đa phng hoc th gii.
2.1. Các nghiên cu trong nc:
- Lê Th Mai Linh (2003):
a ra các phng pháp phân tích đ la chn c phiu: Phân tích c bn (Phng
pháp này bao gm: chit khu lung c tc/ lung tin, h s P/E và các h s tài
chính, đánh giá giá tr tài sn ròng và các phng pháp kt hp khác), Phân tích k
thut (MA, RSI, các dng đ th nh : line, candle stick, bar, các mô hình đáng chú
ý: triangle (tam giác), flag (lá c), 2 đnh, 2 đáy, vai đu vai,
- Phan Th Bích Nguyt và Lê t Chí (2009):
Các trit lý PTKT, lý thuyt Down đ gii thích v giá và các phn ng ca giá,
nhn bit các dng đ th, đng xu hng, các mu hình đo chiu và mu hình
cng c xu hng đ d đoán xu hng giá c, đng MA và đ th giá đ xác đnh
kh nng bin đng ca c phiu ti vùng giá hin ti, ngòai ra còn có các lý thuyt
khác: lý thuyt sóng Elliot: đ xác đnh nhng mu hình sóng, t l sóng và d báo
th trng, lý thuyt Fibonocci: dãy s Fibo ám ch các mi quan h gi chí tò mò,
bt k mt s nào cng bng 1,618 ln con s trc nó và bt k mt con s nào
cng xp x bng 0,618 ln con s tip theo. Các nghiên cu này có liên quan đn
vic d đoán nhng thay đi trong các xu hng khi các mc giá gn các đng
thng đc to ra bi nhng nghiên cu Fibo.

Mc tiêu nghiên cu:
Mc tiêu nghiên cu c
a lun vn này là xác đnh các nhân t nh hng đn vic
ra khuyn ngh đu t ca nhà môi gii trên TTCK Vit Nam. Trên c s đó, đ
xut các gii pháp đi vi nhà môi gii đ đa ra khuyn ngh cho KH đc tt hn
cng nh nhng gii pháp đ hng ti phát trin mt TTCK lành mnh, n đnh, là
kênh huy đng vn tt trong nn kinh t Vit Nam nói riêng và th gii nói chung.
 Câu hi nghiên cu:
6

 bit đc nhng nhân t nào là ch yu và quan trng nht đi vi ngi môi
gii trong vic ra khuyn ngh đu t, nghiên cu này đc thc hin đ gii quyt
các vn đ:
- Xem xét có nhng nhân t nào nh hng đn vic ra khuyn ngh ca ngi
môi gii. Nhân t nào tác đng mnh, va và yu đn vic ra khuyn ngh
đu t?
- Các gi ý chính sách nào đc đa ra đi vi UBCKNN, SGDCK, CTCK và
ngi môi gii CK?
Chng 3. Phng pháp nghiên cu và d liu
Bài nghiên cu s dng kt hp phng pháp phân tích đnh lng và phân tích
đnh tính. Phng pháp phân tích đnh lng đc thc hin qua các bc:
- D liu đc ly t 300 bng câu hi kho sát ca các nhà môi gii trên
th trng chng khoán Vit Nam.
- Phn mm phân tích d liu SPSS đc s dng đ xây dng mô hình
nghiên cu. Tm quan trng ca mô hình đã đc đánh giá bng cách s
dng h s tng quan và th nghim Durbin-Watson.
Phng pháp phân tích đnh tính ch yu tp trung vào vic mô t, so sánh d liu,
xác đnh mi tng quan gia các bin và cui cùng là phân tích, gii thích kt qu
thu đc t mô hình đnh lng.
3.1. Mô t d liu nghiên cu:
 thc hin nghiên cu này, tác gi la chn ngu nhiên 300 nhà môi gii và tin
hành phát bng câu hi kho sát. S liu ca các bng câu hi kho sát đc ly
bng 2 cách:
- Phát bng câu hi kho sát trc tip cho nhà môi gii
- Gi link đ nhà môi gii check vào bng kho sát
(
/>VNzN3d5c21QdDc5M3c6MQ)
7

