Để thực hiện công tác làm sáng tỏ vấn đề cần nghiên cứu, tác giả đã vận dụng không những phương pháp định tính mà còn phương pháp định lượng từ việc thu thập số liệu trong các báo cáo tài chính của Agribank qua các năm từ năm 2012 đến 2015, đồng thời khảo sát ý kiến của khách hàng đã và đang giao dịch với khách hàng. Tiến trình được thực hiện như sau:
3.1.1 Phƣơng pháp thu thập số liệu
Thu thập dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp là số liệu điều tra về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng hoạt động tín dụng cá nhân của Agribank – chi nhánh Bình Tân thông qua bảng câu hỏi được thiết kế sẵn. Số mẫu được lựa chọn ít nhất là 160 mẫu theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên.
Thu thập dữ liệu thứ cấp
Tác giả thu thập các thông tin, tài liệu, số liệu thứ cấp đã được công bố ở các cơ quan lưu trữ, trên sách báo, tạp chí của ngành Ngân hàng, sách, báo, thông tin trên Internet.
Nguồn số liệu công bố từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam.
Các báo cáo, tài liệu công bố tại Agribank Hội sở, Agribank Bình Tân.
3.1.2 Phƣơng pháp xử lý số liệu
Xử lý số liệu đã công bố: Dựa vào các số liệu đã được công bố, đối chiếu để ghi
chép, nghiên cứu tổng hợp, sau đó bổ sung những thông tin còn thiếu và sàng lọc, chọn ra những thông tin phù hợp với hướng nghiên cứu của đề tài.
Xử lý số liệu điều tra: Toàn bộ số liệu điều tra được xử lý bằng máy tính theo phần
3.1.3 Phƣơng pháp phân tích số liệu
Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả nghiên cứu sự biến đổi số lượng có mối quan hệ mặt chất ở thời gian và địa điểm cụ thể. Phương pháp này sử dụng các chỉ tiêu như số tương đối, số tuyệt đối, số bình quân và dãy số biến động theo thời gian để nghiên cứu tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh, quy mô hoạt động, thực trạng hoạt động tín dụng cá nhân tại Agribank Bình Tân.
Phương pháp thống kê so sánh
Dùng phương pháp này để so sánh kết quả hoạt động kinh doanh của chi nhánh ngân hàng Agribank giữa các năm, rủi ro trong hoạt động tín dụng cá nhân, thực trạng động tín dụng cá nhân… Kỹ thuật so sánh:
- So sánh số tuyệt đối: Để biết sự tăng giảm về giá trị - So sánh số tương đối: Để biết phần trăm tăng, giảm - So sánh số bình quân: Tăng, giảm giữa các năm
Mô hình phân tích kinh tế
Mô hình phân tích kinh tế được tiến hành thông qua hai giai đoạn:
Giai đoạn 1: Nghiên cứu định tính nhằm xây dựng và phát triển hệ thống khái niệm, thang đo lường và các biến nghiên cứu, từ đó tiến hành xây dựng bảng câu hỏi điều tra khảo sát.
Giai đoạn 2: Thông qua sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, quá trình nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua hai mô hình:
Bước 1: Sử dụng mô hình phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor
Analysis, EFA): Xây dựng mô hình phân tích nhân tố khám phá để xác định được các yếu
tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng hoạt động tín dụng khách hàng cá nhân tại Agribank Bình Tân. Qua mô hình EFA, xây dựng được hệ thống thang đo tin cậy của các yếu tố ảnh hưởng.
Bước 2: Sử dụng mô hình phân tích hồi quy đa biến (Multiple Regression
Analysis, MRA): Xây dựng mô hình phân tích hồi quy đa biến nhằm nhận diện được các
nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa đến chất lượng hoạt động tín dụng cá nhân và vai trò của từng yếu tố đó tác động như thế nào đến chất lượng hoạt động tín dụng cá nhân tại Agribank Bình Tân.
