2.2.1. Phƣơng 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 HĐKD, … của NHNNo&PTNT - chi nhánh Cần Thơ cung cấp từ năm 2009 - 2011 và đã đƣợc chọn lọc để phân tích trong đề tài.
- Tìm kiếm các thông tin từ Internet, các sách báo có liên quan để có thêm kiến thức và các thông tin mới giúp ích cho quá trình phân tích.
2.2.1.2. Đối với số liệu sơ cấp
- Sử dụng bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp KH cá nhân, có GTTK và không GTTK tại NHNHo&PTNT tại quận Ninh Kiều thành phố Cần Thơ.
- Cách chọn mẫu nghiên cứu:5
+ Xác định cấu trúc mẫu xác suất: KH cá nhân sống ở quận Ninh Kiều - Thành phố Cần Thơ. Những ngƣời đã có chứng minh nhân dân, đủ điều kiện, giấy tờ cần thiết để làm thủ tục gửi tiền vào NH.
+ Xác định cỡ mẫu
Dựa vào lý thuyết thống kê cơ bản ta có ba yếu tố chính ảnh hƣởng đến quyết định cỡ mẫu cần chọn là: độ biến động của dữ liệu, độ tin cậy trong nghiên cứu, tỉ lệ sai số cho phép.
Cỡ mẫu đƣợc xác định theo công thức:
2 2 / 2 0 ) 1 ( Z MOE p p n Với no: cỡ mẫu.
p: tỉ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng nhƣ mục tiêu chọn mẫu. (0 p 1).
α: độ tin cậy cho phép.
Z2α/2: biến chuẩn tắc trong phân phối chuẩn. MOE2: sai số cho phép với cở mẫu nhỏ. V = p (1 - p): độ biến động dữ liệu.
Trong trƣờng 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).
Sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ là 10% (2).
Sử dụng độ tin cậy là 95% (α = 5% hay α/2 = 2.5%) Zα/2 = Z2.5%= 1.96 (3) Từ (1),(2),(3) ta có cỡ mẫu no = 96 mẫu.
+ Đề tài này sử dụng bộ số liệu gồm 147 quan sát. Vậy với những yêu cầu đặt ra đối với cỡ mẫu thì số quan sát là 147 đã đủ lớn để tiến hành nghiên cứu.
+ Phƣơng pháp chọn mẫu: chọn mẫu thuận tiện phi xác suất và chọn mẫu theo mạng quan hệ. Cụ thể, thực hiện phỏng vấn trực tiếp KH cá nhân gửi tiền ở các NHTM ở quận Ninh Kiều, thành phố Cần Thơ về các vấn đề liên quan đến
quyết định gửi tiền của họ thông qua bảng câu hỏi đã chuẩn bị trƣớc. Theo đó, đề tài phỏng vấn ngẫu nhiên KH đang gửi tiền tại NHNNo&PTNT và các NH khác trên địa bàn. Gồm 2 nhóm KH, và mỗi nhóm chọn ngẫu nhiên.
Bảng 2.1. THỐNG KÊ SỐ LƢỢNG MẪU PHỎNG VẤN
Khoản mục Số lƣợng mẫu Tỷ trọng (%)
KH có GTTK tại NHNNo&PTNT 47 31,97
KH có GTTK tại các NH khác 100 68,03
Tổng 147 100
(Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả, 3/2012)
+ Cấu trúc bảng câu hỏi bao gồm: A - Phần nội dung:
1. Dành cho KH có GTTK tại NHNNo&PTNT 2. Dành cho KH có GTTK tại các NH khác B - Thông tin chi tiết về cá nhân
2.2.2. Phƣơng pháp phân tích số liệu
a) Sử dụng phương pháp so sánh số tương đối và tuyệt đối: để phân tích tình hình hoạt động kinh doanh, khái quát về nguồn vốn và tình hình huy động vốn của NHNNo&PTNT Cần Thơ qua 3 năm từ năm 2009 - 2011 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Phƣơng 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 trƣớc y1 là chỉ tiêu năm sau
Δy là phần chênh lệch tăng, giảm của các chỉ tiêu kinh tế + Phƣơng pháp này sử dụng để so sánh số liệu năm cần tính với số liệu năm trƣớc 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.