Sau đó, tác gi s tin hành tp hp li thành 1 bng kt qu đ làm d liu s cp
cho vic chy mô hình nghiên cu. K thut tính phn trm và tính trung bình có
trng s và phân tích nhân t đc s dng đ đa ra nhng suy lun có ý ngha cho
bài nghiên cu.
3.2. Mô hình nghiên cu:
Phân tích nhân t (Factor Analyis): phng pháp này đc s dng đ rút ngn và
tóm tt d liu. Trong bài nghiên cu, có 1 s lng ln các bin, hu ht có tng
quan vi nhau và s đc rút xung đn mt mc có th. Mi quan h gia tp hp
các bin s đc xem xét và th hin trong bài nghiên cu sau.
Mt s thut ng ca phân tích nhân t đc th hin theo bng di đây:
Bng 3.1: Các t khóa trong phân tích nhân t
T khóa
Gii thích
Eigen value
H s này đc s dng đ chn ra có bao nhiêu nhân t
phù hp (eigen value>1: chn)
Factor loading
H s ti nhân t: th hin mi tng quan đn gia các
bin và các nhân t
Factor matrix
Bao gm h s ti nhân t ca tt c các bin trên tt c
các nhân t đc trích
Factor score
im đc d đoán cho mi ngi tr li da trên mi
nhân t
Percentage of
variance Phn trm phng sai đc phân b cho mi nhân t
KMO
o lng đ phù hp ca mu và đc s dng đ kim
đnh s phù hp ca phân tích nhân t

Barlett's Test
ây là thng kê kim đnh dùng đ xem xét gi thuyt
mà các bin không có tng quan.

Phng pháp đc s dng trong phân tích nhân t là “Phân tích thành phn c
bn”. Trong bài phân tích này, tng phng sai ca d liu đc xem xét. ng
8

chéo ca ma trn tng quan là ma trn đn v và tt c phng sai đc th hin
đy đ trong ma trn nhân t. Nhng nhân t này đc gi là các thành phn c
bn. Mc dù ma trn nhân t gc hoc ma trn nhân t cha xoay ch ra mi quan
h gia các nhân t và các bin riêng bit, nhng kt qu khó có th gii thích đc
trong các nhân t đó, bi vì các nhân t có tng quan vi nhiu bin. Do đó,
phng sai đc gii thích bi mi nhân t đc phân b li bng phng pháp
xoay. Phng pháp đc s dng cho vic xoay trong nghiên cu này là “varimax”.
Nó là phng pháp xoay nhân t đ ti thiu hóa các bin vi h s ti trên mi
nhân t cao, nhm nâng cao tính gii thích ca các nhân t.
Có nhiu nhân t đc xem xét đi vi nhà môi gii khi ra khuyn ngh đu t vi
khách hàng và tt c các nhân t này đc th hin trong ph lc B. Ngi tr li
đc yêu cu đa ra câu tr li cho các nhân t khác nhau da trên thang đo Likert
5 đim t mc 1 hoàn toàn phn đi đn mc 5 hoàn toàn đng ý.
Bng 3.2: Mc đ và đim cho các câu tr li.
Mc đ
im
Hoàn toàn phn đi 1
Phn đi 2
Trung dung 3
ng ý 4
Hoàn toàn đng ý
5

3.3. Mô t các bin nghiên cu:
Các thang đo s dng đ đo lng các bin nghiên cu là các thang đo đã có trên
th gii. Các thang đo này đã đc kim đnh nhiu ln trên nhiu th trng khác
nhau. Vì vy, nghiên cu này ch ng dng cho TTCK Vit Nam. Tt c các thang
đo đc đo lng dng Likert 5 đim, thay đi t 1: hoàn toàn phn đi đn 5: hoàn
toàn đng ý.
3.3.1. Bin 1:
9

Bin này gm bn bin quan sát (bng 3.3)
Bng 3.3: Bin 1
1.
Thông tin c bn ca doanh nghip
2.
Vic công b thông tin
3.
Báo cáo hàng nm
4.
Thông tin mi v doanh nghip
3.3.2. Bin 2:
Bin này phn ánh mc đ giao dch ca c đông ni b, NT nc ngoài và các
giao dch khác trên th gii nh giá c các mt hàng chin lc,… Bin này bao
gm nm bin quan sát (Bng 3.4)
Bng 3.4: Bin 2
1.
Giao dch ni b
2.
Giao dch ca NT nc ngoài
3.

