Một số phương pháp xử lý số liệu được tác giả sử dụng trong nghiên cứu này như sau:
Phương pháp thống kê mô tả: Đây là phương pháp không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu những vấn đề kinh tế – xã hội cần phân tích định lượng trong mối quan hệ chặt chẽ về mặt định tính của các hiện tượng và quá trình. Một số đại lượng cần tính trong phương pháp này là:
+ Giá trị trung bình: Bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
+ Độ lệch chuẩn: là căn bậc hai của phương sai.
So sánh bằng số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả so sánh khối lượng quy mô thay đổi của các hiện tượng nghiên cứu.
So sánh bằng số tương đối: là kết quả của phép chia giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả thể hiện tỷ lệ thay đổi tương đối của các hiện tượng nghiên cứu.
T = ((T2 – T1)/T1)* 100% Trong đó:
T1: Số liệu năm trước T2: Số liệu năm sau
T: Tốc độ tăng trưởng của năm sau so với năm trước (%).
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha:
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).
Trong nghiên cứu này, khi đánh giá thang đo của các yếu tố, tác giả sử dụng phương pháp Cronbach Alpha để tìm ra được các yếu tố thích hợp nhất trong mô hình, bằng cách loại bỏ các biến rác trước khi phân tích nhân tố ( EFA: Exploratory
factor analysis). Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ 0.6 trở lên.
Phân tích nhân tố (EFA): Do khối lượng thu thập số liệu lớn nên chúng có rất nhiều biến và các biến này có mối liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Vì vậy ta phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Các nhân tố chung có thể được diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi =Wi1X1 + Wi2X2 +……..+ Wik Xk
Trong đó:
Fi: ước lượng trị số của nhân tố thứ i.
W: Quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tương quan với nhau. Để xác định các biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
H0: các biến không có liên quan lẫn nhau H1: có sự tương quan giữa các biến.
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận H1 các biến có liên hệ với nhau. Điều này có được giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý α. Đồng thời, phân tích nhân tố được xem là thích hợp khi giá trị hệ KMO (Kaiser – Mayser - Olkin) trong khoảng từ 0.5 đến 1, khi đó các tương quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố.
Sau khi rút được các nhân tố và lưu lại thành các biến mới, các biến này sẽ được thay cho tập hợp biến gốc để đưa vào phân tích hồi quy.
Phương pháp phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy: là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập: independent variables) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc: dependent variable) nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích.
Đề tài sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân tại VPBank Vĩnh Long (biến độc lập) đến sự hài lòng của khách hàng (biến phụ thuộc). Phương trình hồi quy có dạng:
Y = α0 + β1X1 + β2X2 +….+ βkXk
Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc; Biến này là sự hài lòng (SHL) trong mô hình nghiên cứu. Biến này được đo lường bằng 4 biến quan sát (SHL1, SHL2, SHL3, SHL4) kết hợp thang đo Likert (1 là hoàn toàn không đồng ý và mức độ 5 là hoàn toàn đồng ý). X1, X2, ,…, Xk (các biến độc lập, là các yếu tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, k=5). Dự kiến ban đầu thang đo chất lượng phục vụ gồm 5 thành phần với tổng cộng 24 biến và được đo lường bằng thang đo Likert năm mức độ (1 là hoàn toàn không đồng ý và mức độ 5 là hoàn toàn đồng ý).
- α0: hệ số chặn của hàm hồi quy
- βi: (với i = 1,2,3,4,5) :các tham số hồi quy, đo lường độ lớn và chiều hướng ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc.
Phân tích one – way Anova: Phân tích này có mục đích nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các đặc tính khác nhau của khách hàng đối với sự hải lòng về chất lượng dịch vụ khách hàng cá nhân của ngân hàng như: Giới tính, độ tuổi, trình dộ học vấn…. Kiểm định thực hiện thông qua hai bước:
Bước 1: kiểm định Levene H0: “Phương sai bằng nhau”
Sig < 0.05: bác bỏ Ho
Sig >=0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp Anova Bước 2: Kiểm định One – Way ANOVA
H0: “Trung bình bằng nhau”
Sig >0.05: bác bỏ Ho -> chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt… Sig <=0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt… Khi có sự khác biệt thì có thể phân tích sâu hơn để tìm ra sự khác biệt như thế nào giữa các nhóm quan sát.
