Trong phần thứ hai của phương pháp luận của nghiên cứu này, kết quả được kiểm tra bằng phân tích hồi quy bội bằng cách chọn sự hài lòng của khách hàng làm biến phụ thuộc và các chỉ số của dịch vụ Ngân hàng bán lẻ là biến độc lập. Mô hình mô tả mối quan hệ về sự đồng cảm, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình trên sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ của ngân hàng Kiên Long phòng giao dịch Ba Đình.
Bảng câu hỏi thiết kế dưới sự tư vấn của ban giám đốc và các nhân viên tại ngân hàng để đảm bảo tính thiết thực hiệu quả. Khảo sát gồm 3 phần:
Phần 1: Các câu hỏi về thông tin khách hàng, khách hàng sẽ cung cấp một vài thông tin chung và thông tin cá nhân.
Phần 2: Khách hàng sẽ được hỏi về mức độ cảm nhận đối với chất lượng dịch vụ giao dịch tại Kienlongbank phòng giao dịch Ba Đình. . Phần này gồm 20 phát biểu đo lường 5 thành phần chất lượng dịch vụ và 3 phát biểu đo lường sự hài lòng của khách hàng.
Theo Parasuraman, Zeithml, Berry (1985), Curry (1999), Luck & Laton (2000) mức độ hài lòng có thể đo lường với 5-7 khoảng cách. Có thể sử dụng thang đo Likert để cho điểm các khoảng cách. Thang điểm Likert là một trong những hình thức đo lường các khái niệm trừu tượng bằng cách gán điểm cho các phương án trả lời. Sự tăng dần của điểm số trong thang đo tương ứng với sự gia tăng mức độ trong câu trả lời của người được hỏi. Chính vì vậy, nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5
mức độ, từ (1) Rất không đồng ý đến (5) Rất đồng ý.
Phần 3: Khách hàng sẽ nêu một vài ý kiến khác đóng góp cho ngân hàng.
Với số phiếu khảo sát phát ra là 150 phiếu thì nghiên cứu thu về được 119 phiếu đáp ứng được đủ các yêu cầu của cuộc khảo sát đưa ra. Dữ liệu được thu thập trong quý I của 2019 với các khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của Kiên Long tại quầy giao dịch, được yêu cầu trả lời khảo sát một cách khách quan và trung thực.
Trong giai đoạn đầu tiên, nghiên cứu xác định số liệu thống kê mô tả (giá trị trung bình và độ lệch chuẩn) của từng kích thước. Sau đó, tiến hành kiểm tra tất cả các chỉ số trong phân tích tương quan cho dù chúng có tương quan với nhau hay không. Cuối cùng, hồi quy bội phân tích được thực hiện giữa các biến và sự hài lòng của khách hàng và mối quan hệ được kiểm tra theo các khía cạnh mức ý nghĩa của chúng..
Khi nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng ta dựa vào các biến sau: sự đồng cảm, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình. Đây là những yếu tố liên quan trực tiếp đến sự hài lòng chung của khách hàng đối với sản phẩm dịch vụ ngân hàng bán lẻ của Kienlongbank.
Ta có kí hiệu trong mô hình:
F-statistic 1.01377 7 Prob. F(20,98) 0.4538 Obs*R-squared 20.3997 3 Prob. Chi-Square(20) 0.4332 Scaled explained SS 22.5980 9 Prob. Chi-Square(20) 0.3090 Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
HAILONGCHUNG: mức độ hài lòng của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ DC: mức độ đồng cảm của khách hàng
DTC: độ tin cậy của khách hàng đối với sản phẩm dịch vụ của ngân hàng NLPV: năng lực phục vụ, khả năng chuyên môn của cán bộ ngân hàng
KNDU: khả năng sản phẩm dịch vụ đáp ứng được nhu cầu sử dụng của khách hàng PTHH: phương tiện hữu hình mà ngân hàng cung cấp cho khách hàng khi sử
dụng sản phẩm dịch vụ
Mô hình tổng quát có thể được biểu diễn dưới dạng sau:
HAILONGCHUNG=βi + β2 DC+ β3 DTC+ β4NLPv+β5 KNDU+β6 PTHH+u
Trước khi tiến hành đi vào ước lượng mô hình, điều đầu tiên phải làm đó là xác định dấu các biến, và mức độ ưu tiên đối với các hệ số hồi quy. Trong trường hợp này, những giả định về phía cung cấp dịch vụ sản phẩm của ngân hàng được xem là vô cùng quan trọng. Với các biến đưa vào ước lượng đều là những biến liên quan trực tiếp khi sử dụng dịch vụ cụ thể hơn nếu như mức độ đồng cảm tăng lên thì khách hàng sẽ cảm giác được quan tâm và có cảm tình đối với nhân viên ngân hàng hơn từ đó hình ảnh ngân hàng được nâng cao hơn trong mắt người tiêu dùng. Chính vì vậy ta có thể kì vọng về một hiệu ứng tích cực khi độ đồng cảm tăng thì sự hài lòng của khách hàng cũng sẽ tăng. Và như vậy dấu của β2 được dự đoán là dấu dương. Tương tự đối với các yếu tố khác như độ tin cậy, năng lực phục vụ, khả năng đáp ứng hay phương tiện hữu hình đều có một xu hướng kì vọng chung.
