Phạm Xuân Kiên
Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
Email: kienpx@hub.edu.vn
Lê Thanh Hà
Đại học Tây Nguyên, Đắk Lắk
Email: ltha@ttn.edu.vn
Nguyễn Đức Cương
Trường Đại học Công nghiệp TP. Hồ Chí Minh
Email: nguyenduccuong@iuh.edu.vn
Tóm tắt
Nghiên cứu kiểm định vai trò trung gian của thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa trong mối quan hệ giữa đặc điểm tính cách và ý định tiếp tục đầu tư của nhà đầu tư cá nhân tại TP. Hồ Chí Minh. Dựa trên Lý thuyết Hành vi có kế hoạch và mô hình Big Five, dữ liệu từ 300 mẫu được phân tích bằng PLS-SEM. Kết quả cho thấy thái độ là biến trung gian quan trọng. Tính hướng ngoại, tận tâm và dễ chịu ảnh hưởng trực tiếp đến ý định, trong khi sẵn sàng trải nghiệm và bất ổn cảm xúc tác động gián tiếp qua thái độ. Thái độ tích cực dự báo mạnh mẽ ý định đầu tư, khẳng định tính phù hợp của Lý thuyết Hành vi có kế hoạch trong bối cảnh tài chính số.
Từ khóa: Sự sẵn sàng trải nghiệm, tính dễ chịu, tính tâm lý bất ổn, thái độ đối với nhà đầu tư, ý định đầu tư tiền mã hoá
Summary
The study examines the mediating role of attitude toward cryptocurrency investment in the relationship between personality traits and the continued investment intention of individual investors in Ho Chi Minh City. Based on the Theory of Planned Behavior and the Big Five model, data from 300 samples were analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The findings reveal that attitude serves as a significant mediating variable. Specifically, extraversion, conscientiousness, and agreeableness have a direct impact on investment intention, whereas openness to experience and neuroticism exert an indirect effect through attitude. A positive attitude strongly predicts investment intention, thereby supporting the applicability of the Theory of Planned Behavior in the context of digital finance.
Keywords: Openness to experience, agreeableness, neuroticism, investor attitude, cryptocurrency investment intention
GIỚI THIỆU
Trong thập kỷ qua, sự phát triển của công nghệ chuỗi khối (blockchain) và sự xuất hiện của các tài sản kỹ thuật số như tiền mã hóa đã làm thay đổi mạnh mẽ thị trường tài chính toàn cầu. Bitcoin, Ethereum và nhiều đồng tiền mã hoá khác đã trở thành kênh đầu tư phổ biến, thu hút cả nhà đầu tư cá nhân lẫn tổ chức. Việt Nam nằm trong top 10 quốc gia có tỷ lệ sở hữu tiền mã hóa cao nhất thế giới, đặc biệt tại các thành phố lớn như TP. Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, hành vi đầu tư tiền mã hóa khác biệt đáng kể so với các kênh tài chính truyền thống do mức độ biến động cao, rủi ro lớn và thiếu minh bạch. Trong bối cảnh đó, các yếu tố tâm lý, đặc biệt là đặc điểm tính cách của nhà đầu tư, đóng vai trò quan trọng trong việc lý giải ý định và hành vi đầu tư (Angeles, 2024).
Theo Lý thuyết Hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991), thái độ là biến trung gian then chốt giữa đặc điểm cá nhân và ý định hành vi. Điều này đặc biệt phù hợp trong bối cảnh tiền mã hóa - nơi cảm xúc và đánh giá chủ quan thường ảnh hưởng mạnh hơn yếu tố kỹ thuật.
Mô hình Big Five của Costa và McCrae (1992) chỉ ra 5 đặc điểm tính cách có thể ảnh hưởng đến cách nhà đầu tư đánh giá rủi ro và ra quyết định là sự sẵn sàng trải nghiệm, tính tận tâm, hướng ngoại, dễ chịu và bất ổn cảm xúc (Brown và Taylor, 2014). Các nghiên cứu gần đây khẳng định các đặc điểm tính cách không chỉ tác động trực tiếp mà còn gián tiếp thông qua thái độ đến ý định đầu tư (Rodrigues và BV, 2024; Pham và cộng sự, 2024). Người cởi mở và hướng ngoại thường có thái độ tích cực với tiền mã hóa, trong khi người bất ổn cảm xúc lại thận trọng và dễ lo ngại.