- Phƣơng pháp so sánh bằng số tƣơng 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 trƣớc y1 là chỉ tiêu năm sau
Δy biểu hiện tốc độ tăng trƣởng của chỉ tiêu kinh tế
+ Phƣơng 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 trƣởng của chỉ tiêu giữa các năm và so sánh tốc độ tăng trƣởng giữa các chỉ tiêu. Từ đó tìm ra nguyên nhân và biện pháp khắc phục.
b) Dùng các chỉ số tài chính: để phân tích một số chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động huy động vốn của NHNNo&PTNT Cần Thơ từ năm 2009 - 2011.
- Tỷ số tổng huy động trên tổng nguồn vốn (%):
ố độ ổ ồ ố ố độ
ổ ồ ố
+ Chỉ số này giúp ta biết đƣợc cơ cấu nguồn vốn của ngân hàng, trong tổng nguồn vốn của NH thì vốn huy động chiếm bao nhiêu, chỉ số này càng cao cho thấy khả năng hoạt động của NH càng hiệu quả.
- Xác định chi tiết cơ cấu trong vốn huy động của NH (%):
ỷ ọ ừ ả ụ ề ử ố ƣ ừ ạ ề ử
ổ ố độ
+ Chỉ số này xác định cơ cấu vốn huy động của ngân hàng, giúp NH có thể hạn chế những rủi ro có thể gặp phải và tối thiểu hóa chi phí đầu vào cho NH.
- Tổng dƣ nợ trên tổng nguồn vốn huy động (lần):
ỷ ệ ƣ ợ ê ổ ố độ ổ ƣ ợ
ổ ố độ
+ Chỉ số này xác định hiệu quả đầu tƣ của một đồng vốn huy động, giúp xác định khả năng cho vay của NH với nguồn vốn huy động.
c) Sử dụng các phương pháp nghiên cứu:6 để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định gửi tiền vào NHNNo&PTNT của KH cá nhân tại quận Ninh Kiều - Thành phố Cần Thơ.
- Thang đo biểu danh (danh nghĩa) (Nominal scale): Là thang đo định tính sử dụng các con số (mã số) để phân loại đối tƣợng hoặc sử dụng nhƣ ký hiệu để
phân biệt và nhận dạng đối tƣợng. Thang đo biểu danh hay thang đo danh nghĩa không có ý nghĩa về mặt lƣợng mặc dù nó đƣợc ký hiệu bằng các con số.
- Thang đo Likert: Là loại thang đo định lƣợng bày theo 5 mức độ phân cấp từ "đồng ý" cho đến " không đồng ý" đối với mỗi vấn đề đƣợc hỏi.
+ Trong bài nghiên cứu sẽ sử dụng thang đo Likert 5 mức độ. Theo lý thuyết thống kê mô tả, ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với mỗi mức độ đƣợc đánh giá nhƣ sau: 1. Rất không quan trọng 2. Không quan trọng 3. Bình thƣờng 4. Quan trọng 5. Rất quan trọng Ta có công thức: 0,8 5 1 5 1 n n Từ 1 - 1,8: Rất không quan trọng Từ 1,81 - 2,6: Không quan trọng Từ 2,61 - 3,4: Bình thƣờng Từ 3,41 - 4,2: Quan trọng Từ 4,21 - 5: Rất quan trọng
- Phƣơng pháp thống kê mô tả (Descriptive statistics): Là các phƣơng pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu dƣới dạng số hay chỉ số thống kê. Các công cụ số dùng để mô tả thƣờng dùng nhất là trung bình cộng và độ lệch chuẩn.
- Phƣơng 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 lƣợng) có thể rơi vào và số quan sát tƣơng 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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Phân tích bảng chéo (Cross - Tabulation): Dùng để xem xét và kiểm định mối quan hệ giữa các biến định tính với nhau. Khi thực hiện kiểm định, ta có 2 giả thuyết:
H1: có mối quan hệ giữa các biến.
+ Để kết luận là chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết Ho, ta sẽ dùng các kiểm định phù hợp.
+ Dựa vào giá trị P (p - value) (SPSS viết tắt p - value là sig.) để chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết Ho.
p - value (sig.) ≤ α (mức ý nghĩa) bác bỏ giả thuyết Ho. Có nghĩa là có mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến cần kiểm định.
p - value (sig.) > α (mức ý nghĩa) chấp nhận Ho. Không có mối quan hệ giữa các biến cần kiểm định.