Giá c các mt hàng chin lc
4.
n đnh chính tr
5.
Tình hình th gii
3.3.3. Bin 3:
Bin 3 đc đo lng bng hai bin quan sát, phn ánh chính sách đc thc hin
tác đng đn vic ra khuyn ngh đu t ca nhà môi gii chng khoán (Bng 3.5).
Bng 3.5: Bin 3
1.
Chính sách tài khóa
2.
Chính sách tin t
3.3.4. Bin 4:
Bin này th hin các yu t có liên quan đn các khuyn ngh khác ngoài bn thân
NMG và các yu t ni ti ca CTCK. Bin này gm ba bin qan sát (bng 3.6)
Bng 3.6: Bin CTCK
1.
Tham kho t khuyn ngh khác
10

2.
C s ni ti ca công ty
3.
Khuyn ngh t Ban lãnh đo
3.3.5. Bin 5:
Bin này th hin các yu t có liên quan đn kinh nghim, kin thc và k nng
ca chính bn thân nhà môi gii chng khoán; vic phân tích k thut và các sn
phm, dch v tài chính mà NMG s dng (bng 3.7).
Bng 3.7: Bin 5

1.
Kinh nghim, kin thc và k nng ca chính bn thân nhà môi gii
2.
Phân tích k thut
3.
Sn phm, dch v phân tích

Chng 4. Ni dung và kt qu nghiên cu
4.1. ánh giá s b thang đo:
Các thang đo đc s dng trong nghiên cu này da theo các thang đo đã s dng
trong nhiu nghiên cu ti các th trng nc ngoài. Chúng đc đánh giá s b
đnh tính đ khng đnh ý ngha thut ng và ni dung ca thang đo. Kt qu cho
thy các câu hi đu rõ ràng, ngi môi gii hiu đc ni dung và ý ngha ca
tng câu hi ca tt c các thang đo. Vì vy, các thang đo này đc s dng trong
nghiên cu đnh lng s b đ tip tc đánh giá thông qua hai công c chính (1) h
s tin cy Cronbach Alpha và (2) phng pháp phân tích nhân t khám phá EFA.
H s Cronbach Alpha đc s dng đ loi các bin không phù hp trc. Các
bin có h s tng quan bin- tng nh hn 0.3 s b loi và tiêu chun chn thang
đo khi nó có đ tin cy t 0.6 tr lên. Tip theo, phng pháp EFA đc s dng.
Các bin có trng s nh hn 0.5 trong EFA s tip tc b loi. Phng pháp trích
h s s dng là principal components vi phép quay varimax và đim dng khi
trích các yu t có eigen value =1. Thang đo đc chp nhn khi tng phng sai
trích bng hoc ln hn 50% và trng s nhân t t 0.5 tr lên.
4.1.1. H s tin cy Cronbach Alpha:
11

Kt qu phân tích Cronbach Alpha ca các thang đo các khái nim đc trình bày
trong bng 4.1. Kt qu cho thy tt c các bin quan sát đu có h s tng quan
bin- tng >0.3. Vì vy không có bin nào b loi. Kt qu cui cùng cho thy tt c
các thang đo đu đt h s tin cy Cronbach Alpha: thp nht là 0.882 và cao nht là

0.892.
Bng 4.1: Kt qu Cronbach Alpha các thang đo
Item-Total Statistics



Bin quan sát

Trung
bình
thang đo
nu biu
b loi

Phng
sai thang
đo nu
bin b
loi

Tng
quan
bin-
tng

Square
Multiple
Correlation

Cronbach’s

Alpha nu
loi bin
I. BIN 1





7. Thông tin c bn
ca DN
57.83 76.012 .698 .603
.882
8. Công b thông tin
ca công ty
58.21 77.722 .568 .504 .887
10. Báo cáo hàng nm
ca công ty
58.02 76.096 .669 .595 .883
11. Thông tin mi DN
57.89
76.900
.678
.607
.883
II. BIN 2

9. Giao dch ni b
58.44
78.713
.455
.471
.891
10. Báo cáo hàng nm
ca công ty
58.02 76.096 .669 .595 .883
12. Giao dch NT
nc ngoài
58.44 77.721 .614 .562 .885
13. Giá các mt hàng
chin lc
58.21 77.989 .599 .555 .886
12

14. Tính n đnh
chính tr
57.98 76.631 .616 .594 .885
17. Tình hình th
trng th gii
58.28 77.866 .533 .452 .888
III. BIN 3





15. Chính sách tài

khóa
57.79 79.802 .467 .650 .890
16. Chính sách tin t
57.69
77.831
.606
.691
.885
IV. BIN 4





4. Tham kho t các
khuyn ngh khác
58.60 81.617 .385 .347
.892
5. C s nghiên cu
ni ti công ty
58.48 77.387 .518 .482 .889
6. Khuyn ngh t
BL
58.47 80.571 .410 .468
.892
V. BIN 5