3.2 Mô hình nghiên cứu
3.2.1 Xây dựng mô hình
Để đánh giá chất lượng dịch vụ tín dụng cá nhân của Agribank- Bình Tân và sự thỏa mãn của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân của ngân hàng, tác giả đã sử dụng mô hình lý thuyết về chất lượng dịch vụ của Parasuraman & ctg (1991) với thang đo SERVQUAL gồm 5 yếu tố chính và 22 biến quan sát.
Nghiên cứu được đo lường trong lĩnh vực chất lượng dịch vụ tín dụng của ngân hàng, vì vậy tác giả nhận thấy phải có những điều chỉnh bổ sung phù hợp với những nét đặc thù của ngành ngân hàng cũng như phù hợp với tình hình thực tiễn hoạt động tín dụng cá nhân tại Agribank - Bình Tân. Tác giả đã tiến hành phỏng vấn với các chuyên gia là những lãnh đạo, nhân viên có kinh nghiệm làm việc lâu năm tại Agribank- Bình Tân nhằm xác định được những yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng sản phẩm tín dụng cá nhân của ngân hàng.
Trên cơ sở kế thừa các lý thuyết và kết quả thảo luận chuyên gia, mô hình thực nghiệm các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng sản phẩm tín dụng cá nhân của Agribank – chi nhánh Bình Tân được xây dựng bao gồm 5 yếu tố ảnh hưởng như sau:
Hình 3.1: Mô hình sự ảnh hưởng của 5 nhân tố tới sự hài lòng của khách hàng
3.2.2 Các bƣớc phân tích mô hình
Để nhận diện được những nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng hoạt động tín dụng cá nhân của Agribank- Bình Tân ta cần tiến hành các bước sau:
Bước 1: Kiểm định chất lượng của thang đo
Sử dụng kiểm định Cronbach Alpha để đánh giá chất lượng và mức độ tương quan chặt chẽ của các thang đo được xây dựng. “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Đối với các trường hợp thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời thì Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2009), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Thống Kê). Do đó trong đề tài nghiên cứu này, thang đo đạt độ tin cậy khi hệ số Cronbach Alpha của tổng thể > 0,6 và có hệ số tương quan biến – tổng thể (Corrected item – Total correlation) > 0,3. Về lý thuyết, Cronbach Alpha càng cao thì thang đo càng có độ tin cậy và hệ số tương quan biến tổng càng lớn thì sự tương quan của biến đang phân tích với các biến khác trong nhóm càng cao.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sự Đảm Bảo Sự tin tưởng Sự Hài Lòng Sự đáp ứng Sự Cảm Thông Phương tiện hữu hình
Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và có liên hệ với nhau. Sử dụng phương pháp EFA có thể giúp thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu thành một bộ biến số có ý nghĩa với số lượng nhân tố ít hơn số biến. Để đảm bảo mô hình EFA đảm bảo tin cậy, đòi hỏi thực hiện các kiểm định chính sau:
(1) Kiểm định tính thích hợp của EFA: Sử dụng thước đo KMO để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA. Khi trị số KMO thoả mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1 thì phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
(2) Kiểm định tương quan của các biến trong thước đo đại diện: Sử dụng kiểm định Bartlett để đánh giá các biến có tương quan với nhau trong một thang đo hay không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. <0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
(3) Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: Sử dụng phương sai trích (% Cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%.
(4) Xác định số lượng nhân tố cần rút trích: Xác định dựa vào Eigenvalue, chỉ có những nhân tố nào lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
(5) Chỉ tiêu Factor Loading (Hệ số tải nhân số): Theo Hair & ctg (1998), trọng số Factor Loading > 0,5 được xem là đảm bảo mức thiết thực của EFA.
Bước 3: Phân tích hồi quy đa biến MRA (Multiple Regression Analysis)
Để mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện các kiểm định sau:
(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: Mục tiêu của kiểm định này là xem xét các biến độc lập có tương quan ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy Sig. < 0,05 thì kết luận giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có ý tương quan với nhau.