- Mô hình hồi quy xác suất (Logistic) nhị nguyên (Binary Logistic)7
+ Phƣơng pháp này cũng giống nhƣ phƣơng pháp hồi quy tuyến tính, song đƣợc sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ƣớc lƣợng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có đƣợc.
+ Số liệu đƣa vào và điều kiện ràng buộc: Với hồi quy Binary Logistic, biến phụ thuộc là một sự việc nào đó có xảy ra hay không. Biến phụ thuộc Y lúc này có hai giá trị 0 và 1; với 0 là không xảy ra sự kiện ta quan tâm và 1 là có xảy ra và tất nhiên là cả thông tin về các biến độc lập X. Các biến độc lập có thể bao gồm cả biến định tính và biến định lƣợng.
+ Kết quả:
Hồi quy Binary Logistic cũng đòi hỏi phải đánh giá độ phù hợp của mô hình. Khác với hồi quy tuyến tính, thông thƣờng hệ số R2 càng lớn thì mô hình càng phù hợp, hồi quy Binary Logistic sử dụng chỉ tiêu -2LL (-2 log likelihood) để đánh giá độ phù hợp của mô hình. -2LL càng nhỏ càng thể hiện độ phù hợp cao. Ngoài ra, khả năng giải thích biến phụ thuộc của tổ hợp biến độc lập cũng đƣợc xem xét thông qua kiểm định chi bình phƣơng.
Đối với mỗi biến trong phƣơng trình hồi quy ta thu đƣợc hệ số (B), sai số tiêu chuẩn của hệ số B, kiểm định Wald về ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
+ Mô hình hồi quy Binary Logistic nhƣ sau:
i i e i X Y P Y P P Logit 0 ) 0 ( ) 1 ( log ) (
7 Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - Tập 2, NXB Hồng Đức.
Hay: ( ) ) 0 ( ) 1 ( o iXi e Y P Y P
+ Kết luận: Nghiên cứu sử dụng phầm mềm SPSS 16.0 để hỗ trợ trong việc phân tích số liệu, đề tài chạy mô hình hồi quy xác suất Logistic để phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định có GTTKvào NHNNo&PTNT của KH cá nhân quận Ninh Kiều - Thành phố Cần Thơ.
+ Mô hình hồi quy Binary Logistic cụ thể nhƣ sau:
6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 ) 0 ( ) 1 ( log X X X X X X Y P Y P e
+ Trong đó: Biến phụ thuộc Y là quyết định GTTKtại NHNNo&PTNT ở quận Ninh Kiều - Thành phố Cần Thơ, đƣợc đo lƣờng bằng hai giá trị 0 và 1(1: KH có GTTK tại NHNNo&PTNT; 0: KH có GTTK tại các NH khác). Các biến độc lập (biến giải thích): o X1: giới tính. o X2: tuổi tác. o X3: nghề nghiệp. o X4: thu nhập. o X5: trình độ học vấn. o X6: khuyến mãi.
Bảng 2.2. DIỄN GIẢI CÁC BIẾN ĐỘC LẬP TRONG MÔ HÌNH BINARY LOGISTIC
Biến số Diễn giải
Giới tính X1 Biến giả. Nhận giá trị 0 nếu KH là nam, giá trị 1 nếu KH là nữ.
Tuổi tác X2 Tính từ năm sinh đến thời điểm phỏng vấn.
Nghề nghiệp X3 Biến giả. Ở đề tài nghiên cứu này, nghề nghiệp đƣợc chia thành 2 nhóm: đối tƣợng không tự tạo ra thu nhập mà nhận thu nhập từ gia đình, ngƣời thân nhƣ học sinh / sinh viên và nội trợ. Đối tƣợng tự tạo ra thu nhập bao gồm: công / nhân viên, công / viên chức, tự kinh doanh / buôn bán, và nghề khác. Khi đó, giá trị 0 nếu là
nhóm nghề không tự tạo ra thu nhập và giá trị 1 nếu là nhóm nghề tạo ra thu nhập.
