- Mục tiêu 1: Sử dụng phương pháp số tuyệt đối và số tương đối trên số
liệu thứ cấp thu thập được từ ngân hàng.
+ 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:
Trong đó:
y0 : chỉ tiêu năm trước
y1 : chỉ tiêu năm sau
y : là phần chênh lệch tăng, giảm của các chỉ tiêu kinh tế.
Sử dụng phương pháp so sánh bằng số tuyệt đối để so sánh số liệu năm
tính với số liệu năm trước của các chỉ tiêu xem có biến động hay không và tìm ra nguyên nhân biến động của các chỉ tiêu kinh tế.
+ Phương pháp so sánh bằng số tương đối:
Sử dụng phương pháp so sánh bằng số tương đối nhằm thấy được mức độ biến động của các chỉ tiêu kinh tế qua các năm. So sánh tốc độ tăng trưởng
của chỉ tiêu giữa các năm và so sánh tốc độ tăng trưởng giữa các chỉ tiêu. Công thức tính:
Trong đó:
y0 : chỉ tiêu năm trước
y1 : chỉ tiêu năm sau
y : biểu diễn tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu kinh tế.
- Mục tiêu 2: Sử dụng phần mềm SPSS 20 để hỗ trợ việc phân tích số
liệu, sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả, phương pháp phân tích
bảng chéo để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ Ngân hàng
điện tử tại thành phố Cần Thơ.
+ Phương pháp thống kê mô tả:
Thống kê mô tả là việc mô tả dữ liêu bằng các phép phân tích và các chỉ
số thống kê thông thường như số trung bình, số trung vi, phương sai, độ lệch
chuẩn,... cho các biến số liên tục và các tỷ số cho các biến không liên tục.
Trong thống kê mô tả, các đại lượng thống kê mô tả chỉ được tính đối với các
biến định lượng.
- Theo Parasuraman, Zeithaml, Berry (1985), Curry (1999), Luck và Laton (2000) thì mức độ hài lòng có thể đo lường với 5 – 7 khoảng cách. Và ý nghĩa của từng giá trị trung bình (TB) đối với thang đo khoảng trong
phân tích thống kê mô tả (đối với thang điểm Likert 5 khoảng cách) được tính như sau:
y1– y0 y0 y =
Giá trị khoảng cách = (Giá trị lớn nhất – Giá trị nhỏ nhất)/n
= (5 - 1)/5
= 0,8
Bảng 2.1Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng
Giá trị TB Ý nghĩa
1,00 - 1,80 Rất không đồng ý/Rất không hài lòng/Rất không quan trọng
1,81 – 2,60 Không đồng ý/Không hài lòng/Không quan trọng
2,61 – 3,40 Không ý kiến/Trung bình
3,41 – 4,20 Đồng ý/Hài lòng/Quan trọng
4,21 – 5,00 Rất đồng ý/Rất hài lòng/Rất quan trọng
+ Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross – tabulatino):
Tiến trình phân tích trong phần mềm SPSS:
Nhập dữ liệu – chọn menu Analyze – chọn Descritptive Statistics – chọn
các yêu cầu, cuối cùng chọn OK.
Cross – tabulation là một kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng một lúc, nhưng kết quả phản ánh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lượng
hạn chế, có sự phân loại hoặc trong giá trị phân biệt.
Tóm lại, công cụ phân tích bảng chéo và bảng tần số được dùng để xử lý
số liệu danh nghĩa nhằm mô tả mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng điện tử của VietinBank trên địa bàn Thành phố Cần Thơ. Thêm vào
đó, công cụ phân tích bảng chéo cho thấy mối quan hệ của hai hiện tượng định
tính có mối quan hệ gì không?
- Mục tiêu 3: Để phân tích được các nhân tố ảnh hưởng đến mức độhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng điện tử ta sử dụng mô hình
định lượng như đã giới thiệu ở trên để tiến hành định lượng các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, cần thực hiện các bước:
+ Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thanh đo bằng hệ số Cronbach’s
Alpha. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy
của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Những biến có hệ
số tương quan biến tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong
trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nannully, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thangđo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử
dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên gần 1 là thang đo lường tốt.
+ Bước 2:Phân tích nhân tố (Factor Analysis) để kiểm định các nhân tố ảnh hưởng và nhận diện các yếu tố theo khách hàng cho là phù hợp. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố là kỹ thuật được sử dụng
nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá
trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị
số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các
dữ liệu.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận
nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay
(rotted component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến
chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những
hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt yêu cầu.
+ Bước 3: Phân tích hồi quy tuyến tính (Resression Analysis) để nhận
diện các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và đảm bảo có ý
nghĩa thống kê. Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám
phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến
tính như kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng.
- Mục tiêu 4: Phân tích ma trận SWOT để thấy được điểm mạnh, điểm
yếu của Ngân hàng cũng như cơ hội và thách thức mà Ngân hàng phải đối
mặt. Đồng thời kết hợp với phương pháp suy luận nhằm tổng hợp và đánh giá
sự ảnh hưởng của các nhân tố để đưa ra một số giải pháp phù hợp cho chi
nhánh Cần Thơ.
+ Phương pháp phân tích ma trận SWOT:
SWOT có thể được đưa ra sự liên kết từng cặp một ăn ý, qua đó giúp
hình thành các chiến lược một cách có hiệu quả nhằm khai thác tốt nhất các cơ
hội từ bên ngoài, giảm bớt các đe dọa, trên cơ sở phát huy những mặt mạnh,
Những điểm mạnh (S):Điều kiện thuận lợi, nguồn lực thúc đẩy góp phần
để phát triển tốt hơn. Cần tận dụng tốt các mặt mạnh để phát triển có hiệu quả.
Những điểm yếu (W): Các yếu tố bất lợi, những điều kiện không thích
hợp, hạn chế phát triển. Phải biết tìm cách khắc phục và cải thiện.
Các cơ hội (O):Những phương hướng cần được thực hiện hay những cơ
hội có được góp phần thúc đẩy sự phát triển, cần tận dụng và khai thác đến
mức cao nhất.
Các mối đe dọa (T): Những yếu tố có khả năng tạo ra kết quả xấu, hạn
chế hoặc triệt tiêu sự phát triển.
Bảng 2.2Ma trận SWOT SWOT Những điểm mạnh (S) (Liệt kê những điểm mạnh) 1 2 3... Những điểm yếu (W)
(Liệt kê những điểm yếu)
1 2 3...
Các cơ hội (O)
(Liệt kê các cơ hội)
1 2 3... Các chiến lược SO (Sử dụng các điểm mạnh để tận dụng cơ hội) 1 2 3... Các chiến lược WO
(Vượt qua những điểm yếu bằng cách tận dụng các cơ hội)
1 2 3...
Các mối đe dọa (T)
(Liệt kê các mối đe dọa) 1 2 3... Các chiến lược ST (Sử dụng điểm mạnh để tránh các mối đe dọa)
1 2 3...
Các chiến lược WT
(Tối thiểu hóa những điểm yếu và tránh các mối đe dọa)
1 2 3...
CHƯƠNG 3
KHÁI QUÁT VỀ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN CÔNG