Phân tích nhâ nt

Một phần của tài liệu Giải pháp gia tăng giá trị khách hàng để phát triển tín dụng đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa tại ngân hàng thương mại cổ phần kỹ thương việt nam (Trang 67)

Phân tích nhân t khám phá (Exploratory Factor Analysis) là ph ng pháp phân tích th ng kê dùng đ rút g n m t t p h p nhi u bi n quan sát có m i t ng quan v i nhau thành m t t p bi n (g i là các nhân t ) ít h n đ chúng có ý ngh a h n nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u.

Khi thang đo đ t đ tin c y, các bi n quan sát s đ c s d ng trong phân tích nhân t khám phá EFA v i các yêu c u sau:

• H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 v i m c ý ngh a c a ki m đ nh Bartlett ≤ 0.05.

• H s t i nhân t (Factor loading) ≥ 0.5.

• Ch p nh n thang đo khi t ng ph ng sai trích ≥ 50% và h s Eigenvalue >1. Khi phân tích EFA v i thang đo các thành ph n đánh giá s th a mãn, tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép xoay Varimax và đi m d ng trích các y u t có Eigenvalue >1.

i v i các bi năđ c l p

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .799

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 4417.715

Df 406

Sig. .000

K t qu phân tích nhân t khám phá cho th y các bi n quan sát (sau khi lo i bi n 2 bi n không đ t đ tin c y) c a 8 thành ph n đ c nhóm thành 8 thành ph n. H s KMO = 0.799 > 0.5 và ki m đ nh Bartlett’s test có giá tr sig b ng 0.000 do đó các bi n quan sát có t ng quan v i nhau nên phân tích nhân t phù h p v i d li u.

B ng 3.3 B ng phân tích nhân t khám phá. Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 5 6 7 8 PRC1 .836 PRC2 .859 PRC3 .841 PRC4 .803 FAS1 .787 FAS2 .729

FAS3 .754 FAS4 .714 CON1 .796 CON2 .744 CON3 .882 CON4 .805 NET1 .756 NET2 .770 NET3 .820 PRO1 .839 PRO2 .789 PRO3 .751 STA1 .738 STA2 .832 STA3 .797 STA4 .757 REP1 .763 REP2 .747 REP3 .840 REP4 .830 REL1 .789 REL2 .836 REL3 .805

Ph ng sai trích đ t 77.275% (xem ph l c), th hi n 8 nhân t gi i thích đ c 77.275% bi n thiên c a d li u đ c gi i thích b i 8 nhân t trên, theo nhi u nghiên c u thì s li u này trên 50% là đ t yêu c u. Vì v y, các thang đo rút ra ch p nh n đ c đ s d ng cho các phân tích ti p theo.

T b ng xoay ma tr n nh n t ta nh n th y t t c các bi n quan sát đ c gom chung v i các nhân t đ c xác đ nh tr c nên tác gi không thay đ i tên nhân t .

i v i các bi n ph thu c

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .708

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 182.708

Df 3

Sig. .000

K t qu phân tích nhân t khám phá cho th y các bi n quan sát đ c gom thành 01 nhân t . H s KMO = 0.708 > 0.5 và ki m đ nh Bartlett’s test có giá tr sig b ng 0.000 do đó các bi n quan sát có t ng quan v i nhau nên phân tích nhân t phù h p v i d li u.

Total Variance Explained

Com pone nt

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.135 71.165 71.165 2.135 71.165 71.165 2 .460 15.349 86.514 3 .405 13.486 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrixa Componen t 1 CVP1 .838 CVP2 .836 CVP3 .857

Ph ng sai trích đ t 71.165% (xem ph l c), th hi n nhân t này gi i thích đ c 71.165% bi n thiên c a d li u đ c gi i thích b i nhân t trên.

3.1.2 Phân tích h iăquyăđánhăgiáătácă đ ng c a các y u t đ n giá tr khách hàng

3.1.2.1 K t qu h i quy

D i đây là k t qu phân tích h i quy v i 8 bi n đ c l p (xem chi ti t ph l c k t qu nghiên c u):

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson

1 .852a .726 .715 1.759

a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 40.547 8 5.068 63.709 .000a Residual 15.275 192 .080 Total 55.822 200

a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP

Th c hi n ki m đnh F trong ANOVA: Giá tr F đ c tính b ng th ng s

gi a giá tr trung bình bi n thiên c a h i quy (MSr) v i giá tr trung bình bi n thiên ph n d (MSe), F = MSr/MSe. Vì v y, mô hình phù h p cao hay th p ph thu c vào bi n thiên h i quy so v i bi n thiên ph n d . ki m đ nh F, tác gi so sánh F v i F , n u F > F thì bác b Ho, ho c xem xét giá tr Sig., n u Sig. bé h n m c ý ngh a thì k t lu n là mô hình phù h p và ng c l i.

