5. Kết cấu luận văn
2.4.3 Phương pháp tổng hợp, xử lý và phân tích thông tin
2.4.3.1. Phương pháp tổng hợp và xử lý thông tin
Các tài liệu sau khi thu thập được tiến hành chọn lọc, hệ thống hoá để tính toán các chỉ tiêu phù hợp cho việc phân tích đề tài. Các công cụ và kỹ thuật tính toán được xử lý trên chương trình Excel. Công cụ phần mềm này được kết hợp với phương pháp phân tích chính được vận dụng là thống kê mô tả để phản ánh thực trạng thu hút khách hàng cá nhân đến gửi tiền tại Vietinbank Thái Nguyên thông qua các số tuyệt đối, số tương đối và số bình quân, được thể hiện thông qua các bảng biểu số liệu, sơ đồ và đồ thị.
Đối với nguồn dữ liệu sơ cấp thu thập được thông qua quá trình điều tra, tác giả sẽ xử lý thông qua phần mềm SPSS để hiệu chỉnh thang đo, đánh giá mô hình và thu thập kết quả nghiên cứu. Nghiên cứu được áp dụng qua 4 phương pháp: (1) Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (3) Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, (4) Phân tích phương sai ANOVA và được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Kiểm định thang đo qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Khi đánh giá thang đo của các nhân tố, chúng ta cần sử dụng phương pháp Cronbach’s Alpha để loại các biến rác trước khi sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis) để tránh trường hợp các biến rác có thể tạo ra các nhân tố giả và đánh giá độ tin cậy của thang đo .
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại. Đối với cả thang đo, trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới thì thang đo có hệ số Cronbach’s
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng có thể sử dụng được. Trong EFA, các biến có hệ số tải yếu tố (factor loading) nhỏ hơn 0,55 sẽ tiếp tục bị loại bỏ và kiểm tra tổng phương sai trích được (total variance extracted) phải lớn hơn hoặc bằng 55%. Trong phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1, và cho phép rút ra trọng số của các biến quan sát (factor loading) để tiến hành so sánh loại bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu.
Bước 3: 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) đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc) 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 đa biến để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố (biến giải thích) đến lựa chọn ngân hàng để giao dịch của khách hàng cá nhân tại Vietinbank Thái Nguyên (biến kết quả). Phương trình hồi quy có dạng:
QD = p0 + Pi X F1 + P2X F2 + ••• + pn-i X F(n — 1) + pn X Fn + £j Trong đó:
QD là biến phụ thuộc, quyết định gửi tiền của khách hàng cá nhân. F1, F2, ... , F(n-1), Fn là biến độc lập, đại diện cho các yếu tố tác động.
pn: hệ số hồi quy riêng phần (Partial regression coefficients) Po: hằng số
£ị: phần dư ( Residual)
Bước 4: Phân tích phương sai ANOVA. Phương pháp này nhằm đánh quyết định gửi tiền của khách hàng có tùy thuộc vào sự khác nhau theo giới tính,độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, hay thu nhập hay không.
Ngoài các phương pháp trên, trong luận văn tác giải còn sử dụng thêm một số các phương pháp khác như: Phương pháp tổng hợp các thông tin thông qua bảng hỏi và những chỉ tiêu đánh giá từ khách hàng, nội bộ ngân hàng (là các cán bộ, nhân viên Vietinbank Thái Nguyên), từ đối thủ cạnh tranh…
2.4.3.2 Phương pháp phân tích thông tin, dữ liệu
Phương pháp thống kê mô tả:
Phương pháp này được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu cần thu thập như: Kết quả hoạt động kinh doanh hàng năm của Vietinbank Thái Nguyên, của các NHTM khác…, từ đó biểu diễn dữ liệu thành các bảng tóm tắt kết hợp với trình bày qua các biểu đồ cuối cùng cho ra những đánh giá nhận xét chính xác.
Phương pháp so sánh:
Phương pháp so sánh là phương pháp được sử dụng khá phổ biến trong phân tích tài chính, được dùng để đánh giá kết quả, xác định vị trí và xu hướng biến động của chỉ tiêu phân tích.
Để tiến hành so sánh được, cần lưu ý các vấn đề cơ bản sau: + Trong quá trình so sánh cần phải đảm bảo các điều kiện sau:
+ Các chỉ tiêu được sử dụng để so sánh phải cùng phản ánh một nội dung kinh tế +Các chỉ tiêu phải có cùng phương pháp tính toán.
+ Các chỉ tiêu phải được tính theo cùng một đơn vị đo lường.
+ Các chỉ tiêu phải được thu thập ở cùng một phạm vi thời gian và cùng một quy mô không gian…
Thông qua phương pháp này ta rút ra được các kết luận về hiệu quả hoạt động thu hút tiền gửi của KHCN tại Vietinbank Thái Nguyên trong thời gian qua và đề ra các định hướng cho thời gian tới. Trong luận văn tác giả sử dụng các kỹ thuật so sánh là:
- So sánh số tuyệt đối: là kết quả của phép trừ giũa số liệu của kỳ phân tích và kỳ gốc. Phương pháp này dùng để so sánh sự biến đổi giữa số liệu của kỳ tính toán với số liệu của kỳ gốc mục đích để tìm ra sự biến động và nguyên nhân dẫn đến sự biến động đó, cuối cùng cho ra các đánh giá và các giải pháp tiếp theo.
- So sánh số tương đối: Tỷ trọng của chỉ tiêu phân tích được đo bằng tỉ lệ %, là tỷ lệ giữa số liệu thành phần và số liệu tổng hợp. Phương pháp chỉ rõ mức độ chiếm giữ của các chỉ tiêu thành phần trong tổng số, mức độ quan trọng của chỉ tiêu tổng thể. Kết hợp với các phương pháp khác để quan sát và phân tích được tầm
quan trọng cùng với sự biến đổi của mỗi chỉ tiêu, nhằm đưa ra các biện pháp quản lý, điều chỉnh phù hợp mà hiệu quả lại cao.
Tổng hợp số liệu bằng hệ thống bảng biểu, đồ thị
Các số liệu liên quan tới việc tăng trưởng, so sánh được hệ thống bằng bảng biểu, đồ thị để thấy rõ được xu hướng tăng giảm trong vấn đối với các dịch vụ tiền gửi cho KHCN của Ngân hàng. Từ đó, tác giả dễ dàng tìm ra điểm yếu, điểm mạnh để kịp thời có biện pháp khắc phục và hoàn thiện.