Thu nhập X4 Biến giả. Thu nhập đƣợc thể hiện là 1, 2, 3, 4 tƣơng ứng với mức thu nhập hàng tháng của KH.
Trình độ học vấn X5 Biến giả. Trình độ học vấn của KH cá nhân đƣợc thể hiện là 1, 2, 3, 4, 5, 6 tƣơng ứng với các trình độ Tiểu học, THCS, THPT, Trung cấp, cao đẳng / đại học, Sau đại học.
Khuyến mãi X6 Biến giả. Nhận giá trị là 0 nếu NH không có khuyến mãi, nhận giá trị 1 nếu NH có khuyến mãi.
c) Dùng ma trận SWOT:8 Ma trận SWOT là việc phân tích các điểm mạnh, điểm yếu bên trong NH; cơ hội, đe dọa bên ngoài NH, từ đó kết hợp các chiến lƣợc nhằm đề ra giải pháp và kế hoạch. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Lập một ma trận SWOT bao gồm các bƣớc sau: 1. Liệt kê các điểm mạnh chủ yếu bên trong tổ chức. 2. Liệt kê các điểm yếu chủ yếu bên trong tổ chức. 3. Liệt kê các cơ hội lớn bên ngoài tổ chức.
4. Liệt kê các đe dọa quan trọng bên ngoài tổ chức.
5. Kết hợp điểm mạnh bên trong và cơ hội bên ngoài và ghi kết quả vào ô chiến lƣợc SO.
6. Kết hợp điểm yếu bên trong và cơ hội bên ngoài và ghi kết quả vào ô chiến lƣợc WO.
7. Kết hợp điểm mạnh bên trong và mối đe dọa bên ngoài và ghi kết quả vào ô chiến lƣợc ST.
8. Kết hợp điểm yếu bên trong và nguy cơ bên ngoài và ghi kết quả vào ô chiến lƣợc WT.
Bảng 2.3. MA TRẬN SWOT
SWOT Những cơ hội
(Opportunities) Những đe dọa (Threats) Những điểm mạnh (Strengths) Các chiến lƣợc SO 1. 2. Sử dụng các điểm 3. mạnh để tận dụng 4. các cơ hội ... Các chiến lƣợc ST 1. 2. Vƣợt qua các bất 3. trắc bằng tận dụng 4. các điểm mạnh ... Những điểm yếu (Weaknesses) Các chiến lƣợc WO 1. 2. Hạn chế những 3. điểm yếu, tận dụng 4. các cơ hội ... Các chiến lƣợc WT 1.
2. Tối thiểu hóa các 3. điểm yếu và tránh 4. khỏi các đe dọa ...
CHƢƠNG 3
GIỚI THIỆU VỀ NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN - CHI NHÁNH CẦN THƠ
3.1. GIỚI THIỆU VỀ NGÂN HÀNG NÔNG NGHIỆP VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN - CHI NHÁNH CẦN THƠ
3.1.1. Quá trình hình thành và phát triển
- Nằm trong mạng lƣới NHNNo&PTNT Việt Nam, NHNNo&PTNT Thành phố Cần Thơ đƣợc theo quyết định số 30/QDN ngân hàng ký ngày 12/01/1992 của thống đốc ngân hàng nhà nƣớc Việt Nam ( tên giao dịch quốc tế là Viet Nam Bank For Agriculture, viết tắt là VBA), hiện nay là Agribank - chi nhánh Cần Thơ, là chi nhánh cấp 1 của NHNNo&PTNT Việt Nam ở Cần Thơ.
- Kể từ ngày 01/01/2004 NHNNo&PTNT tỉnh Cần Thơ tách riêng thành NHNNo&PTNT Thành phố Cần Thơ và NHNNo&PTNT tỉnh Hậu Giang, hoạt động độc lập theo quyết định số 57/QĐ.
- Hiện nay nhu cầu về nguồn vốn để cải tạo và phát triển, nông thôn ngày càng cao và để đáp ứng kịp thời và góp phần đem lại sự tiện lợi và nhanh chóng cho khách hàng với thông điệp “Agribank - mang phồn thịnh đến với khách hàng”. Hiện nay NHNNo&PTNT Thành phố Cần Thơ đã mở thêm rất nhiều chi nhánh và phòng giao dịch. Cụ thể ở Cần Thơ có 2 chi nhánh chính: