2.1.1. Phạm vị, đối tượng và thời gian
Nghiên cứu có mẫu là 156 khách hàng của CTCK Pinetree trong giai đoạn 04/2021 cho đến 05/2021. Tác giả sử dụng số liệu sơ cấp trong giai đoạn này nhằm phù hợp với thời gian thực hiện bài nghiên cứu, cũng như phù hợp bối cảnh xã hội chung để thể hiện rõ tầm quan trọng của chất lượng DVCK tại CTCK khi thị trường chứng khoán đang sôi động và náo nhiệt chưa từng có do tác động của dịch bệnh COVID-19 - một thời điểm mà DVCK có chất lượng tốt là vô cùng quan trọng để các CTCK có thể giữ chân khách hàng.
Thị trường chứng khoán chưa từng được chú ý và phát triển như bây giờ, khối
lượng giao dịch hàng ngày lên đến 3,000 tỷ đồng, số lượng. Số lượng tài khoản mở mới tăng kỉ lục do tác động của dịch bệnh có những thời điểm lên đến gần 30,000 tài khoản mở mới một tháng. Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ chứng khoán tăng lên đột biến, cùng với việc thị trường đang đạt những mốc đỉnh mới chỉ số VNIndex gần đạt ngưỡng kỉ lục 1280 điểm khiến khoảng thời gian điểm này là phù hợp để chọn
2.1.2. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp. Dữ liệu sơ cấp đến từ một nguồn duy nhất phiếu khảo sát gửi đến cho 200 khách hàng cá nhân của CTCK Pinetree. Bảng hỏi gồm có 2 phần chính: Phần 1 gồm
các câu hỏi nhân khẩu học giúp xác định đặc tính của người tham khảo sát. Phần 2 gồm các câu hỏi trắc nghiệm theo thang đo Likert đánh giá mức độ đồng tình về 28 biến quan sát tượng trưng cho 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc dựa theo mô hình SERVQUAL. Dữ liệu thu về được bao gồm 156 phiếu khảo sát hợp lệ để đưa vào phân tích đánh giá
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ 2 nguồn: Nguồn bên trong nội tại doanh nghiệp và nguồn bên ngoài.
- Nguồn dữ liệu thứ cấp bên trong doanh nghiệp: Số liệu thứ cấp sử dụng đến từ BCTC của CTCK Pinetree trong các quý thuộc giai đoạn 2020 - 2021, cùng với số liệu BCTN giai đoạn 2020 của doanh nghiệp. Số liệu
được sử dụng bao gồm cấu trúc tài sản, cấu trúc doanh thu, chi phí; Thông tin về cấu trúc nhân sự, mô hình doanh nghiệp; định hướng phát triển và các rủi ro gặp phải của doanh nghiệp.
- Nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài: Số liệu đến từ các bài báo về CTCK và chất lượng dịch vụ tại các CTCK trong khu vực; các website, bài nghiên cứu cũng sử dụng mô hình SERVQUAL để đánh giá chất lượng dịch vụ và đặc biệt là dịch vụ liên quan đến TTCK như môi giới chứng khoán, tự doanh chứng khoán
Dữ liệu sau đó được tiến hành xử lý sơ bộ thông qua các biện pháp: Phân loại dữ liệu thu thập được; Sắp xếp dữ liệu vào các chỉ tiêu cần nghiên cứu; Nhập liệu vào
các phần mềm ứng dụng để ra kết quả giúp đánh giá nghiên cứu.