(2) Mức độ giải thích của mô hình: Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá mức độ giải thích của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện mức độ giải thích của mô hình càng cao.
(3) Mức độ phù hợp của mô hình: Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0 và mô hình phù hợp khi có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0.
Giả thuyết: H0 : Các hệ số hồi quy đều bằng 0
H1 : Có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0
Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05) thì chấp nhận giả thuyết H1, mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
(4) Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity): Đây là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm cho các sai số cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, ta dùng hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF), điều kiện VIF < 10 thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu gồm 2 phần:
Phần 1: Dữ liệu nghiên cứu được tổng hợp từ báo cáo tài chính của Ngân hàng Agribank – Bình Tân trong 4 năm từ năm 2012 đến năm 2015 để phân tích các chỉ tiêu thể hiện tình hình hoạt động tín dụng cá nhân tại Ngân hàng Nông Nghiệp và Phát Triển Nông Thôn – Chi nhánh Bình Tân.
Phần 2: Dữ liệu qua khảo sát khách hàng:
Từ mô hình xây dựng, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi và thực hiện khảo sát thử nghiệm với 10 khách hàng thuộc đối tượng nghiên cứu. Thông qua đó, các biến quan sát được điều chỉnh và hoàn chỉnh bảng câu hỏi phù hợp với thực tế để tiến hành điều tra chính thức.
lượng hoạt động tín dụng cá nhân của Agribank- Bình Tân. Việc chọn mẫu khảo sát được tiến hành thông qua phỏng vấn trực tiếp với những khách hàng đangthực hiện giao dịch với Agribank- Bình Tân và dựa trên danh sách khách hàng đã và đang vay vốn tại Agribank- Bình Tân mà tác giả được cung cấp bởi ngân hàng.
Theo Hair & ctg (2006), quy mô mẫu nên là 5 lần của số biến quan sát trong phân phân tích nhân tố khám phá. Nếu số biến quan sát ít và số mẫu dưới 100, tốt hơn nên chọn ít nhất là 100. Do giới hạn về thời gian và đối tượng nghiên cứu, nên trong nghiên cứu này, tác giả chọn số mẫu điều tra là 160 mẫu.
Với 170 bảng câu hỏi khảo sát, tác giả thu về 160 bảng câu hỏi hợp lệ. Dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi được tác giả xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu cũng như các xây dựng mô hình nghiên cứu, theo phương pháp nghiên cứu định lượng SPSS 20.0.
Trên cơ sở khung lý thuyết ở chương 2, tác giả đã xây dựng thành công mô hình đánh giá chất lượng hoạt động tín dụng cá nhân của Agribank Bình Tân dựa trên sự hài lòng của khách hàng. Mô hình này được áp dụng để phân tích đánh giá và lượng hóa các thành phần có ảnh hưởng nhất định đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân của ngân hàng.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả hoạt động tín dụng khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Agribank-Bình Tân qua một số tiêu chí chính Tân qua một số tiêu chí chính
4.1.1 Tình hình DSCV của Agribank-chi nhánh Bình Tân 2012-2015
