PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ
PHẦN II : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.3. Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ CỦA CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐIỀU TRA VỀ CHẤT
2.3.4. Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng kháchhàng
Thành phần Các nhân tốtrích Tên nhân tố 1 CLDV3 0,944 Chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân CLDV2 0,881 CLDV1 0,826 (Nguồn: Xửlý số liệu SPSS)
Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy các thang đo chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm 3 biến CLDV1, CLDV2 và CLDV3 thành biến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân ký hiệu là CLDV.
2.3.4. Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân hàng cá nhân
2.2.4.1. Phân tích ma trận tương quan Pearson
Bảng 2.18: Ma trận tương quan Pearson
CLDV SDB TC HQPV PTHH SCT CLDV Hệ số Pearson 1 Sig. SDB Hệ số Pearson 0,561** 1 Sig. 0,000 TC Hệ số Pearson 0,466** 0,229* 1 Sig. 0,000 0,012 HQPV Hệ số Pearson 0,502** 0,557** 0,175 1 Sig. 0,000 0,000 0,056 PTHH Hệ số Pearson 0,243** 0,232* -0,053 0,112 1 Sig. 0,008 0,011 0,565 0,222 SCT Hệ số Pearson 0,345** 0,362** 0,075 0,183* -0,028 1 Sig. 0,000 0,000 0,413 0,045 0,760
**. Tương quan ở mức ý nghĩa 1% (Kiểm định 2 phía). *. Tương quan ở mức ý nghĩa 5% (Kiểm định 2 phía).
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và EFA ta đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân. Trước khi đi vào phân tích hồi quy, chúng ta kiểm định sự tương quan giữa các biến.
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Dựa vào Bảng 2.18 ta có thể thấy hệ số tương quan giữa biến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân (biến phụ thuộc) với 5 biến độc lập SDB, TC, HQPV, PTHH và SCT đều cao riêng thành phần PTHH thì hệ số tương quan thấp nhất là 0,243. Nhìn sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến CLDV, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05). Tuy nhiên, ma trận tương chỉ nói lên mối tương quan (quan hệ 2 chiều) giữa các biến nên chỉ đưa ra nhìn tổng quan sơ bộ mà không có quyết định gì trong việc quyết định biến nào ảnh hưởng, biến nào không ảnh hưởng lên biến phụ thuộc.
2.3.4.2. Xây dựng phương trình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân
Căn cứ vào mô hình lý thuyết nghiên cứu, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội môtả các nhân tố ảnh hưởng đến Chất lượng tín dụng KHCN là:
CLDV= β0+ β1*SDB + β2*TC + β3*HQPV + β4*PTHH + β5*SCT Các biến độc lập (Xi): SDV, TC, HQPV, PTHH và SCT
Biến phụ thuộc (CLDV): Chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân. βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…5)
Để kiểm định sự phù hợp giữa 5 thành phần ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân, hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt được sử dụng. Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của
thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 2.19: Kết quả của mô hình hồi quy Biến Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa t Sig. VIF
Hằng số
Sự đảm bảo (SDB) Sự tin cậy (TC)
Hiệu quả phục vụ (HQPV) Phương tiện hữu hình (PTHH) Sự cảm thông (SCT) -0,223 0,207 0,364 0,203 0,164 0,140 0,382 0,081 0,066 0,060 0,058 0,049 0,560 0,012 0,000 0,001 0,006 0,005 1,762 1,073 1,457 1,088 1,170 R2 R2 hiệu chỉnh
Mức ý nghĩa (Sig. trong ANOVA) Giá trị thống kê F (F trong ANOVA) Hệ số Durbin-Watson 0,536 0,516 0,000 26,347 2,266 (Nguồn: Xửlý số liệu SPSS)
Bước đầu tiên là kiểm tra độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2hiệu chỉnh là 0,516
có nghĩa là mô hình các thành phần chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 51,6%. Nói cách khác, chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình là 51,6% và chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình là 48,4%.
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị Sig = 0,000 (< 0,05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy các giá trị Sig. với các biến đều rất nhỏ (< 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
Phân tích hồi quy theo phương pháp cho ra các hệ số hồi quy như Bảng 2.19. Để mô hình hồi quy của mẫu sử dụng được các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích của mô hình hồi quy tuyến tính.