2.1.3. Mô hình nghiên cứu
• Mô hình cơ sở:
Mô hình hồi quy trong nghiên cứu được áp dụng chính mô hình gốc của Parasuraman & ctg (1988) trong đánh giá chất lượng dịch vụ với 05 biến độc lập bao gồm: Mức độ tin cậy (DTC), Khả năng đáp ứng (KN), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC), và Phương tiện hữu hình (HH) với 22 biến quan sát. Ngoài ra, mô hình cũng được xây dựng dựa theo mô hình của Đỗ Thị Ngọc Hạnh (2015) về Nâng cao chất lượng môi giới Chứng khoán tại Ngân hàng ACB áp dụng mô hình SERVQUAL với 5 biến, tuy nhiên Đỗ Thị Ngọc Hạnh đã điều chỉnh biến quan sát sao cho phù hợp với dịch vụ môi giới tại CTCK ACB với 41 biến quan sát được đề ra. Biến phụ thuộc được lựa chọn là Sự hài lòng của khách hàng về Chất lượng dịch vụ (CLDV). Từ kết quả thu được, tác giả sẽ đưa ra các phân tích định tính và đánh giá về các yếu tố tác động tới Chất lượng dịch vụ chứng khoán đồng thời mức độ mạnh yếu ảnh hưởng của từng yếu tố. Các mô hình khác cũng được sử dụng làm tư liệu lấy cảm hứng xây dựng mô hình cho đề tài nghiên cứu có bao gồm: Nghiên cứu của Raspor (2010), Lê Đức Toàn và Trần Thị Châu Hà (2020), Nguyễn Thị Thanh Ngân (2013), Lý Thu Thảo (2020)
CLDVi = β0+ β1* DTCi + β2 * KNi + β3 * NLi + β.i * DCi + β5 * HHi + εi
• Mô hình sử dụng trong nghiên cứu
Dựa theo các mô hình cơ sở và đánh giá dựa trên tình hình thực tế của TTCK cũng như tình hình tài chính và đặc điểm hình thù của CTCK Pinetree, mô hình hồi quy sẽ sử dụng 05 biến độc lập tương ứng với mô hình Parasuraman bao gồm: Mức độ tin cậy (DTC) với 5 biến quan sát, Khả năng đáp ứng (KN) với 5 biến quan sát, Năng lực phục vụ (NL) với 4 biến quan sát, Sự đồng cảm (DC) với 6 biến quan sát, và Phương tiện hữu hình (HH) với 5 biến quan sát. Biến phụ thuộc được lựa chọn là Sự hài lòng về Chất lượng dịch vụ (CLDV) với 4 biến quan sát. Tổng số biến quan sát được sử dụng trong mô hình là 28 biến bao gồm cả biến quan sát cho biến phụ thuộc. Cụ thể, mô hình được sử dụng trong mô hình khoá luận như sau:
CLDVi = β0+ β1* DTCi + β2 * KNi + β3 * NLi + β.i * DCi + β5 * HHi + εi
Để thuận tiện cho việc phân tích đánh giá, tác giả sử dụng phần mềm phân tích
dữ liệu hồi quy SPSS 20.0 trong nghiên cứu để đưa ra được kết quả nghiên cứu chính
xác và nhanh chóng nhất.
2.1.4. Thiết kế mẫu phân tích
Mau được sử dụng trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất và tác giả sẽ tiếp cận những người tham gia theo phương pháp thuận tiện. Phương pháp lấy mẫu này phù hợp khi thời gian và không gian ngắn không cho phép cũng như thuận tiện cho người tham gia khảo sát. Tuy nhiên, phương pháp này khiến tác giả khó kiểm soát chất lượng kết quả khảo sát.
Về kích thước mẫu, theo Hair & ctg (2006) tỉ lệ số quan sát / biến đo lường nên theo tỉ lệ 5:1 tức cứ mỗi một biến quan sát thêm có 5 khảo sát. Theo đó, nghiên cứu của đề tài có tất cả 28 biến quan sát vậy kích thước mẫu nên tối thiểu bằng 5*28=140. Mặt khác, theo Tabachnick & Fidell (2007), kích thước mẫu nên được tính như sau: N ≥ 50 + 8p trong đó p là số biến độc lập cho vào mô hình. Áp dụng
vào nghiên cứu, khảo sát bao gồm 5 biến độc lập nên N ≥50 + 8*5 ≥90mẫu quan sát.
Trong nghiên cứu này, thang đó bao gồm 28 biến quan sát. Khảo sát được phát
bằng công cụ Google Form với 200 khảo sát được gửi trực tiếp đến khách hàng thông
qua hệ thống mạng xã hội chung giữa khách hàng và công ty. Khảo sát sau đó nhận lại được 156 phiếu trả lời hợp lệ vậy nên kích thước mẫu của nghiên cứu của đề tài là n = 156 phù hợp với cả hai lý thuyết đề cập trên. Bảng khảo sát được đính kém trong Phụ lục của đề tài.
2.2. Phân tích xác định các thành phần trong biến độc lập của mô hình.
2.2.1. Phân tích độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha:
Các thang đo được kiểm định về mức độ phù hợp tương quan lẫn nhau bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Kiểm định Cronbach’s Alpha đánh giá một tập hợp các tiêu chí biến quan sát có cùng thể hiện các khía cạnh khác nhau của cùng một biến độc lập hay không.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1] và có tiêu chuẩn kiểm định bao gồm 3 yếu tố chính:
- Từng biến có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correction
≥ 0.3 (Theo Nunally, J. 1978 )
- Giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên có thể sử dụng (Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008)
- Hệ số Cronbach’s Alpha nếu bỏ đi một trong các biến không cao hơn hệ số Cronbach’s tổng hiện tại của nhóm.
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của từng nhóm biến đều thu được kết quả đạt yêu cầu có thể sử dụng đánh giá và được trình bày chi tiết trong Phụ lục đính kèm
___________________________Ccmpq∏⅛⅞1___________________________ 1 2 3 4 5 FH02 770 . FnGl Jfl DI HHC3 . *375 FHOS 007 . FHC4 . 512 DFQQQ 700 . DfTGOi 670 . DTDŨ4 . 62C DTTO01 41 2 DT CO a . S12 DCOC . 723 Dcoe . 723 DC04 .697 DCG5 . KH DCOT . 67⅛ DCflS . 475 KND2 .725 KNOl ,672 KNĐ5 JSW
2.2.2. Phân tích giá trị thang đo bằng nhân tố khám phá EFA:
Sau khi xác định được mức độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu đi dánh giá giá trị của thang đo gồm hai giá trị quan trọng chủ yếu: “Giá trị hội tụ” và “Giá trị phân biệt”.
“Giá trị hội tụ” thể hiện các biến quan sát cùng hội tụ về một nhân tố.
“Giá trị phân biệt” thể hiện các nhân tố hay biến quan sát này khác biệt với các biến quan sát khác.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) và Nguyễn Định Thọ (2011), các tiêu chí đánh giá trong phân tích EFA bao gồm: Hệ số KMO (0.5 ≤
KMO
≤ 1) xem xét sự thích hợp của biến quan sát phân tích; Kiểm định Bartlett ( sig < 0.05) kiểm định giá trị hội tụ của các biến quan sát; Trị số Eigenvalue ( value ≥ 1)
nhằm đánh giá số lượng biến quan sát sẽ được giữ lại Kết quả phân tích:
Phân tích chạy phân tích mà trận xoay EFA tổng cộng 2 lần, với lần đầu tiên đã bỏ đi một biến quan sát là NL03, sau khi chạy ma trận xoay lần thứ 2, nghiên cứu đã chọn được 5 biến độc lập với các biến quan sát phù hợp được trình bày như sau:
Lê Tuấn Anh 20A4010692
Pearson Correlation 770" 1 519" 220" 312" .478" HH Sig. (Z-IaiIed) .000 .000 .006 .000 .000 N 156 156 156 156 156 156 Pearson Correlation 632" 519" 1 .196' 498" .409" DTC Sig. (2-tailed) .000 .000 .014 .000 .000 N 156 156 156 156 156 156 Pearson Correlation 284" 220" .196' 1 355” .174, DC Sig. (2-tailed) .000 .006 .014 .000 .030 N 156 156 156 156 156 156 Pearson Correlation 399" 312" 498" 355" 1 .374" KN Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 156 156 156 156 156 156 Pearson Correlation 534" 478" 40 9" .174' 374" 1 NL Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .030 .000 _________N___________________ 156 156 156 156 156 156 -Vguiijj.' Tác giá phần tích
Phân tích nhân tố khám cho biến Phụ thuộc cũng có kết quả chỉ ra 4 biến quan
sát của biến phụ thuộc cũng cùng hội tụ phân tích cho biến phụ thuộc. Chi tiết của phân tích EFA sẽ được trình bày trong Phụ lục đính kèm.
Lê Tuấn Anh 20A4010692
2.3. Phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình:
N 186 186 186 186 186 Missin g 0 0 0 0 0 0 Mean 3.86 3.66 3.28 3.89 2.90 4.02 Std. Deviation .696 .588 .616 .605 .523 .608 Min 2 2 1 2 1 2 Max 5 5 5 5 4 5 Nguôn: Tác giá phẫn tích
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) ,phân tích tương quan Pearson kiểm tra mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến với nhau và độ mạnh có độ tương quan này. Các biến được coi là có tương quan mạnh rõ ràng khi kiểm định Sig < 0.05. Độ mạnh của tương quan dao động quanh khoảng [-1;1] càng tiến về hai cực tương quan càng mạnh.
Kết quả phân tích cho thấy các biến đều có quan hệ tuyến tính với nhau, tuy nhiên quan hệ giữa các biến độc lập hơi cao, có nguy cơ dính lỗi đa cộng tuyến, cần kiểm định đa cộng tuyến thêm ở phần tiếp theo.
2.4. Thống kê mô tả các biến trong mô hình
đó biến có giá trị trung bình cao nhất là biến Phương tiện hữu hình (HH) có giá trị trung bình rất cao 4.02. Biến này cũng có biến động kết quả hẹp hơn các biến khác khi giá trị thấp nhất chỉ là 2 và giá trị cao nhất đạt được là 5. Mức độ lệch chuẩn quanh giá trị trung bình không cao chỉ ở mức 0.608 thể hiện biến này có phần lớn giá
trị cao trên 3 điểm.
Biến có giá trị trung bình thấp nhất là biến Sự đồng cảm (DC) chỉ với 2.90/5.00
trung bình. Con số này thấp hơn đến 28% so với giá trị cao nhất là Phương tiện hữu hình. Khoảng biến động giá trị của biến cũng thấp khi không thể chạm được điểm 5, giá trị chỉ dao động từ 1 tới 4 điểm. Giá trị độ lệch chuẩn của DC thấp nhất so với các
biến càng thể hiện toàn thể tổng điểm của biến DC khá thấp quy tụ xung quanh mức trung bình 2.90.
Độ tin cậy (DTC) cũng có một giá trị trung bình khá cao với 3.66 và có độ lệch chuẩn nhỏ chỉ sau biến DC. Kết quả cho thấy dù có trung bình không cao bằng Phương tiện hữu hình nhưng những đánh giá của biến Độ tin cậy có độ cao ổn định hơn một phần nhỏ.
(Constant) 1.671 - .338 -4.547 000 .
HH 726 . 077 .538 9.467 000 . .637 1.571
Hai biến độc lập còn lại gồm Khả năng đáp ứng (KN) và Năng lực phục vụ (NL) cũng có giá trị trung bình được đánh giá cao lần lượt là 3.28 và 3.89. Giá trị biến động độ lệch chuẩn của hai biến này cũng không khác nhiều so với các biến độc
lập còn lại với .616 và .605. Tuy nhiên, biến NL mức trung bình cao hơn, đồng thời có độ biến động tối đa thấp hơn khi chỉ dao động từ 2 dến 5 trong khi con số này với KN là từ 1 đến 5.
Biến phụ thuộc Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ (CLDV) có giá trị trung bình tương đối cao với 3.86, lệch tiệm cận về phía hai biến cao là NL và HH. Mức biến động của biến này ở mức ổn khi giá trị thấp nhất chỉ là 2 trong khi giá trị cao nhất đạt được là 5/5.
2.5. Phương pháp hồi quy sử dụng:
Mô hình đánh giá sự tác động của các biến có mối quan hệ tuyến tính khá cao với nhau, đồng thời được đo thông qua thang đo Likert. Phương pháp hồi quy được chọn sử dụng trong mô hình sẽ là phương pháp hồi quy đa biến OLS với số biến độc lập là 05, số biến phụ thuộc là 01. Nghiên cứu sẽ dùng mô hình có hệ số hồi quy chuẩn hoá.
Tác giả sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu SPSS 20.0 để hỗ trợ cho quá trình
chạy mô hình.
2.5.1. Kết quả hồi quy lần 1 và các kiểm định các hiện tượng của mô hình:
Các kiểm định sẽ được kiểm tra đồng thời quá trình hồi quy đa biến bao gồm: - Kiểm định F-overall Test kiểm tra độ phù hợp mô hình hồi quy với giá trị
sig < 0.05
- Kiểm định Durbin - Waston (DW) kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất (các
sai số kề nhau) sẽ thoả mãn nếu 0 ≤ DW ≤ 4 (Yahua Qiao, 2011)
- Kiểm định T-Student từng hệ số hồi quy phải có sig nhỏ hơn 0.1 hoặc 0.05.
Trong bài khoá luận, tác giả lựa chọn mức tin tưởng 90% hay sig 0.1. Hệ số phóng đại phương sai VIF kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, sẽ thoả mãn nếu VIF < 2
Kết quả nghiên cứu thu được từ hồi quy và các kiểm định chi tiết sẽ được trình
bày trong Phụ lục đính kèm. Từ kết quả có thể thấy, mô hình hồi quy đáp ứng được các kiểm định DW, F, VIF, tuy nhiên giá trị kiểm định T-Student test của biến KN đã cho Sig = .816 > .10 nên tác giả có kết luận tác động của biến Khả năng đáp ứng (KN) đến biến phụ thuộc là không rõ rệt. Biến KN sẽ bị loại khỏi mô hình.
DC 1 . 939 1.065 DTC . 692 1.446 _________NL 733 . 1.364 Model R R Square Adjusted R Square Std. Enor Ofthe Estimate Durbin-Watson 1______ 332 a . .692 ___________.684 _________.33937 __________ 1.931 a Dependent Variable: CLDV
Bảng 2.4: Ket quả hôi quy đa biến lần 1. Nguồn: Tác giả phán tích