1. Kinh nghim
57.56
78.361
.518
.465
.888
2. Phân tích k
thut
58.19 79.995 .413 .471
.892
3. Dch v PT
58.37
78.876
.495
.497
.889

4.1.2. Phân tích nhân t khám phá EFA:
Sau khi phân tích h s tin cy Cronbach Alpha, các thang đo đc đánh giá tip
theo bng phng pháp phân tích nhân t khám phá EFA. Phng pháp trích
principal components vi phép quay vuông góc varimax đc s dng trong các
phân tích EFA.
Tin hành phân tích nhân t khám phá đ loi b các bin không cn thit trong vic
đo lng mc đ nh hng. Các kt qu phân tích nh sau:
Bng 4.2: Bng KMO và kim đnh Barllet
13

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy.

.842

Bartlett's Test of
Sphericity

Approx. Chi-Square
993.352
Df
136
Sig.
.000

Rotated Component Matrix
a


Component

1
2
3
4
5
1.KINHNGHIEM

.626
2.PTKT




.833
3.DICHVUPT




.691
4.THAMKHAOTUKHGUYENNG
HIKHAC

.737
5.COSONOITAICONGTY



.651

6.KHUYENNGHITUBLD



.841

7.THONGTINCOBANDN

.711




8.CONGBOTHONGTIN
.752




9GIAODICHNOIBO

.625



10.BAOCAOHANGNAM
.750




11.THONGTINMOIVEDN
.741




12.GDNDTNUOCNGOAI

.638



13.GIAMATHANGCHIENLUOC

.688



14.ONDINHCHINHTRI

.652



14

15.CHINHSACHTAIKHOA


.850


16.CHINHSACHTIENTE


.780

17.TINHHINHTHEGIOI

.578



Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.


a. Rotation converged in 10 iterations.



T kt qu qu phân tích nhân t ln th nht,  bng 4.2 cho thy KMO ≥ 0,5 và
kim đnh Bartlett cho kt qu bác b gi thit Ho:  tng quan gia các bin
quan sát bng không trong tng th (giá tr Sig ≤ 0,05) Các bin có tng quan
vi nhau. Nh vy, phng pháp phân tích nhân t (EFA) là phù hp đ kim đnh
thang đo trong nghiên cu này (iu kin cn đ áp dng EFA là các bin phi có
tng quan vi nhau). (KMO là mt ch tiêu dùng đ xem xét s phù hp ca
phng pháp phân tích nhân t, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phng pháp EFA là phù hp
(Trng & Ngc, 2008)).
Kt qu EFA cho thy không có nhân t nào có h s ti nhân t nh (thp hn 0.5)
chng t không có nhân t nào b loi trong vic đo lng mc đ nh hng đn
khuyn ngh đu t ca ngi môi gii chng khoán.
4.2. Nghiên cu chính thc:
Bng 4.3: Các mc đ đng tình ca ngi tr li.
Mc đ
Tính đim

Hoàn toàn phn đi
1
Phn đi
2
Trung dung
3
ng ý
4
Hoàn toàn đng ý
5



15

Bng 4.4: c đim mu
c đim
Tn s
Phn trm (%)
Gii tính


Nam 190
63.33
N 110
36.67
Nhóm tui


22-30 187

62.33
31-40 111
37.00
Trên 40 2
0.67
Trình đ hc vn


Cao đng, THCN 5
1.67
i hc 234
78.00
Sau đi hc 61
20.33
Thu nhp bình
quân/tháng


Di 6trđ 69
23.00
T 6-12trđ 139
46.33
T 12-21trđ 60
20.00
Trên 21trđ 32
10.67
Kinh nghim làm vic


Di 1 nm 38

12.67
16

T 1-3 nm 98
32.67
T 3-5 nm 92
30.67
Trên 5 nm 72
24.00
ã tham gia khóa hc
MGCK


ã xong 215
71.67
Cha 42
14.00
ang hc 43
14.33

4.2.1. Kt qu ca trung bình có trng s và gii thích
Bng 4.5: im trung bình ca mi nhân t và các nhân t đc xem xét
cao nht, trung bình và thp nht.
Yu t
Trung bình đim
Th hng
Nhân t tác đng mnh nht


7. Thông tin c bn ca Doanh

nghip 4.22 1
8. Vic công b thông tin ca công
ty 4.05 2
11. Nhng thông tin mi v doanh
nghip nh các thng v giao dch
ln mua bán sáp nhp, …
3.97 3
10. Báo cáo hàng nm ca công ty 3.92 4
Nhân t tác đng tng đi mnh