2.3.4.3. Kiểm định các giảđịnh của mô hình hồi quy
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đây là công cụ kiểm tra sự tồn tại của mối tương quan giữa các biến độc lập. Sự tương quan chặt chẽ của các biến độc lập có thể gặp vấn đề đa cộng tuyến. Trong phân tích tương quan Pearson, các thành phần trong thang đo có mối tương quan với nhau, nghiên cứu nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến nên kiểm tra để đảm bảo không vi phạm mô hình hồi quy. Việc kiểm tra được thông qua nhân tố phóng đại phương sai VIF. Quy tắc là khi VIFvượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Kiểm định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ 2.4: Biểu đồ P – P plot của hồi quy phần dư chuẩn hóa
Giả định cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hoành. Nhìn vào biểu đồ phân tán phần dư ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 mà không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Điều đó có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính không bị vi phạm. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Kiểm tra phương sai của phần dư có phân phối chuẩn
Để dò tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn củaphần dư ta dùng công cụ vẽ của phần mềm SPSS là đồ thị Histogram. Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.979 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 2.5: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Xửlý số liệu SPSS)
Kiểm tra tính độc lập của phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 2,266 (Bảng 2.11) nằm trong vùng chấp nhận từ 1 đến 3 nên không có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định không có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm. Vì vậy, mô hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
2.3.4.4. Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích mô hình hồi quy, kết quả là mô hình hồi quy của mẫu có thể sử dụng các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể. Phương trình hồi quy được chấp nhập.
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân như sau:
CLDV= -0,233 + 0,207*SDB + 0,364*TC + 0,203*HQPV + 0,164*PTHH + 0,140*SCT
Từ phương trình hồi quy có thể rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu cho chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Nông nghiệp và phát triển Nông thôn Việt Nam –Chi nhánh Thừa Thiên Huế vào 5 yếu tố: sự đảm bảo, tin cậy, hiệu quả phục vụ, phương tiện hữu hình và sự cảm thông. Các biến quan sát được đo lường bằng thang đo Liker 5 mức độ nên từ phương trình hồi quy ta có thể rút ra kết luận về mức tác động của từng yếu tố đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân. Trong đó yếu tố tác động mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ tín dụng là sự tin cậy.
Biến sự đảm bảo có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,012 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa= 0,217 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu ngân hàng thể hiện sự đảm bảo tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tăng trung bình là 0,217 đơn vị.
Biến sự tin cậy có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,000 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa= 0,366 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳvọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu ngân hàng thể sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tăng trung bình là 0,366 đơn vị. Bên cạnh đó hệ số hồi quy chuẩn hóa beta của biến này lên chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân có giá trị lớn nhất nên đây là biến có ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân.
Biến hiệu quả phục vụ có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,001 (<0,05) vớihệ số hồi quy chuẩn hóa= 0,260 mangdấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi,
nếu ngân hàng thể hiện hiệu quả phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tăng trung bình là 0,260 đơn vị.
Biến phương tiện hữu hình có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,006 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,188 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu ngân hàng thể hiện phương tiện hữu hình tăng lên 1 đơn vị thì chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tăng 0,188 đơn vị. Bên cạnh đó giá trị hệ số hồi quy chuẩn hóa beta của biến này lên chất lượng tín dụng thấp nhất (0,188) nên đây là biến ảnh hưởng yếu nhất đến chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân.
Biến sự cảm thông có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,005 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,196 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu ngân hàng thể hiện sự cảm thông tăng lên 1 đơn vị thì chất lượng tín dụng khách hàng cá nhân tăng 0,196 đơn vị.
Cuối cùng, kết quả chạy phân tích hồi quy làm cơ sở để đưa ra các kết luận cho các giả thuyết của mô hình nghiên cứu:
Bảng 2.20: Kết luận về giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Phát biểu Kết luận
H1 Sự đảm bảo có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng tín
dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng. Chấp nhận
H2 Sự tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng tín
dụng kháchhàng cá nhân của ngân hàng. Chấp nhận
H3
Hiệu quả phục vụ có ảnh hưởng tích cực đến chất
lượng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng. Chấp nhận
H4
Phương tiện hữu hình có ảnh hưởng tích cực đến chất
lượng tín dụng khách hàng cá nhân của ngân hàng. Chấp nhận
H5
Sự cảm thôngcó ảnh hưởng tích cực đến chất lượng tín