2.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
2.2.1.1 Đối với số liệu thứ cấp
- Thu thập số liệu thứ cấp từ Bảng báo cáo tài chính, Bảng cân đối kế toán, Kết quả hoạt động kinh doanh,…của HDBank Cần Thơ cung cấp từ năm 2011 đến 6 tháng đầu năm 2014.
- Tìm kiếm các thông tin từ Internet, các sách báo, tạp chí có liên quan để có thêm kiến thức giúp ích cho quá trình phân tích.
2.2.1.2 Đối với số liệu sơ cấp
Xây dựng bảng câu hỏi
- Xây dựng bảng câu hỏi thô dựa trên nền tảng các thông tin cần thu thập trong mô hình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tiết kiệm của KH cá nhân tại HDBank Cần Thơ.
- Bảng câu hỏi sau khi được thiết kế xong phỏng vấn thử 10 KH ngẫu nhiên để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi.
- Điều chỉnh và hoàn tất bảng câu hỏi thông qua phỏng vấn thử 10 KH. Sau đó tiến hành phỏng vấn KH.
Xác định cỡ mẫu nghiên cứu:31
Dựa vào lý thuyết thống kê cơ bản ta có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn là: (1) Độ biến động của dữ liệu, (2) Độ tin cậy trong nghiên cứu, (3) Khoảng sai số cho phép. Cỡ mẫu được xác định theo công thức:
n= p(1-p) (Zα/2/MOE)2 Với n: Cỡ mẫu
P: Tỷ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng như mục tiêu chọn mẫu (0 ≤ p ≤ 1)
30 Phạm Thị Tâm và Phạm Ngọc Thúy (2010)
31
Z: Giá trị tra bảng của phân phối chuẩn, Z ứng với độ tin cậy MOE: Sai số cho phép đối với cỡ mẫu nhỏ
V = p(1 - p ): Độ biến động của dữ liệu
+ Trong trường hợp bất lợi nhất là độ biến động của dữ liệu ở mức tối đa thì V = p (1 – p) Max V’ =1-2p = 0 p =0,5 (1).
+ Độ tin cậy trong nghiên cứu: Do thời gian, chi phí và năng lực có hạn nên đề tài chọn độ tin cậy ở mức 90% nên sai lầm tối đa là α = 10%. Ta có giá trị tra bảng của phân phối chuẩn ứng với độ tin cậy 90% là Zα/2= 1,564 (2)
+ Sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ là 10% (3)
Kết hợp (1), (2) và (3) ta có cỡ mẫu n = 61 quan sát.
+ Đề tài này sử dụng bộ số liệu gồm 86 quan sát. Vậy với những yêu cầu đặt ra đối với cỡ mẫu thì số quan sát là 86 đã đủ lớn để tiến hành nghiên cứu. Bảng 2.2: Thống kê số lượng mẫu phỏng vấn
Khoản mục Số lượng Tỷ trọng (%)
Nam 30 34,9
Nữ 56 65,1
Tổng 86 100
Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả tại Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ, 9/2014
Phương pháp chọn mẫu:
Chọn mẫu thuận tiện phi xác suất và chọn mẫu theo mạng quan hệ. Bằng cách phỏng vấn trực tiếp KH có gửi tiền tiết kiệm ở HDBank Cần Thơvề các vấn đề liên quan đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của họ thông qua bảng câu hỏi đã chuẩn bị trước. Cụ thể là những KH cá nhân sống ở Quận Ninh Kiều – Thành phố Cần Thơ. Những người đã có Chứng minh nhân dân, đủ điều kiện, giấy tờ cần thiết để làm thủ tục gửi tiền vào NH.
2.2.2 Phương pháp phân tích
Đối với mục tiêu 1:
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại HDBank Cần Thơ, tác giả sử dụng các phương pháp sau:
- Phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích với kỳ gốc của chỉ tiêu kinh tế.
Δy = y1 – y0 Trong đó: y0 là chỉ tiêu năm trước
y1 là chỉ tiêu năm sau
32
Phương pháp này sử dụng để so sánh số liệu năm cần tính với số liệu năm trước của các chỉ tiêu xem có biến động không và tìm ra nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế, từ đó đề ra biện pháp khắc phục.
- Phương pháp so sánh bằng số tương đối: là kết quả phép chia giữa trị số chênh lệch của kỳ phân tích so với kỳ gốc chia cho kỳ gốc của các chỉ tiêu kinh tế.