Từ có sở đó, nghiên cứu này kiểm định vai trò trung gian của thái độ trong mối quan hệ giữa đặc điểm tính cách và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa của nhà đầu tư cá nhân tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng sẽ bổ sung bằng chứng thực nghiêm cho Lý thuyết Hành vi có kế hoạch, đồng thời cung cấm hàm ý cho thực tiễn quản lý tài chính số tại Việt Nam.
GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sự sẵn sàng trải nghiệm và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Sự sẵn sàng trải nghiệm phản ánh xu hướng tìm kiếm cái mới, tư duy linh hoạt và sẵn sàng chấp nhận rủi ro. Lý thuyết Hành vi có Kế hoạch của Ajzen (1991) nhấn mạnh, đặc điểm cá nhân có thể ảnh hưởng đến thái độ và ý định đầu tư thông qua nhận thức và cảm nhận chủ quan. Trong bối cảnh tài chính số, những người có mức độ sẵn sàng trải nghiệm cao thường dễ tiếp cận công nghệ mới, hứng thú với thị trường tài sản kỹ thuật số và chấp nhận rủi ro cao hơn. Nghiên cứu của Angeles (2024) cũng khẳng định mối quan hệ tích cực giữa sự sẵn sàng trải nghiệm và ý định đầu tư tiền mã hóa. Từ đó, giả thuyết được đặt ra như sau:
H1: Sự sẵn sàng trải nghiệm tác động tích cực đến Ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Tính tận tâm và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Tính tận tâm thể hiện sự cẩn trọng, có kế hoạch và kiên trì trong việc đạt mục tiêu. Những người có mức độ tận tâm cao thường ra quyết định đầu tư một cách có kỷ luật và dựa trên phân tích kỹ lưỡng, giúp họ duy trì hành vi đầu tư ổn định và dài hạn. Trong bối cảnh thị trường tiền mã hóa đầy biến động, tính tận tâm giúp nhà đầu tư kiên định với chiến lược, kiểm soát rủi ro và tránh các quyết định bốc đồng (Angeles, 2024). Từ đó, giả thuyết được đặt ra là:
H2: Tính tận tâm tác động tích cực đến Ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Tính hướng ngoại và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Tính hướng ngoại thể hiện sự năng động, tích cực và sẵn sàng chấp nhận rủi ro (Costa và McCrae, 1992). Những người hướng ngoại thường thoải mái với sự thay đổi, thích khám phá và dễ bị thu hút bởi các cơ hội đầu tư mới mẻ, có tiềm năng sinh lợi cao (Brown và Taylor, 2014). Trong bối cảnh thị trường tiền mã hóa đầy biến động, họ có xu hướng tiếp tục đầu tư bất chấp rủi ro ngắn hạn. Nghiên cứu của Angeles (2024), Honold và Oh (2025) cũng xác nhận tính hướng ngoại có ảnh hưởng tích cực đến hành vi đầu tư, đặc biệt trong các thị trường tài sản kỹ thuật số. Nhóm tác giả đề xuất giả thuyết sau:
H3: Tính hướng ngoại tác động tích cực đến Ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Tính dễ chịu và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Costa và McCrae (1992) chỉ ra rằng, tính dễ chịu phản ánh xu hướng thân thiện, vị tha và mong muốn duy trì các mối quan hệ hài hòa. Những người có tính dễ chịu cao thường tránh xung đột, ít chấp nhận rủi ro và thận trọng trong các quyết định tài chính (Brown và Taylor, 2014). Trong thị trường tiền mã hóa nhiều rủi ro pháp lý, họ thường cảm thấy thiếu an toàn và có xu hướng ưu tiên sự ổn định hơn là lợi nhuận cao. Nghiên cứu của Angeles (2024), Honold và Oh (2025) cũng chỉ ra rằng tính dễ chịu có mối quan hệ tiêu cực với thái độ và ý định đầu tư tiền mã hóa. Qua những phân tích trên, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết:
H4: Tính dễ chịu tác động tiêu cực đến ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Tính bất ổn cảm xúc và ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Tính bất ổn cảm xúc phản ánh xu hướng trải nghiệm cảm xúc tiêu cực như lo âu, căng thẳng và dễ bị ảnh hưởng bởi rủi ro (Costa và McCrae, 1992). Những người có mức độ bất ổn cảm xúc cao thường khó kiểm soát tâm lý, phản ứng mạnh trước biến động và dễ mất niềm tin vào thị trường. Nghiên cứu của Honold và Oh (2025), Pilatin và Dilek (2024) cũng cho thấy tính bất ổn cảm xúc có mối quan hệ tiêu cực với thái độ và ý định đầu tư tiền mã hóa. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:
H5: Tính bất ổn cảm xúc tác động tiêu cực đến Ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Sự sẵn sàng trải nghiệm và thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa
Trong bối cảnh tiền mã hóa, một lĩnh vực đầu tư mới, rủi ro cao nhưng giàu tiềm năng, những người có mức độ sẵn sàng trải nghiệm cao thường chấp nhận rủi ro, cởi mở với đổi mới công nghệ và có xu hướng hình thành thái độ tích cực đối với đầu tư tiền mã hóa. Các nghiên cứu của Honold và Oh (2025), Pilatin & Dilek (2024) cũng khẳng định sự sẵn sàng trải nghiệm góp phần thúc đẩy thái độ tích cực thông qua tăng nhận thức, giảm định kiến và khuyến khích chấp nhận rủi ro có kiểm soát. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:
H6: Sự sẵn sàng trải nghiệm tác động tích cực đến Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa.
Tính tận tâm và thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa
Tính tận tâm phản ánh sự cẩn trọng, kỷ luật và định hướng mục tiêu. Những người có mức độ tận tâm cao thường tìm hiểu kỹ lưỡng, lập kế hoạch rõ ràng và áp dụng chiến lược quản trị rủi ro, từ đó hình thành thái độ tích cực nhưng thận trọng đối với đầu tư. Giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H7: Tính tận tâm tác động tích cực đến Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa.
Tính hướng ngoại và thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa
Người hướng ngoại thường có xu hướng chấp nhận rủi ro cao, tiếp cận công nghệ mới nhanh và dễ bị thu hút bởi môi trường đầu tư sôi động. Các nghiên cứu của Luo và Zhang (2024) phản ánh, tính hướng ngoại có liên hệ tích cực với thái độ đầu tư tiền mã hóa thông qua hành vi tìm kiếm kích thích và nhu cầu tương tác xã hội. Giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H8: Tính hướng ngoại tác động tích cực đến Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa.
Tính dễ chịu và thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa
Trong bối cảnh đầu tư tiền mã hóa, nơi niềm tin vào công nghệ và cộng đồng đóng vai trò quan trọng, người có tính dễ chịu cao thường dễ tiếp nhận thông tin từ bạn bè, mạng xã hội…, từ đó hình thành thái độ tích cực. Nghiên cứu của Mahmud và cộng sự (2022) cho thấy tính dễ chịu thúc đẩy thái độ thuận lợi đối với đổi mới tài chính và đầu tư tiền mã hóa thông qua yếu tố niềm tin và học hỏi xã hội. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết:
H9: Tính dễ chịu tác động tích cực đến Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa.
Tính bất ổn cảm xúc và thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa
Người có mức độ bất ổn cảm xúc cao thường nhạy cảm với rủi ro, dễ bị ảnh hưởng bởi thông tin tiêu cực và cảm giác mất kiểm soát, từ đó hình thành thái độ tiêu cực đối với đầu tư. Các nghiên cứu của Honold và Oh (2025), Rodrigues và BV (2024) đều cho thấy mối quan hệ nghịch chiều giữa tính bất ổn cảm xúc và thái độ đầu tư vào tài sản rủi ro như tiền mã hóa. Từ đó, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết:
H10: Tính bất ổn cảm xúc tác động tiêu cực đến thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa.
Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa tác động tích cực đến ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa
Theo Lý thuyết Hành vi có kế hoạch, thái độ đối với hành vi là yếu tố cốt lõi quyết định ý định hành vi. Trong bối cảnh đầu tư tiền mã hóa, thái độ tích cực như niềm tin vào lợi nhuận, sự hấp dẫn của công nghệ blockchain hoặc kỳ vọng làm giàu, sẽ thúc đẩy ý định tiếp tục đầu tư. Các nghiên cứu của Pham và cộng sự (2024) cho thấy thái độ tích cực là yếu tố dự báo mạnh mẽ cho hành vi đầu tư lặp lại trong thị trường tiền mã hóa. Từ đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra là:
H11: Thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa tác động tích cực đến Ý định tiếp tục đầu tư tiền mã hóa.