2.4.4. Ket quả mô hình thu được
a. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
Phương sai sai số thay đổi
Một giả thiết quan trọng để mô hình có thể có ý nghĩa đó là phương sai của các phần dự Ui có cùng một phương sai. Nếu phương sai của chúng khác nhau thì sẽ xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Mặc dù nếu có hiện tượng phương sai sai số thì mô hình vẫn không thiên lệch và tính nhất quán vẫn được giữ nguyên nhưng các ước lượng này sẽ không còn hiệu quả vì chúng không còn là ước lượng phương sai nhỏ nhất nữa. Nghĩa là ước lượng tuyến tính không thiên lệch (BLUE) của mô hình không còn là tốt nhất nữa. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi thì các phương sai sẽ
49
không được tính từ các công thức OLS thông thường nữa. Tuy nhiên trong mô hình, ta vẫn sử dụng các công thức OLS thông thường. Chính điều này dẫn đến sự sai lệch trọng kiểm định t và F khiến ta đưa ra những kết luận sai lầm.
Trong Khóa luận này, ta sẽ kiểm định mô hình có xuất hiện hiện tượng Phương sai sai số thay đổi hay không bằng kiểm định White trên phần mềm Eviews.
Sau khi chạy mô hình ta tiến hành kiểm định và thu được kết quả sau: Bảng 2.2: Kết quả kiểm định White
Method: Least Squares Date: 05/08/19 Time: 15:39 Sample: 1 119
tương quan hay không.
Ket quả thu được sau khi kiểm định trên Eviews
Bảng 2.3: Kiểm định BG Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.01224 3 0.598850 0.020444 0.9837 DC - 0.007236 0.092516 -0.078215 0.9378 DTC - 0.005175 0.076003 -0.068093 0.9458 KNDU 0.00946 8 0.110521 0.085663 0.9319 NLPV 0.00494 0 0.097401 0.050721 0.9596 PTHH - 0.005518 0.085178 -0.064778 0.9485 RESID(-1) 0.07552 2 0.097645 0.773429 0.4409 RESID(-2) - 0.017226 0.097099 -0.177409 0.8595
Giả thiết H0 : Phương sai không đổi H1 : Phương sai sai số thay đổi
Với kết quả thu được từ Eviews ta có p-value=0.4332 > α = 0,05 => mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Tự tương quan
Một mô hình xuất hiện khuyết tật tự tương quan sẽ khiến cho mô hình không còn hiệu quả mặc dù nó vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch. Lý do cho việc này là các ước lượng của phương sai thấp hơn các giá trị thực chính vì vậy nên R2
cũng bị ước lượng quá cao khiến cho kiểm định t và F không còn hiệu quả. Kết quả các sai số chuẩn của các giá trị dự báo cũng không còn tin cậy như những mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Ta có thể sử dụng kiểm định BG để kiểm định xem mô hình có khuyết tật tự
50 F-statistic Obs*R-squared 0.305980 Prob. F(2,111) 0.652467 Prob. Chi-Square(2) 0.7370 0.7216 Test Equation:
Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 05/08/19 Time: 16:13 Sample: 1 119
Included observations: 119
Giả thiet kiểm định:
H0 : Mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2 H1: Mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2
Từ kết quả bảng kiểm định BG ở trên vừa thu được ta thấy P-value = 0.7216 > α =0.05 cho trước nên ta chấp nhận H0. Vậy ta có thể kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan bậc 2.