Bảng 4.1: Tình hình DSCV của Agribank Bình Tân 2012-2015
Đơn vị tính: tỷ đồng
Chỉ tiêu Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 Năm 2015 Giá trị Cơ cấu Giá trị Cơ cấu Giá trị Cơ cấu Giá trị Cơ cấu
Tổng DSCV 1.353 100% 1.435 100% 1.389 100% 1.567 100%
DSCV KHDN 943,04 69,7% 994,46 69,3% 947,30 68,2% 1.064,62 67,94%
DSCV KHCN 409,96 30,3% 440,55 30,7% 441,70 31,8% 502,38 32,06%
(Nguồn: Phòng Kế Hoạch Kinh Doanh)
Bảng 4.2: Tình hình DSCV của Agribank 2012-2015 (tiếp theo)
Đơn vị tính: tỷ đồng Chỉ tiêu So sánh 2013/2012 So sánh 2014/2013 So sánh 2015/2014 Tƣơng đối Tuyệt đối Tƣơng đối Tuyệt đối Tƣơng đối Tuyệt đối Tổng DSCV 82,00 6,06% (46,00) -3,21% 178,00 12,81% DSCV KHDN 51,41 5,45% (47,16) -4,74% 117,32 12,38% DSCV KHCN 30,59 7,46% 1,16 0,26% 60,68 13,74%
(Nguồn: Phòng Kế Hoạch Kinh Doanh)
Qua bảng 4.1 và 4.2, nhìn chung chúng ta có thể nhận thấy rằng, tình hình DSCV của Agribank Bình Tân tăng qua các năm, mặc dù có sự sụt giảm doanh số nhẹ vào năm 2014. Cụ thể, nếu như DSCV năm 2012 đạt 1353 tỷ đồng trong đó DSCV KHCN đạt 409,96 tỷ đồng tương ứng 30,3% thì sang năm 2013, DSCV đã tăng lên tới 82 tỷ đồng tương ứng tăng 6,06% so với năm 2012 và đạt mức 1435 tỷ đồng. Cùng xu hướng tăng đó, nhóm KHCN cũng nâng cao tỷ trọng và chiếm 30,7% trong tổng DSCV của
Agribank, tương ứng với mức tăng là 7,46% so với năm 2012, và đạt 440,55 tỷ đồng vào năm 2013.
Sang năm 2014, DSCV giảm 46 tỷ đồng, tương ứng giảm 3,21% so với năm 2013, và chỉ còn 1389 tỷ đồng. Sự sụt giảm này là do trong năm 2014, tình hình Việt Nam có nhiều chuyển biến, đặc biệt là quá trình sáp nhập của các ngân hàng diễn ra mạnh mẽ và các ngân hàng này ra sức mở rộng thị trường vì thế sự cạnh tranh trong ngành ngày càng nhiều kéo theo DSCV của Agribank trong năm này giảm so với 2013. Nhưng tín hiệu khả quan của nhóm KHCN, trong năm 2014 Agribank đã bắt đầu chú trọng vào nhóm khách hàng này hơn, minh chứng cụ thể là tỷ lệ nhóm này đã tăng lên 1,16 tỷ đồng và đạt 31,8% trong tổng DSCV năm 2014.
Tuy nhiên bước sang năm 2015, con số DSCV này đã tăng 178,00 tỷ đồng tương ứng 12,81% do với năm 2014, và đạt 1567 tỷ đồng. Có thể nhận thấy rằng, tốc độ tăng của năm này nhanh hơn tốc độ tăng vào năm 2013, đồng thời đã phần nào khắc phục được sự hụt giảm DS vào năm 2014. Để đạt được thành công này, trong những tháng cuối năm 2014 đầu năm 2015, Agribank 7 lần điều chỉnh giảm lãi suất cho vay, triển khai các gói, các chương trình tín dụng ưu đãi nhằm khuyến khích, hỗ trợ khách hàng mở rộng và tái đầu tư, cụ thể: dành 10.000 tỷ đồng lãi suất thấp cho vay đối với khách hàng xuất nhập khẩu, xem xét cơ cấu lại thời hạn trả nợ, cho vay bổ sung để tháo gỡ khó khăn cho doanh nghiệp, phục hồi sản xuất kinh doanh…Sự thật cho thấy, Agribank đã góp phần không nhỏ vào sự phát triển của toàn hệ thông ngân hàng. Cũng trong năm này, DSCV nhóm KHCN có sự tăng nhẹ so với 2014 và đạt 32,06% trong tổng DSCV năm 2015, đạt mức 60,68 tỷ đồng.
4.1.1.1 Tình hình DSCV KHCN của Agribank-chi nhánh Bình Tân theo thời hạn vay từ 2012-2015
Bảng 4.3: Tình hình DSCV nhóm KHCN của Agribank - Bình Tân theo thời hạn cho vay
Đơn vị tính: tỷ đồng