Từ các giả thuyết trên, mô hình nghiên cứu đề xuất được thể hiện như Hình 1.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu
 |
| Nguồn: Đề xuất của nhóm tác giả |
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thang đo
Các thang đo được xây dựng dựa trên những nghiên cứu trước đã được kiểm chứng và điều chỉnh qua thảo luận với các chuyên gia, nhằm đảm bảo tính khoa học và khả năng so sánh với các nghiên cứu khác trong cùng lĩnh vực. Chi tiết các thang đo được trình bày trong Bảng 1. Tất cả các biến được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm, từ 1 - Hoàn toàn không đồng ý đến 5 - Hoàn toàn đồng ý.
Bảng 1: Thang đo sử dụng trong nghiên cứu
| Các thang đo | Mã hóa thang đo | Số lượng chỉ báo | Nguồn tài liệu tham khảo |
| Tính hướng ngoại | HN | 3 | Chang và Wang (2023) |
| Tính tận tâm | TT | 4 | Chang và Wang (2023) |
| Sự sẵn sàng trải nghiệm | TN | 3 | Chang và Wang (2023) |
| Tính dễ chịu | DC | 3 | Chang và Wang (2023) |
| Tính tâm lý bất ổn | BO | 3 | Chang và Wang (2023) |
| Thái độ đối với đầu tư | TD | 5 | Changchit và cộng sự (2025) |
| Ý định đầu tư tiền điện tử | YD | 3 | Chang và Wang (2023) |
Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả
Chọn mẫu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện và tiến hành khảo sát trực tuyến thông qua bảng câu hỏi. Đối tượng khảo sát là những nhà đầu tư cá nhân từ 18 tuổi trở lên đang hoặc có ý định đầu tư vào các loại thị trường tiền điện tử, chứng khoán, tiền tệ, vàng.... tại TP. Hồ Chí Minh. Kích thước mẫu được xác định theo công thức của Cochran (1977). Trong tổng số 384 bảng câu hỏi phát ra, có 300 bảng hợp lệ được thu về sử dụng cho nghiên cứu. Quá trình khảo sát được thực hiện từ tháng 4-6/2025.
Xử lý dữ liệu
Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SmartPLS 4. Mô hình lý thuyết được phát triển dựa trên các biến tiềm ẩn và biến quan sát. Phương pháp mô hình cấu trúc tuyến tính bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) được áp dụng để kiểm định các mối quan hệ trong mô hình. Quá trình phân tích bao gồm việc đánh giá trọng số ngoài, hệ số đường dẫn, giá trị R-squared, khả năng dự báo Q2 và các chỉ số độ tin cậy như Cronbach’s Alpha, Độ tin cậy tổng hợp và Phương sai trích trung bình. Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Đặc điểm mẫu
Mẫu khảo sát cho thấy sự chênh lệch đáng kể về giới tính, trong đó nam giới chiếm 60.6% và nữ giới chiếm 39.4%. Về độ tuổi, nhóm từ 31-50 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 69.4%, tiếp theo là nhóm 18-30 tuổi chiếm 28.3% và chỉ 2.3% người trên 50 tuổi. Tình trạng hôn nhân cho thấy 57% người tham gia đã kết hôn, trong khi 43% còn độc thân. Về trình độ học vấn, phần lớn có bằng cao đẳng hoặc đại học (69.7%), tiếp theo là sau đại học (27%), trung cấp (2.9%) và chỉ 0.3% có trình độ trung học phổ thông trở xuống.
Xét về nghề nghiệp, nhân viên văn phòng chiếm ưu thế (58.6%), tiếp đó là kỹ sư (10.7%), kinh doanh tự do (10.4%), quản lý (9.8%), tài chính/ngân hàng (7.2%), nội trợ hoặc đã nghỉ hưu (1%) và 2.3% làm nghề khác như bác sĩ, giáo viên. Thu nhập bình quân hàng tháng chủ yếu nằm trong khoảng 10-20 triệu đồng (46.9%), kế đến là 21-30 triệu đồng (26.7%), trên 30 triệu đồng (17.9%) và dưới 10 triệu đồng (8.5%).