Đa cộng tuyến
Variable Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob. C -0.611836 0.594757 -1.028715 0.3058
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, và các biến độc lập có quan hệ tuyến tính thì sẽ dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng khi hai biến độc lập có thể biểu diễn qua nhau dưới dạng hàm số hay nói cách khác là hai biến độc lập đáng ra phải là một biến nhưng ta lại tách nó ra thành 2 biến khác nhau. Điều này khiến cho sai số chuẩn của các hệ số lớn, khoảng tin cậy tăng lên và ý nghĩa thống kê giảm xuống dẫn đến việc ước lượng trở thành không chính xác.
Để kiểm tra mô hình có đa cộng tuyến hay không ta có thể dựa vào phương pháp nhận dạng Multicolineary dựa vào hệ số tương quan có hay không sự tương quan tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập. Với cách này ta xây dựng ma trận hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập và quan sát độ mạnh giữa các cặp biến số độc lập. Tuy nhiên đối với cách kiểm tra này thì độ chính xác của nó không cao vì chủ yếu dựa vào sự phán đoán chủ quan hơn là các công thức tính toán có độ chính xác cao. Thay vào đó, ta sẽ kiểm tra mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay không bằng cách dùng hồi quy phụ
Với mô hình gốc ta có R2 = 0.346673
Ta sẽ tiến hành chạy hồi quy mô hình phụ thứ nhất: ĐC = β1 + β2 ĐTC + β3 KNĐƯ + β4 NLPV + β5 PTHH
Kết quả thu được từ mô hình Eviews có R2 ’ của mô hình này là 0.12 (xem kết quả chạy mô hình tại phụ lục 2)
Tương tự với mô hình phụ thứ 2:
ĐTC = β1 + β2 ĐC + β3 KNĐƯ + β4 NLPV + β5 PTHH ta có R2 ’’ = 0.0848 (xem kết quả chạy mô hình tại phụ lục 3)
Mô hình thứ 3:
KNĐƯ = β1 + β2 ĐC + β3 ĐTC + β4 NLPV + β5 PTHH ta có R 2’’’ = 0.046 (xem kết quả chạy mô hình tại phụ lục 4)
Mô hình thứ 4:
NLPV = β1 + β2 ĐC + β3 ĐTC + β4 KNĐƯ + β5 PTHH ta có R 2’’’’= 0.0773 (xem kết quả chạy mô hình tại phụ lục 5)
Mô hình thứ 5:
52
PTHH = βι + β2 ĐC + β3 ĐTC + β4 KNĐƯ + β5 NLPV ta có R 2’’’’’= 0.1126 (xem kết quả chạy mô hình tại phụ lục 6)
Vận dụng nguyên tắc ngón tay cái Rule of thumb của Klien. Nếu ít nhất một R2 của hồi quy phụ lớn hơn R2 của hồi quy gốc thì có đa cộng tuyến xảy ra.
So sánh 5 giá trị R2 của các mô hình hồi quy phụ ta thấy đều nhỏ hơn R2 của mô hình hồi quy gốc. Cho nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Ket quả hồi quy được tính toán bằng phần mềm Eviews Bảng 2.4: Hồi quy mô hình sự hài lòng của khách hàng
Dependent Variable: HAI_LONG_CHUNG Method: Least Squares
Date: 05/08/19 Time: 00:14 Sample: 1 119
DC 0.278574 0.091307 3.050973 0.0028 DTC 0.179208 0.075236 2.381946 0.0189 NLPV 0.378049 0.096596 3.913719 0.0002 KNDU 0.077056 0.108864 0.707818 0.4805 PTHH 0.232027 0.084304 2.752263 0.0069 R-squared 0.374357 Mean dependent var 3.560224 Adjusted R-squared 0.346673 S.D. dependent var 0.207817 S.E. of regression 0.167976 Akaike info criterion -0.680891 Sum squared resid 3.188387 Schwarz criterion -0.540767 Log likelihood 46.51302 Hannan-Quinn criter. -0.623991 F-statistic 13.52281 Durbin-Watson stat 1.836689 Prob(TVtatistic) 0.000000
Từ kết quả bảng hồi quy ta thu được R2 hiệu chỉnh là 0.35 nghĩa là hơn 35% sự dao động của sự hài lòng của khách hàng phụ thuộc vào các biến đã đưa ra trong mô hình.
Bên cạnh đó, dựa trên kiểm định F, ta có thể thấy F=13 và mức ý nghĩa của F, PF <0.1 do đó ta có thể kết luận mô hình trên là có ý nghĩa.
