7. CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
2.4. Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hƣởng đến dƣ nợ thẻ tín dụng tại ngân
ngân hàng TMCP ngoại thƣơng Việt Nam – Chi nhánh TP.HCM
Từ những công trình nghiên cứu của những nhà nghiên cứu mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Davis F. D.,1989) lý thuyết chấp nhận sự đổi mới IDT(Rogers Everett,1995) giải thích quá trình đổi mới trong công nghệ đƣợc chấp nhận bởi ngƣời tiêu dùng, lý thuyết thống nhất và chấp nhận sử dụng công nghệ UTAUT (Venkatesh V., Morris M., Davis F.,2003), và các nghiên cứu có liên quan khác, tác giả đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hƣởng dƣ nợ thẻ tín dụng tại Vietcombank trên cơ sở kết hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam và tham khảo ý kiến của các chuyên gia. Để tìm các hệ số quan hệ lý thuyết của các nhân tố độc lập so với nhân tố phụ thuộc, ta xác lập phƣơng trình hồi quy lý thuyết thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, có dạng tổng quát nhƣ sau:
Y = β0 + β1x ATBM + β2 x STT + β3 x HA + β4x CP + ε
Trong đó: Y là biến phụ thuộc, thể hiện giá trị dự đoán về dƣ nợ thẻ tín dụng tại Vietcombank – Chi nhánh TP.HCM
Các biến độc lập: STT – Sự thuận tiện
ATBM – Sự an toàn bảo mật HA – Hình ảnh
β0 là hằng số của phƣơng trình hồi quy
β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy; ε là phần dƣ (Residual)
Các giả thuyết ban đầu:
H1: Hình ảnh ngân hàng và dƣ nợ thẻ tín dụng của khách hàng có quan hệ đồng biến
H2: Sự an toàn bảo mật và dƣ nợ thẻ tín dụng có quan hệ đồng biến H3: Sự thuận tiện và dƣ nợ thẻ tín dụng có quan hệ đồng biến
H4: Chi phí (các khoản chi phí hợp lý) và dƣ nợ thẻ tín dụng có quan hệ đồng biến.
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 tác giả đƣa ra các cơ sở lý luận liên quan đến đề tài cũng nhƣ trên cơ sở tìm hiểu các nghiên cứu trƣớc, tác giả đã đề xuất mô hình nhân tố ảnh hƣởng đến dự nợ thẻ tín dụng.
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến dƣ nợ thẻ tín dụng tại Vietcombank – Chi nhánh TP.HCM nhƣ sau:
Bƣớc 1: Xây dựng thang đo
Các thang đo (thang đo nháp 1) đƣợc xây dựng trên cơ sở hệ thống hóa lý thuyết, nhận định bƣớc đầu các yếu tố tác động đến dƣ nợ thẻ tín dụng nói chung
Bƣớc 2: Nghiên cứu khám phá, gồm hai phần:
Sử dụng phƣơng pháp chuyên gia kết hợp với thảo luận, phỏng vấn sâu nhóm khách hàng: Tập trung để hiệu chỉnh, bổ sung các biến quan sát trong các thang đo nháp 1. Kết quả từ thảo luận nhóm tạo ra thang đo nháp 2.
Thiết kế bảng câu hỏi phỏng vấn và điều tra thử: Thang đo nháp 2 sau khi điều chỉnh, bổ sung đƣợc dùng để thiết kế thành bảng câu hỏi. Bảng câu hỏi đƣợc thiết kế xong sẽ đƣợc sử dụng để phỏng vấn thử với cỡ mẫu nhỏ (N=20) nhằm kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi và thông tin thu về.
Bƣớc 3: Nghiên cứu định lƣợng chính thức
Nghiên cứu này đƣợc thực hiện để kiểm định lại mô lý thuyết. Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng với kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp khách hàng thông qua bảng câu hỏi để thu thập thông tin.
Dữ liệu sau khi thu thập và nhập liệu sẽ đƣợc sử lý và phân tích dữ liệu gồm các bƣớc:
* Phân tích mô tả: Trong bƣớc đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mô tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu nhƣ: Giới tính, độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập của khách hàng.
* Kiểm định và đánh giá thang đo: Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu, cần kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Dựa trên hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-to-total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted để giúp đánh giá để loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo và phƣơng pháp phân tích khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích Cronbach’s Alpha: Thực chất là phép kiểm định mức độ tƣơng quan lẫn nhau của các biến quan sát trong thang đo qua việc đánh giá sự tƣơng quan giữa bản thân các biến quan sát và tƣơng quan của điểm số trong từng biến quan sát với điểm số toàn bộ các biến quan sát cho từng trƣờng hợp trả lời.
Một tập hợp các biến quan sát đƣợc đánh gía tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,8, Cronbach’s alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao, hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc (Peterson, 1994).
Hệ số tƣơng quan biến – tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, nếu hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị coi là biến rác và sẽ loại ra khỏi mô hình do có tƣơng quan kém với các biến khác trong mô hình.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Sau khi loại bỏ các biến không đủ độ tin
cậy, phƣơng pháp phân tích EFA đƣợc sử dụng để xác định giá trị hội tụ (Convergent Validity), giá trị phân biệt (Discriminant Validity), đồng thời thu gọn các tham số ƣớc lƣợng theo từng nhóm biến. Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố (Factor Loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 trong một nhân tố (Jun và cộng sự, 2002).
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalues – đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Garson, 2003). Tiêu chuẩn phƣơng sai trích (Variance Explained Criteria): Tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
Xem xét giá trị KMO: 0,5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu, ngƣợc lại KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố (Principal components) với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 đối với các biến quan sát đo lƣờng nhu cầu.
Phân tích tương quan và hồi quy đa biến: Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (Cronbach’s alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mô hình cho đến khi các tham số đƣợc nhóm theo các nhóm biến.
Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng nhƣ xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập (các nhân tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp phân tích hồi quy bội.
* Kiểm định các giả thuyết
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến: Dựa vào hệ số R và R2
hiệu chỉnh. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy. Xác định mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đến dƣ nợ thẻ tín dụng tại Vietcombank – Chi nhánh TP.HCM, nhân tố nào có hệ số hồi quy lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hƣởng cao hơn các nhân tố khác trong mô hình nghiên cứu.