Về mức đầu tư mong muốn vào tiền điện tử, nhóm dưới 30 triệu đồng chiếm nhiều nhất (43%), theo sau là 30-60 triệu đồng (24.1%), 61-100 triệu đồng (16.3%) và trên 100 triệu đồng (16.6%). Trong các loại tiền điện tử, Bitcoin được ưa chuộng nhất (57%), tiếp đến là Ethereum (11.1%), Ripple (7.8%), Tron (5.9%), Bitcoin Cash (5.2%), Binance Coin (4.9%), Cardano (2.9%), và 5.2% chọn các loại khác.
Đánh giá mô hình đo lường cấu trúc
Độ tin cậy và hội tụ của thang đo
Kết quả kiểm định độ tin cậy và hội tụ của thang đo cho thấy các biến quan sát đều đạt yêu cầu theo hướng dẫn của Hair và cộng sự (2016). Cụ thể, tất cả hệ số outer loading đều đạt yêu cầu, phản ánh mức độ hội tụ tốt giữa các biến quan sát với khái niệm đo lường. Hệ số Cronbach’s alpha dao động từ 0.816-0.886, hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR) từ 0.878-0.93, giá trị phương sai trích (AVE) từ 0.601-0.815, đều vượt ngưỡng khuyến nghị (α và CR > 0.7, AVE > 0.5), khẳng định độ tin cậy nội bộ và tính hội tụ của thang đo là đạt yêu cầu. Ngoài ra, chỉ số VIF của các biến đều
Bảng 2: Kết quả đánh giá chất lượng các biến quan sát
|
| Outer loading | VIF | Cronbach's alpha | CR | AVE |
| BO1 | 0.906 | 2.717 | 0.886 | 0.93 | 0.815 |
| BO2 | 0.933 | 3.423 | |||
| BO3 | 0.869 | 2.215 | |||
| DC1 | 0.881 | 1.950 | 0.853 | 0.909 | 0.77 |
| DC2 | 0.918 | 2.562 | |||
| DC3 | 0.832 | 2.095 | |||
| HN1 | 0.882 | 1.980 | 0.831 | 0.898 | 0.745 |
| HN2 | 0.848 | 2.051 | |||
| HN3 | 0.858 | 1.763 | |||
| TD1 | 0.789 | 1.762 | 0.835 | 0.882 | 0.601 |
| TD2 | 0.803 | 1.722 | |||
| TD3 | 0.824 | 2.025 | |||
| TD4 | 0.677 | 1.507 | |||
| TD5 | 0.776 | 1.688 | |||
| TN1 | 0.912 | 2.647 | 0.825 | 0.896 | 0.743 |
| TN2 | 0.893 | 2.567 | |||
| TN3 | 0.775 | 1.470 | |||
| TT1 | 0.857 | 2.040 | 0.816 | 0.878 | 0.646 |
| TT2 | 0.91 | 2.626 | |||
| TT3 | 0.772 | 1.919 | |||
| TT4 | 0.653 | 1.280 | |||
| YD1 | 0.871 | 2.090 | 0.837 | 0.902 | 0.754 |
| YD2 | 0.913 | 2.488 | |||
| YD3 | 0.819 | 1.727 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu
Giá trị phân biệt
Chỉ số Heterotrait-Monotrait (HTMT) cho thấy tất cả các cặp biến đều có giá trị HTMT nhỏ hơn ngưỡng 0.85 (Henseler và cộng sự, 2015), chứng tỏ giữa các khái niệm trong mô hình có sự phân biệt rõ ràng. Hai cặp biến có mức tương quan cao nhất là HN - YD (0.416), TD - YD (0.415), nhưng vẫn nằm trong giới hạn cho phép, khẳng định các thang đo đo lường những khái niệm riêng biệt. Do đó, mô hình đảm bảo được giá trị phân biệt và có thể tiếp tục phân tích mô hình cấu trúc.