Như vậy trong chương này tác giả đã nêu lên được một số khái niệm về dịch vụ, chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng. Ngoài ra trong chương này tác giả còn đưa ra phương pháp và mô hình cũng như thang đo cho mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 3
THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG KINH DOANH CỦA NGÂN HÀNG TMCP VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG CHI NHÁNH VĨNH LONG 3.1. TỔNG QUAN VỀ NGÂN HÀNG VPBANK
3.1.1. Sơ lược lịch sử hình thành và phát triển
Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (Ngân hàng TMCP Các Doanh Nghiệp Ngoài Quốc Doanh trước đây) được thành lập theo giấy phép hoạt động số 0042/NH-GP của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cấp ngày 12 tháng 8 năm 1993. Sau 22 năm hoạt động, VPBank đã nâng vốn điều lệ lên hơn 8.056 tỷ đồng, phát triển mạng lưới lên 208 điểm giao dịch, với đội ngũ trên 12.400 cán bộ nhân viên. Là thành viên của nhóm 12 ngân hàng hàng đầu Việt Nam (G12), VPBank đang từng bước khẳng định uy tín của một ngân hàng năng động, có năng lực tài chính ổn định và có trách nhiệm với cộng đồng. Để đạt được tầm nhìn đầy tham vọng, VPBank đã triển khai chiến lược tăng trưởng quyết liệt trong giai đoạn 2012 - 2017 với sự hỗ trợ của công ty tư vấn hàng đầu thế giới McKinsey. Với chiến lược này, VPBank nỗ lực tăng trưởng hữu cơ trong các phân khúc khách hàng mục tiêu, khẩn trương xây dựng các hệ thống nền tảng để phục vụ tăng trưởng, và luôn chủ động theo dõi các cơ hội trên thị trường.
Sự tăng trưởng vượt bậc của VPBank thể hiện sinh động ở mức độ mở rộng mạng lưới các chi nhánh, điểm giao dịch trên toàn quốc cùng sự phát triển đa dạng của các kênh bán hàng và phân phối.
Bên cạnh đó, theo định hướng “Tất cả vì khách hàng”, các điểm giao dịch đã được thay đổi hoàn toàn về diện mạo, mô hình và tiện nghi phục vụ. Các sản phẩm, dịch vụ của VPBank luôn được cải tiến và kết hợp thêm nhiều tiện ích nhằm gia tăng quyền lợi cho khách hàng... Tất cả đã góp phần làm hài lòng khách hàng hiện tại và thu hút thêm khách hàng mới, mở rộng cơ sở khách hàng của VPBank với tốc độ nhanh chóng.
Để chuẩn bị cho việc tăng trưởng ổn định và bền vững, VPBank đã tiến hành đồng bộ các giải pháp xây dựng hệ thống nền tảng. Ngân hàng luôn đi đầu thị
trường trong việc ứng dụng công nghệ thông tin tiên tiến trong các sản phẩm, dịch vụ và hệ thống vận hành. Cùng với việc xây dựng môi trường văn hóa doanh nghiệp vững mạnh, hiệu quả, các hệ thống quản trị nhân sự cốt lõi đã được xây dựng và triển khai thành công tại VPBank. Bên cạnh đó, Ngân hàng đã từng bước phát triển một hệ thống quản trị rủi ro độc lập, tập trung và chuyên môn hóa, đáp ứng chuẩn mực quốc tế và gắn kết với chiến lược kinh doanh của Ngân hàng. Song song với việc thực thi những thông lệ quốc tế tốt nhất về quản trị doanh nghiệp, VPBank cũng không ngừng hoàn thiện cơ cấu tổ chức theo chính sách quản trị công ty rõ ràng và minh bạch.
Với những nỗ lực không ngừng, thương hiệu của VPBank đã trở nên ngày càng vững mạnh và được khẳng định qua nhiều giải thưởng uy tín như: Ngân hàng thanh toán xuất sắc nhất do Citibank, Bank of New York trao tặng, giải thưởng Ngân hàng có chất lượng dịch vụ được hài lòng nhất, Thương hiệu quốc gia 2012, Top 500 doanh nghiệp lớn nhất Việt Nam cùng nhiều giải thưởng khác.
3.1.2. Tổ chức mạng lưới hoạt động và xu hướng phát triển của VPBank
3.1.2.1. Mạng lưới hoạt động
Mạng lưới hoạt động của VPBank phủ khắp các tỉnh thành phố trên cả nước với 204 chi nhánh và phòng giao dịch được tổng hợp trong bảng sau:
Bảng 3.1: Số lượng chi nhánh, phòng giao dịch VPBank trên cả nước KHU VỰC SỐ LƯỢNG TỶ LỆ (%) Miền Nam 56 27,45 Miền Trung 49 24,02 Miền Bắc 99 48,53 Tổng cộng 204 100,00 Nguồn:http://www.vpbank.com.vn
Qua bảng 3.1 cho thấy VPBank có số lượng chi nhánh (CN), phòng giao dịch (PGD) rộng khắp cả đất nước, cụ thể ở miền Nam có 56 chi nhánh và phòng giao dịch chiếm 27.45%, đứng thứ hai sau miên Bắc. Theo số liệu thống kê năm 2015
của VPBank, số chi nhánh, phòng giao dịch tại miền Nam tập trung đông nhất ở TP.HCM với số lượng là 40 CN, PGD. Miền Trung là khu vực có số lượng ít nhất chỉ có 49 chi nhánh và phòng giao dịch chiếm tỷ lệ 24,02%. Miền Bắc là khu vực mà VPBank có số lượng phòng giao dịch, chi nhánh nhiều nhất trên cả nước với tổng số là 99 chiếm 48,53%, trong đó Thủ đô Hà Nội có tới 60 chi nhánh, phòng giao dịch. So với một số ngân hàng thương mại thương mại khác như ACBbank, LienvietPostbank hoặc Techcombank thì đây là một con số đáng nể.
3.1.2.2. Xu hướng phát triển
Sau 20 năm hoạt động, VPBank hiện nằm trong Top các ngân hàng hàng đầu VN theo công bố của Moodys (Cty xếp hạng tín nhiệm toàn cầu), hệ số xếp hạng tín nhiệm ngân hàng của VPBank được xếp hạng ở mức B3 và triển vọng ổn định. Đây là lần đầu tiên Moodys đánh giá xếp hạng tín nhiệm VPBank. Xếp hạng tiền gửi bằng VND của VPBank ở mức B3 có nghĩa là tương đương với mức xếp hạng của Moodys đối với các ngân hàng: BIDV, Vietinbank, MB, ACB, Techcombank, Sacombank. Về xếp hạng tiền gửi ngoại tệ, Moodys đánh giá VPBank cũng ở mức B3, tương đương với mức xếp hạng đối với các ngân hàng: MB, ACB, Techcombank, Sacombank.
Thành công trong chiến lược
Hệ số sức mạnh tài chính BFSR của VPBank được đánh giá ở mức E và mức đánh giá tín dụng cơ sở BCA là Caa1, tương đương với mức của 7 ngân hàng hàng đầu của VN được Moodys xếp hạng.
Các kết quả xếp hạng của Moodys được đưa ra trên cơ sở ghi nhận những thành công của VPBank trong chiến lược tăng trưởng mảng ngân hàng bán lẻ và DNNVV (SME). Theo Moodys, mãng ngân hàng bán lẻ tại VN được đánh giá có tiềm năng phát triển mạnh và đem lại lợi nhuận tốt cho ngân hàng. Bên cạnh đó, với định hướng phát triển này, VPBank ít gặp rủi ro tín dụng từ nhóm khách hàng là các DN nhà nước (SOEs) vì theo đánh giá của Moodys, dư nợ cho vay các đối tượng này hiện nay tại VPBank thuộc nhóm thấp nhất trong hệ thống các tổ chức tín dụng.
Moodys đánh giá tích cực việc triển khai phê duyệt tín dụng tập trung tại VPBank. Theo phân tích của Moodys, rủi ro tiềm ẩn về chất lượng tài sản của
VPBank sẽ giảm đi nhờ những nỗ lực thực hiện hiện đại hóa hệ thống quản trị rủi ro, bao gồm các nâng cấp về hạ tầng công nghệ thông tin, sử dụng hệ thống chấm điểm tín dụng cho các khách hàng thuộc phân khúc bán lẻ và SME. Moodys tin rằng những cải tiến này sẽ giúp VPBank có cái nhìn rõ ràng hơn về chất lượng tài sản, đưa ra những giải pháp và điều chỉnh tiêu chuẩn cấp tín dụng một cách phù hợp.
Phát triển bền vững
Với tầm nhìn chiến lược trở thành 1 trong 5 ngân hàng TMCP hàng đầu và 1 trong 3 ngân hàng TMCP bán lẻ hàng đầu VN vào năm 2017, trong hoạt động của mình, VPBank luôn chú trọng phát triển và nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng; tuyển dụng nguồn nhân lực chất lượng cao; nâng cấp toàn diện cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin; hoàn thiện quy trình quản trị rủi ro, vận hành hệ thống.
Là một ngân hàng bán lẻ, VPBank xác định chất lượng dịch vụ chính là thế mạnh cạnh tranh của mình. Vì vậy, VPBank luôn tập trung nghiên cứu, xây dựng và giới thiệu những sản phẩm, dịch vụ tài chính phù hợp, khác biệt, đáp ứng tối đa yêu cầu của khách hàng, từ dịch vụ thẻ, tiền gửi tiết kiệm, vay vốn đến các dịch vụ cá nhân khác như chuyển tiền trong nước, quốc tế, đổi tiền, giữ hộ vàng…
Các kết quả xếp hạng của Moodys được đưa ra trên cơ sở ghi nhận những thành công của VPBank trong chiến lược tăng trưởng mảng ngân hàng bán lẻ và DNNVV.
Trong chiến lược phát triển, VPBank cũng tập trung khai thác cơ hội trong phân khúc khách hàng bán buôn và tín dụng tiêu dùng, với các nhóm sản phẩm