Như vậy ta có mô hình tổng quát cuối cùng về sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng bán lẻ của KienlongBank như sau:
HAILONGCHUNG=β1+β2 DC+ β3 DTC+ β4NLPv+β5 KNDU + β6 PTHH + u
Các hệ số của các biến hồi quy đều mang dấu dương. Điều này hoàn toàn phù hợp đúng với dự đoán ban đầu về các yếu tố của sự hài lòng. Ta có thể thấy khi độ tin cậy, năng lực phục vụ và phương tiện hữu hình được nâng cao chất lượng thì một điều tất nhiên là sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ bán lẻ của ngân hàng cũng tăng lên.
Cụ thể hơn:
Với sự đồng cảm ta có hệ số β= 0,28 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy khi điều kiện các yếu tố khác không thay đổi thì nhân tố này thay đổi sẽ khiến sự hài lòng của khách hàng biến đổi cùng chiều 0,28 đơn vị.
Với hệ số của độ tin cậy mức ý nghĩa bé hơn 0.05 là β2 = 0.18 mức ý nghĩa này cho thấy khi điều kiện các yếu tố khác không thay đổi thì nhân tố này thay đổi 1 đơn vị cũng khiến cho sự hài lòng biến đổi cùng chiều 0.18 đơn vị.
Với hệ số của năng lực phục vụ là 0.39 mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 cho thấy khi các yếu tố khác không đổi thì nếu nhân tố này thay đổi 1 đơn vị cũng sẽ khiến cho sự hài lòng của khách hàng thay đổi cùng chiều 0.39 đơn vị.
Hệ số của khả năng đáp ứng là 0.078 với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 cho thấy khi các yếu tố khác không đổi, mà khả năng đáp ứng thay đổi 1 đơn vị sẽ khiến cho sự hài lòng thay đổi cùng chiều 0.078 đơn vị.
Hệ số của phương tiện phục vụ là 0.23, mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 điều này cho thấy khi các nhân tố khác không đổi mà phương tiện phục vụ thay đổi 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng thay đổi cùng chiều 0.23 đơn vị.
Như vậy qua kết quả khảo sát và kiểm định ta có thể xác định ba nhân tố quan trọng nhất đến sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng Kiên Long phòng giao dịch Ba Đình chính là yếu tố đồng cảm, năng lực phục vụ và phương tiện hữu hình.
Về độ đồng cảm đây là yếu tố liên quan đến sự quan tâm của nhân viên ngân hàng đến khách hàng. Qua khảo sát ta kiểm định ta có thể thấy nếu như cán bộ nhân viên càng quan tâm đến khách hàng thì sự hài lòng của khách hàng càng được gia
tăng. Và với những ngân hàng nào có sự đồng cảm cao thì ngân hàng đó càng được nhiều khách hàng tin tưởng lựa chọn sử dụng dịch vụ. Tất cả các ngân hàng cạnh tranh trong lĩnh vực bán lẻ đều phải có chiến lược cụ thể, luôn luôn quan tâm đến khách hàng của mình để giữ chân khách hàng như hỏi han tình hình khách hàng, tặng quà tri ân ngày đặc biệt như sinh nhật hay nhanh chóng xử lý từng vấn đề cá nhân khách hàng gặp phải. Có quan tâm tận tình như vậy thì khách hàng mới có thể tin dùng sản phẩm và giới thiệu mọi người cùng sử dụng dịch vụ của ngân hàng.
Với yếu tố năng lực phục vụ thì đây là yếu tố liên quan đến chất lượng cán bộ nhân viên của ngân hàng. Năng lực phục vụ liên quan đến khả năng xử lý tình huống cũng như thái độ của nhân viên khi phục vụ khách hàng. Khách hàng luôn luôn yêu cầu thái độ ân cần, nhiệt tình, và chỉ cần một hành động nhỏ không đúng ý thì sẽ gây ảnh hưởng đến hình ảnh của toàn bộ hệ thống ngân hàng đó. Chính vì vậy mỗi ngân viên nhân hàng cần có thái độ chú ý đến cách cư xử với từng khách hàng. Đặt yêu cầu của khách hàng lên trên để có thể tận tâm giúp đỡ và phục vụ mọi người.
Phương tiện hữu hình là một trong ba nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Khách hàng sẽ đánh giá độ chuyên nghiệp và khả năng tài chính của ngân hàng thông qua phương tiện hữu hình. Từ những yếu tố như cơ sở vật chất, hệ thống máy móc vận hành, bàn ghế phòng ban sẽ làm cho khách hàng