Bảng 3: Tỷ số Heterotrait-Monotrait (HTMT)
|
| BO | DC | HN | TD | TN | TT | YD |
| BO |
|
|
|
|
|
|
|
| DC | 0.096 |
|
|
|
|
|
|
| HN | 0.081 | 0.150 |
|
|
|
|
|
| TD | 0.314 | 0.337 | 0.265 |
|
|
|
|
| TN | 0.049 | 0.229 | 0.060 | 0.250 |
|
|
|
| TT | 0.112 | 0.057 | 0.389 | 0.071 | 0.079 |
|
|
| YD | 0.168 | 0.325 | 0.416 | 0.415 | 0.151 | 0.224 |
|
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu
Mô hình cấu trúc (PLS-SEM)
Kết quả phân tích PLS-SEM cho thấy các biến phụ thuộc trong mô hình đều đạt giá trị R² và Q² dương, phản ánh khả năng giải thích và dự báo tương đối tốt. Cụ thể, TD có R² = 0.215 và Q² = 0.119; YD có R² = 0.250 và Q² = 0.171, cho thấy mô hình có mức độ dự báo ngoài mẫu chấp nhận được. Các chỉ số f² cho thấy tác động của các biến độc lập đến TD và YD đều ở mức nhỏ đến trung bình, nổi bật là BO (f² = 0.085) và DC (f² = 0.054) ảnh hưởng đến TD; HN (f² = 0.062) và TD (f² = 0.053) ảnh hưởng đến YD. Các biến còn lại như TN, TT có ảnh hưởng nhỏ nhưng vẫn đáng kể.
Nhìn chung, mô hình đảm bảo mức độ phù hợp để kiểm định các mối quan hệ giả thuyết.
Bảng 4: Đánh giá mô hình cấu trúc
|
|
|
|
| f-Square | |||||
| Construct | R-square | R-square Adjusted | Q² (=1-SSE/SSO) | BO | DC | HN | TD | TN | TT |
| TD | 0.215 | 0.201 | 0.119 | 0.085 | 0.054 | 0.042 | - | 0.032 | 0.005 |
| YD | 0.250 | 0.235 | 0.171 | 0.002 | 0.038 | 0.062 | 0.053 | 0.002 | 0.018 |
| BO | - | - | 0.000 | - | - | - | - | - | - |
| DC | - | - | 0.000 | - | - | - | - | - | - |
| HN | - | - | 0.000 | - | - | - | - | - | - |
| TN | - | - | 0.000 | - | - | - | - | - | - |
| TT | - | - | 0.000 | - | - | - | - | - | - |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Bảng 5: Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
| Giả thuyết | Đường dẫn | Hệ số β | Giá trị P | Kết luận |
| H1 | HN → YD | 0.236 | 0.000 | Chấp nhận |
| H2 | TT → YD | 0.123 | 0.017 | Chấp nhận |
| H3 | TN → YD | 0.043 | 0.480 | Bác bỏ |
| H4 | DC → YD | 0.179 | 0.001 | Chấp nhận |
| H5 | BO → YD | -0.044 | 0.406 | Bác bỏ |
| H6 | HN → TD | 0.195 | 0.002 | Chấp nhận |
| H7 | TT → TD | -0.068 | 0.232 | Bác bỏ |
| H8 | TN → TD | 0.161 | 0.005 | Chấp nhận |
| H9 | DC → TD | 0.213 | 0.000 | Chấp nhận |
| H10 | BO → TD | -0.260 | 0.000 | Chấp nhận |
| H11 | TD → YD | 0.225 | 0.000 | Chấp nhận |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu cho thấy 8/11 giả thuyết được chấp nhận và 3 giả thuyết bị bác bỏ dựa trên giá trị P 0.05), nên các giả thuyết H3 và H5 bị bác bỏ.
Đối với biến trung gian Thái độ đối với đầu tư (TD), các đặc điểm như tính hướng ngoại, sự sẵn sàng trải nghiệm và tính dễ chịu có ảnh hưởng tích cực và ý nghĩa (H6, H8, H9), trong khi tính tận tâm không ảnh hưởng đáng kể (H7 bị bác bỏ), tính bất ổn tâm lý có ảnh hưởng tiêu cực nhưng có ý nghĩa thống kê (H10: β = -0.260, p
Nhìn chung, kết quả này khẳng định thái độ là yếu tố trung gian then chốt giữa đặc điểm tính cách và ý định đầu tư. Những người có tính hướng ngoại, tính dễ chịu thường cởi mở, lạc quan và tin tưởng vào cơ hội thị trường, do đó dễ hình thành thái độ tích cực và ý định đầu tư mạnh mẽ. Ngược lại, những người bất ổn cảm xúc thương lo ngại, nhảy cảm với biến động, dẫn đến thái độ tiêu cực và giảm ý định đầu tư.
KẾT LUẬN
Nghiên cứu kiểm định vai trò trung gian của thái độ đối với đầu tư tiền mã hóa trong mối quan hệ giữa các đặc điểm tính cách Big Five và ý định tiếp tục đầu tư của nhà đầu tư cá nhân tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả phân tích PLS-SEM với 300 mẫu hợp lệ cho thấy, thái độ là biến trung gian quan trọng, chịu ảnh hưởng mạnh từ các đặc điểm như tính hướng ngoại, dễ chịu, sẵn sàng trải nghiệm và đặc biệt là bất ổn cảm xúc.
Ngoài ra, 3 đặc điểm tính cách có ảnh hưởng trực tiếp và tích cực đến ý định đầu tư là hướng ngoại, tận tâm và dễ chịu. Trong khi đó, sẵn sàng trải nghiệm và bất ổn cảm xúc chỉ ảnh hưởng gián tiếp thông qua thái độ. Kết quả mô hình đạt R² = 0.215 (TD) và R² = 0.250 (YD), cùng Q² > 0, chứng minh mức độ giải thích và dự báo tốt. Những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu tâm lý và tính cách nhà đầu tư để xây dựng các chiến lược tài chính cá nhân hóa, hiệu quả và bền vững hơn trong bối cảnh thị trường tiền mã hóa đầy biến động.
Tài liệu tham khảo:
1. Ajzen, I (1991). The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T.
2. Angeles, I. T (2024). Behavioral Biases, Risk Tolerance, Knowledge, and Investment on Cryptocurrency: A Moderated Mediation Analysis. Risk Tolerance, Knowledge, and Investment on Cryptocurrency: A Moderated Mediation Analysis (February 10, 2024).
3. Brown, S., & Taylor, K (2014). Household finances and the ‘Big Five’personality traits. Journal of Economic Psychology, 45, 197-212. https://doi.org/10.1016/j.joep.2014.10.006
4. Chang, Y. C., & Wang, Y. S (2023). the influence of personality and motivations on the intents to invest in cryptocurrencies. 2023 gbata readings book theme embracing the positive impact of disruption in the field of futurism, 83.
5. Changchit, C., Cutshall, R., Pham, L., & Bland, E (2025). Psychological and Technological Factors Shaping Cryptocurrency Investment: The Moderating Role of Personality Traits. Available at SSRN 5252820. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105606.
6. Cochran, W. G (1977). Sampling techniques. John Wiley & sons.
7. Costa, P. T., & McCrae, R. R (1992). Revised NEO personality inventory (NEO PI-R) and NEP five-factor inventory (NEO-FFI): professional manual. Psychological Assessment Resources.
8. Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M (2016). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage Publications.
9. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the academy of marketing science, 43(1), 115-135.
10. Honold, S. E., & Oh, N (2025). The influence of personality traits and demographic factors on cryptocurrency investment decisions. Personality and Individual Differences, 241, 113189.
11. Luo, J., Cao, Q., & Zhang, S (2024). How do personality traits affect investors' decision on crypto market including cryptocurrencies and NFTs? Review of Behavioral Finance, 16(4), 600-619.https://doi.org/10.1108/RBF-03-2023-0075.
12. Mahmud, K., Joarder, M. M. A., & Muheymin-Us-Sakib, K (2022). Adoption factors of FinTech: evidence from an emerging economy country-wide representative sample. International Journal of Financial Studies, 11(1), 9.
13. Pham, M. H. V., Linh Nham & Nguyen, T. T (2024). Assessing the factors affecting the Vietnamese intention to invest in cryptocurrency. Journal of Economic and Banking Studies, 4(8), 2.
14. Pilatin, A., & Dilek, Ö (2024). Investor intention, investor behavior and crypto assets in the framework of decomposed theory of planned behavior. Current Psychology, 43(2), 1309-1324.
15. Rodrigues, C. G., & BV, G (2024). Financial risk tolerance of individuals from the lens of big five personality traits-a multigenerational perspective. Studies in Economics and Finance, 41(1), 88-101.
| Ngày nhận bài: 16/9/2025; Ngày hoàn thiện biên tập: 10/10/2025; Ngày duyệt đăng: 15/10/2025 |