K t qu phân tích cho th y ki m đnh F có giá tr sig. = 0.000 nh h n m c ý ngh a 5%, vì v y có th kh ng đnh là giá tr R2 hi u ch nh c a mô hình h i quy là khác 0 hay là mô hình h i quy phù h p. V i giá tr R2 hi u ch nh = 71.5% cho bi t

các bi n đ c l p có tác đ ng có ý ngh a gi i thích đ c 71.5% s bi n thiên c a bi n ph thu c CVP (giá tr khách hàng). B ng 3.4 B ng phân tích ki măđnh F. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.025 .184 -.137 .891 PRC .238 .032 .320 7.483 .000 .778 1.285 FAS .168 .034 .228 4.990 .000 .686 1.459 CON .145 .033 .218 4.348 .000 .569 1.757 NET .035 .035 .049 1.024 .307 .610 1.638 PRO .186 .046 .195 4.024 .000 .608 1.645 STA .075 .033 .110 2.233 .027 .588 1.700 REP .048 .032 .072 1.498 .136 .611 1.636 REL .081 .031 .116 2.623 .009 .723 1.384 a. Dependent Variable: CVP

Trong k t qu trên, ta nh n th y các bi n NET (m ng l i giao d ch) và REP

(Danh ti ng ngân hàng) có giá tr Sig > 0.05 nên 02 bi n này không tác đ ng đ n CVP (giá tr khách hàng) v i đ tin c y 95%. Còn t t c các bi n đ c l p còn l i đ u có giá tr sig. < 0.05 có ngh a là các bi n PRC (giá c ), FAS (giao d ch tín d ng), CON (đi u ki n và đi u kho n tín d ng), PRO (s n ph m), STA (nhân viên), REL (phát tri n m i quan h ) có s tác đ ng có ý ngh a đ n giá tr khách hàng.

T k t qu phân tích trên ta nh n th y, t t c h s h i quy c a các bi n có nh h ng đ u d ng, có ngh a là khi gia t ng giá tr c a các bi n này s làm giá tr khách hàng t ng thêm và ng c l i.

CVP = 0.32*PRC + 0.228*FAS + 0.218*CON + 0.195*PRO + 0.110*STA + 0.116*REL.

3.1.2.2 ánh giá các vi ph m gi đnh h i quy.  Phân ph i chu n ph năd . Phân ph i chu n ph năd .

Hình 3.1 Phân ph i chu n ph năd

Bi u đ t n s c a ph n d chu n hóa cho th y m t đ ng cong phân ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s .

Th t không h p lý khi chúng ta k v ng r ng các ph n d quan sát có phân ph i hoàn toàn chu n vì luôn luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Ngay c khi các sai s có phân ph i chu n trong t ng th đi n a thì ph n d trong m u quan sát c ng ch x p x chu n mà thôi. đây, ta có th nói phân ph i ph n d x p x chu n (trung bình Mean = 0.00 và đ l ch chu n Std.Dev. = 0.980 t c là g n b ng 1). Do đó có th k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.

Ki măđ nhăđaăc ng tuy n

B ng 3.5 K t qu ki măđ nhăđaăc ng tuy n Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF PRC .778 1.285 FAS .686 1.459

CON .569 1.757 NET .610 1.638 PRO .608 1.645 STA .588 1.700 REP .611 1.636 REL .723 1.384 a. Dependent Variable: CVP

ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n, ch s th ng dùng là h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông th ng, n u VIF c a m t bi n đ c l p nào đó l n h n 2 thì bi n này h u nh không có giá tr gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình h i quy (Nguy n ình Th , 2011).

Theo b ng h s h i quy, h s VIF c a các bi n đ c l p có giá tr đ u nh h n 2. Vì v y có th lu n, mô hình không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n.