Trong đó: y0: là chỉ tiêu năm trước y1: là chỉ tiêu năm sau
Δs: biểu hiện tốc độ tăng trưởng của chỉ tiêu kinh tế
Phương pháp này dùng để làm rõ tình hình mức độ biến động của các chỉ tiêu kinh tế trong thời gian nào đó. So sánh tốc độ tăng trưởng của chỉ tiêu giữa các năm và so sánh tốc độ tăng trưởng giữa các chỉ tiêu. Từ đó tìm ra nguyên nhân và biện pháp khắc phục.
- Phương pháp thống kê mô tả (Descriptive statistics)32
: Là các phương pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu dưới dạng số hay chỉ số thống kê.
+ Thang đo biểu danh (danh nghĩa) (Nominal scale): là thang đo định tính sử dụng các con số (mã số) để phân loại đối tượng hoặc sử dụng như ký hiệu để phân biệt và nhận dạng đối tượng. Thang đo biểu danh hay thang đo danh nghĩa không có ý nghĩa về mặt lượng mặc dù nó được ký hiệu bằng các con số.
+ Phương pháp tần số (Frequency table): Là bảng tổng hợp các biểu hiện có thể có của đặc điểm quan sát, hoặc các khoản giá trị mà trong phạm vi đó dữ liệu (định lượng) có thể rơi vào và số quan sát tương ứng với mỗi biểu hiện hoặc khoản giá trị dữ liệu, ngoài ra còn có thể tính xem so với tổng số quan sát thì số đơn vị cùng thuộc biểu hiện hoặc khoảng giá trị này chiếm bao nhiêu phần trăm.
+ Trị trung bình (Mean): Để tính trị trung bình cho dữ liệu đã lập bảng tần số, ta vận dụng nguyên tắc của trung bình có trọng số, lúc này tần số của tổ nào cũng chính là trọng số của tổ đó; với bảng tần số lập ra trên cơ sở phân tổ thì mỗi tổ có một phạm vi giá trị ta sẽ lấy giá trị giữa của mỗi tỗ làm đại diện cho tổ đó.
+ Thang đo Likert: Trong bài nghiên cứu sẽ sử dụng thang đo Likert (Likert Scales) được ông Rensis Likert phát triển, là loại thang đo được sử dụng rất nhiều như là thang đo cho điểm có thể cộng điểm được (summated rating). Thang đo này bao gồm một phát biểu thể hiện một thái độ ưa thích hay không ưa thích, tốt hay xấu về một đối tượng nào đó. Người tham dự được hỏi để trả lời đồng ý hay không với từng câu phát biểu. Mỗi trả lời được
32 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005)
% 100 0 0 1 y y y s
33
cho 1 điểm số phản ánh mức độ ưa thích, và các điểm số đó có thể tổng hợp được để đo lường thái độ chung của người tham dự. Thang đo Likert có thể là 5, 7 hoặc 9 điểm mức độ. Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm và ý nghĩa của từng giá trị đối với mỗi mức độ được đánh giá như sau:
Giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum) / n = (5 -1) / 5
= 0.8
Ý nghĩa của giá trị trung bình của thang đo Likert: Từ 1 - 1,8: Rất không quan trọng
Từ 1,81 - 2,6: Không quan trọng Từ 2,61 - 3,4: Bình thường Từ 3,41 - 4,2: Quan trọng Từ 4,21 - 5: Rất quan trọng
- Phương pháp phân tích hồi quy tương quan33
Sử dụng phần mềm SPSS 18.0 xử lý số liệu thu thập thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn khách hàng.
- Bước đầu tiên, để đánh giá yếu tố nào ảnh hưởng đến lượng tiền gửi của khách hàng, biến phụ thuộc được nghiên cứu trong bài này là biến định lượng cho thấy lượng tiền gửi bằng số cụ thể chịu ảnh hưởng bởi các biến giải thích đưa vào mô hình. Do đó, cần phải chọn biến giải thích đưa vào mô hình sao cho phù hợp vì rất dễ có sự tương quan giữa các biến, đa cộng tuyến xảy ra sẽ cho mô hình không có ý nghĩa trong thực tế.
- Bước thứ hai, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đưa vào mô hình đến lượng tiền gửi tiết kiệm sẽ được đo lường thông qua việc chạy mô hình hồi quy tương quan. Sử dụng các kiểm định cơ bản trong thống kê đảm bảo mô hình phù hợp và có ý nghĩa. Thông qua kết quả hồi quy và nhận xét tình hình thực tế tiến hành phân tích các yếu tố tác động lên mô hình.