Ki măđnh t t ngăquanăph năd

Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson 1 .852a .726 .715 1.759

a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP

ki m đ nh gi thuy t này tác gi d a vào giá tr Durbin ậ Waston, giá tr này th ng n m trong kho ng (1;3) là ch p nh n đ c và càng ti n g n v giá tr 2

thì càng t t (Hoàng Ng c Nh m, 2008) hay nói cách khác là không có hi n t ng

các ph n d có t ng quan v i nhau.

V i k t qu trên ta nh n th y giá tr Durbin ậ Waston = 1.705, giá tr này càng g n 2 thì càng không có hi n t ng t t ng quan x y ra, vì v y có th k t lu n là không có hi n t ng t t ng quan x y ra.

3.1.2.3 Gi i thích ph ng trình.

Theo b ng phân tích h i quy thì ta th y m i quan h c a bi n ph thu c vào các y u t gia t ng giá tr khách hàng (c a toàn b th tr ng) và 6 bi n đ c l p đ c th hi n trong ph ng trình sau:

CVP = 0.32*PRC + 0.228*FAS + 0.218*CON + 0.195*PRO + 0.110*STA + 0.116*REL.

o PRC : Giá c ;FAS :Giao d ch tín d ng nhanh chóng và đ n gi n o CON : i u ki n, đi u kho n tín d ng t t

o PRO : S n ph m tín d ng t i

o REAL : Phát tri n m i quan h

o STA : D ch v t v n ch t l ng, nhân viên n ng đ ng

Theo ph ng trình trên, ta nh n th y giá tr khách hàng nh n đ c có quan h tuy n tính v i các nhân t : Giá (H s Beta chu n hóa là 0.32);Giao d ch tín dung nhanh chóng và đ n gi n (H s Beta chu n hóa là 0.228) ; i u ki n và đi u kho n tín d ng t t (H s Beta chu n hóa là 0.218) ; Cung c p nhi u s n ph m tín d ng phù h p (H s Beta chu n hóa là 0.195) ; Các d ch v t v n ch t l ng, nhân viên n ng đ ng (H s Beta chu n hóa là 0.110) ; Phát tri n m i quan h đ i tác (H s Beta chu n hóa là 0.116).

C n ph i nói thêm r ng, các h s Beta chu n hóa đ u > 0, cho th y các bi n đ c l p tác đ ng thu n chi u v i s giá tr khách hàng nh n đ c. K t qu này c ng

kh ng đnh các gi thuy t H0, H1, H2, H3,H5, H6 đ c ch p thu n và đ c ki m

đnh phù h p. Nh v y, ngân hàng c n n l c c i thi n các v n đ này đ nâng cao giá tr khách hàng nh n đ c.

3.1.3 Th o lu n các nhân t tácăđ ng lƠmăgiaăt ngăgiáătr khách hàng nh n

đ c.

T 8 nhân t xác đnh trong nghiên c u đnh tính (8 nhân t , 31 bi n quan sát), thông qua phân tích đ tin c y (8 nhân t , 29 bi n quan sát) và phân tích nhân t (6 nhân t và 23 bi n quan sát), mô hình tác đ ng các nhân t làm gia t ng giá tr

CVP

Giá c (Beta = 0.32)

i u ki n và đi u kho n tín d ng t t (Beta = 0.218) Cung c p nhi u s n ph m tín d ng phù h p

(Beta = 0.195)

Các d ch v t v n ch t l ng và nhân viên n ng đ ng (Beta = 0,110)

Phát tri n m i quan h (Beta = 0.116)

Giao dch nhanh chóng và đ n gi n (Beta = 0.228)

khách hàng nh n đ c theo th t Beta chu n hóa đ c ki m đnh trong phân tích

h i quy đ c th hi n nh hình sau.

Hình 3.2 Các y u t nhăh ngăđ n giá tr khách hàng sau nghiên c u.

Các nhân t tác đ ng đ n giá tr khách hàng nh n đ c theo k t qu kh o sát nh sau:

M t là, V giá (Beta = 0.32) có giá tr Beta chu n hóa cao nh t, theo mô hình h i quy thì đây là nhân t tác đ ng nhi u nh t đ n giá tr khách hàng nh n đ c. Beta = 0.32 cho th y r ng, Giá (PRC) và giá tr khách hàng (CVP) có tác đ ng thu n v i nhau, ngh a là khi giá càng t t thì giá tr khách hàng càng t ng lên và ng c l i. H s này c ng cho th y r ng, n u tình phù h p v giá t ng thêm m t đi m đánh giá thì giá tr khách hàng t ng thêm 0.32 đi m đánh giá.

V n đ này đ c lý gi i trong th c ti n nh sau: trong m t môi tr ng c nh tranh và m , ngày càng có nhi u ngân hàng trong và ngoài n c cùng ho t đ ng, luôn luôn m i chào khách hàng v i m c giá t t và c nh tranh nên khách hàng ngày càng nh y c m h n v giá. Bên c nh đó, giá là y u t tr c ti p tác đ ng đ n khách hàng nh t. Và đi u này c ng cho ta th y rõ s khác nhau trong v th giao d ch gi a

ngân hàng và khách hàng. N u nh tr c đây, ngân hàng h u nh n m các quy n

nhau v i hai bên cùng có l i. Do đó, đ gia t ng giá tr khách hàng nh n đ c và t đó phát tri n tín d ng thì ngân hàng c n ph i th c hi n thay đ i c ch giá h p lý, c nh tranh nh t.

Hai là, Giao d ch tín d ng nhanh chóng và đ n gi n (Beta = 0.228) cho th y r ng, giao d ch tín d ng nhanh chóng, đ n gi n (FAS) và giá tr khách hàng (CVP) có tác đ ng thu n v i nhau, ngh a là khi giao d ch tín d ng càng nhanh chóng và đ n gi n thì giá tr khách hàng càng t ng lên và ng c l i. H s này c ng cho th y r ng, n u giao d ch tín d ng nhanh chóng và đ n gi n t ng thêm m t đi m đánh giá thì giá tr khách hàng t ng thêm 0.228 đi m đánh giá.

i u này c ng đ c kh ng đ nh trong nghiên c u c a Nielsen và các c ng s t i Australia (Nielsen, 1998), giao d ch nhanh chóng và đ n gi n là m t trong các y u t then ch t quy t đ nh s g n bó lâu dài c a khách hàng v i ngân hàng. Cùng v i vi c phát tri n tín d ng thì các ngân hàng luôn luôn có c ch ki m tra, giám sát ch t ch đ đ m b o th p nh t r i ro tín d ng. Tuy nhiên, nhu c u c a khách hàng không ch là c n r , mà ph i ngon, đây là y u t đó. Trong môi tr ng c nh tranh hi n nay, nh ng đàm phán s dành ph n th ng thu c v nh ng ng i tiên phong, đi đ u. Do đó, các giao d ch ch m tr làm ch m đi quá trình kinh doanh, khách hàng b đ ng trong vi c tính toán các k ho ch. Do đó, các giao dch nhanh chóng càng làm cho khách hàng c m th y giá tr h nh n đ c cao h n. Do đó, các ngân hàng mu n có đ c khách hàng, t ng tr ng đ c các giao d ch thì ngân hàng c n ph i thay đ i, c i ti n đ là t ng t c đ x lý các giao d ch tín d ng c a mình.

Ba là, các đi u ki n, đi u kho n giao d ch tín d ng d dàng (Beta = 0.218) cho th y r ng, đi u ki n, đi u kho n giao d ch tín d ng d dàng (CON) và giá tr khách hàng (CVP) có tác đ ng thu n v i nhau, ngh a là đi u ki n và đi u kho n giao d ch tín d ng càng d dàng thì giá tr nh n đ c c a khách hàng càng t ng lên và ng c l i. H s này c ng cho th y r ng, n u giao d ch tín d ng nhanh chóng và đ n gi n t ng thêm m t đi m đánh giá thì giá tr khách hàng t ng thêm 0.218 đi m đánh giá.

Theo phân tích ph l c 1, trong các v n đ v đ c tr ng c a doanh nghi p nh và v a là: trình đ lưnh đ o th p, tài s n ít, nhu c u v n l n, k toán không

minh b chầ do đó, các đi u ki n tín d ng càng d dàng cho doanh nghi p qu n lý càng làm khách hàng c m nh n giá tr t ng lên. Ngoài ra, v i nhu c u v n l n mà

Một phần của tài liệu Giải pháp gia tăng giá trị khách hàng để phát triển tín dụng đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa tại ngân hàng thương mại cổ phần kỹ thương việt nam (Trang 67)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(153 trang)