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại HDBank Cần Thơ, mô hình hồi quy tương quan được sử dụng có dạng như sau:
Yi=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+a6X6+a7X7+a8X8+a9X9+a10X10+a11X11+ei Với Yi : Lượng tiền gửi của khách hàng
a0: Hằng số
ai: Các hệ số ước lượng của các biến độc lập (i= 1,2,3,4) ei: Sai số
X1: Giới tính của KH
34 X2: Độ tuổi của KH
X3: Tình trạng hôn nhân của KH X4: Có người quen làm việc tại NH X5: Số người phụ thuộc của KH
X6: Thu nhập bình quân hàng tháng của KH X7: Chi tiêu bình quân hàng tháng của KH X8: Cảm nhận của KH về lãi suất NH đưa ra X9: Khuyến mãi của NH
X10: Thái độ phục vụ của nhân viên NH X11: Thời gian giao dịch tại NH
- Giới tính (X1): Biến này là biến giả với giá trị 0 có nghĩa là nam giới và giá trị 1 có nghĩa là nữ giới. Thường thì phụ nữ luôn là người quản lý tiền trong gia đình, họ có thói quen tiết kiệm nên lượng tiền gửi tiết kiệm của họ vào ngân hàng nhiều hơn người nam.
- Tuổi tác (X2): Biến này đo lường độ tuổi của người gửi tiền. Tuổi của khách hàng càng cao thì cho thấy họ có xu hướng tiết kiệm nhiều hơn có thể là vì mục đích sinh lãi, dự phòng lúc tuổi già hoặc để ổn định cuộc sống. Ngược lại, những người trẻ tuổi thường có khuynh hướng tiêu dùng nhiều hơn tiết kiệm, do đó họ thường ít gửi tiết kiệm.
- Tình trạng hôn nhân (X3): Biến này là biến giả với gía trị 0 có nghĩa là người gửi tiền còn độc than và giá trị 1 có nghĩa là người gửi tiền đã có gia đình. Những người có gia đình gửi tiết kiệm nhiều hơn người độc thân. Nguyên nhân có sự khác nhau là vì những người có gia đình thường có xu hướng tích lũy nhiều hơn, họ có trách nhiệm xây dựng gia đình của mình, và cả 2 vợ chồng cùng tích lũy cho tương lai con cái của họ.
- Có người quen làm trong ngân hàng (X4): Biến này cũng là biến giả với giá trị 0 có nghĩa là người gửi tiền không có người quen làm việc tại HDBank Cần Thơ và 1 có nghĩa là người gửi tiền có người quen làm việc tại ngân hang này. Đây chính là yếu tố thể hiện niềm tin vào ngân hàng, một yếu tố cực kỳ quan trọng đối với khách hàng quyết định lượng tiền gửi vào ngân hàng.KH có người quen làm việc tại ngân hàng mà họ gửi tiền thì lúc đó lượng tiền gửi của họ thường sẽ nhiều hơn.
- Số người phụ thuộc của KH (X5): Biến này đo lường số người phụ thuộc của người gửi tiền. Đây là những thành viên ngoài độ tuổi lao động mà người gửi tiền có trách nhiệm chăm sóc và nuôi dưỡng. Lứa tuổi này bao gồm những người dưới 15 tuổi và trên 60 tuổi. Số người phụ thuộc càng nhiều thì lượng tiền gửi tiết kiệm của người gửi tiền vào ngân hàng sẽ càng thấp.
- Thu nhập trung bình hàng tháng của KH (X6): Biến này đo lường mức thu thập trung bình hàng tháng của người gửi tiền. Có thể thấy rằng những
35
KH có thu nhập càng cao thì lượng tiền tích lũy của họ càng nhiều và khả năng họ gửi tiền vào ngân hàng sẽ nhiều hơn những người có thu nhập thấp.
- Chi tiêu trung bình hàng tháng của KH (X7): Biến này đo lường mức chi tiêu trung bình hàng tháng của người gửi tiền. Những KH có thói quen chi tiêu càng nhiều thì sẽ làm giảm đi lượng tiền tiết kiệm của họ. Chi tiêu càng ít, họ càng sẽ có lượng tiền nhàn rỗi nhiều và lượng tiền gửi tiết kiệm của họ cũng nhiều hơn.
- Cảm nhận của người gửi tiền về lãi suất ngân hàng đưa ra (X8): Biến này là biến giả với giá trị là 0 có nghĩa là người gửi tiền nhận định rằng lãi suất ngân hàng đưa ra thấp hơn những ngân hàng khác mà họ biết và giá trị là 1 có nghĩa là người gửi tiền cho rằng lãi suất ngân hàng đưa ra cao hơn những ngân hàng khác. Yếu tố này rất quan trọng có ảnh hưởng rất lớn đến lượng tiền gửi tiết kiệm của khách hàng. Khi KH cho rằng lãi suất của ngân hàng đưa ra cao hơn thì khách hàng sẽ lựa chọn ngân hàng để gửi tiền và sẽ gửi với lượng tiền nhiều hơn.
- Khuyến mãi của NH (X9): Biến này là biến giả với giá trị là 0 có nghĩa là người gửi tiền không có nhận được khuyến mãi từ NH và giá trị là 1 có nghĩa là người gửi tiền có nhận được khuyến mãi từ NH khi họ gửi tiền vào NH. Khuyến mãi cũng là một trong những chiến lược thu hút KH đến gửi tiền của các NHTM hiện nay. Khi KH nhận được khuyến mãi từ NH thì họ sẽ cảm thấy thích thú hơn và gửi tiền vào NH nhiều hơn khi NH đưa ra chính sách lượng tiền gửi càng nhiều thì giá trị khuyến mãi càng lớn.
- Thái độ phục vụ của nhân viên NH (X10): Đây là biến giả với giá trị là 0 có nghĩa là KH đánh giá thái độ phục vụ của nhân viên NH chưa tốt và giá trị là 1 khi KH đánh giá thái độ phục vụ của nhân viên NH là tốt. Nếu nhân viên NH thực hiện nhanh chóng các giao dịch tiền gửi, niềm nở khi tiếp xúc với KH thì KH sẽ gửi tiền vào NH nhiều hơn.
- Thời gian giao dịch tại NH (X11): Biến này cũng là biến giả với giá trị là 0 có nghĩa là người gửi tiền đánh giá thời gian giao dịch tại NH là chậm và giá trị là 1 có nghĩa là người gửi tiền đánh giá thời gian giao dịch tại NH là nhanh. Thời gian giao dịch tại NH là thời gian thực hiện các thủ tục, chứng từ theo quy định bắt buộc của NH khi KH đến gửi tiền. Nếu thời gian giao dịch càng ngắn sẽ tiết kiệm được thời gian cho KH, làm hài lòng KH thì KH sẽ gửi tiền vào NH nhiều hơn và ngược lại.
36
Bảng 2.3: Tổng hợp biến với dấu kỳ vọng được xem xét trong mô hình hồi quy tương quan
Biến Giải thích biến
Dấu kỳ vọng Giới tính (X1) Biến giả có hai giá trị: Nam=0,
Nữ=1 +
Độ tuổi (X2) Biến đo độ tuổi của người gửi
tiền (tuổi) +
Tình trạng hôn nhân (X3) Biến giả có hai giá trị: Độc
thân=0, có gia đình=1 + Có người quen làm việc ở
ngân hàng (X4)
Biến giả có hai giá trị: Không
có quen=0, có quen=1 +
Số người phụ thuộc (X5) Biến đo số người phụ thuộc
(người) -
Thu nhập bình quân hàng tháng của KH (X6)
Biến đo lượng thu nhập tính
bằng triệu đồng +
Chi tiêu bình quân hàng tháng của KH (X7)
Biến đo lượng chi tiêu tính
bằng triệu đồng -
Cảm nhận của KH về lãi suất ngân hàng đưa ra (X8)
Biến giả có hai giá trị: Thấp
hơn=0, Cao hơn=1 +
Khuyến mãi của NH (X9) Biến giả có hai giá trị: Không
nhận được=0, Có nhận được=1 + Thái độ phục vụ của nhân
viên NH (X10)
Biến giả có hai giá trị: Không
tốt=0, tốt=1 +
Thời gian giao dịch tại NH (X11)
Biến giả có hai giá trị: Chậm=0,
nhanh=1 +
Đối với mục tiêu 2: Dựa vào kết quả phân tích được ở mục tiêu 1, sử dụng phương pháp luận kết hợp với công cụ ma trận Swot đưa ra các điểm mạnh, điểm yếu của NH cũng như các cơ hội, thách thức từ môi trường bên ngoài. Từ đó tìm ra những mặt tích cực và hạn chế để đưa ra các giải pháp