6. Kết cấu luận văn
2.3. Đánh giá của khách hàng về hoạt động cho vay tiêu của VietinBank Chi nhánh
2.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Kết quả phân tích EFA có 5 yếu tố tác động đến mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng đối với hoạt động CVTD tại VietinBank Chi nhánh KCN Quế Võ. 5 biến này đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy nhằm tìm ra mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố thông qua phƣơng trình hồi quy tối ƣu nhất.
59
Trƣớc khi phân tích hồi quy với các nhân tố mới hình thành trong bƣớc phân tích nhân tố với biến phụ thuộc, phân tích hệ số tƣơng quan đƣợc tiến hành cho 6 biến bao gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05. Ma trận hệ số tƣơng quan thể hiện sự độc lập giữa 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc.
Bảng 2.20: Ma trận hệ số tƣơng quanCorrelations Correlations The manh ngan hang Lai suat Co so vat chat Chinh sach va thu tuc San pham Muc do
nhu cau
60
Qua ma trận hệ số tƣơng quan có 3 yếu tố đƣợc giữ lại để đƣa vào phân tích hồi quy bội đó là: thế mạnh ngân hàng với R = 0,478 ; lãi suất với R = 0,307; chính sách và thủ tục với R = 0,433 (lớn hơn 0,3). Nhƣ vậy chúng có khả năng giải thích cho mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng nếu đƣợc đƣa vào một mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng 2.21: Kết quả hồi quy đa biến (1)Model Summary
Model
(Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS)
(So sánh 2 giá trị R Square và Adjusted R Square ở bảng trên cho thấy Adjusted R Square nhỏ hơn, nên dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 2.22: Kết quả hồi quy đa biến (2) ANOVA(b)
Model
1
2
3
a Predictors: (Constant), The manh ngan hang, Lai suat, Chinh sach và thu tuc.
b Dependent Variable: Muc do dap ung yeu cau
(Nguồn: Xử lý phần mềm SPSS) Trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. = 0,000 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy
bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 2.23: Kết quả hồi quy đa biến (3) Coefficients(a) Model 1 (Constant) Lai suat The ngan hang Chinh va thu tuc
a Dependent Variable:Muc do dap ung yeu cau Phƣơng trình thể hiện mức độ đáp ứng yêu cầu của khách hàng dự đoán
theo các biến độc lập là:
Y = 1,391 +0,310X1 + 0,179X3 + 0,202X4
Hay
Mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng = 1,391 +0,310*Thế mạnh ngân hàng + 0,179*Lãi suất + 0,202*Chính sách và thủ tục
Dựa vào phương trình hồi quy có thể thấy:
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Thế mạnh ngân hàng” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng thêm 0,310 điểm.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Lãi suất” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng thêm 0,179 điểm.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu mức độ đồng ý với yếu tố “Chính sách và thủ tục” tăng thêm 1 điểm thì sẽ làm gia tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng
62
thêm 0,202 điểm.
Mô hình có ý nghĩa:
Mô hình hồi quy bội đƣợc ƣớc lƣợng cho thấy thế mạnh của ngân hàng càng lớn thì mức độ đáp ứng yêu khách hàng càng cao. Ngân hàng có yêu cầu về hồ sơ, thủ tục vay và chính sách tín dụng tốt cũng làm tăng mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng. Bên cạnh đó lãi suất cho vay cũng là yếu tố quan trọng ảnh hƣởng đến mức độ đáp ứng yêu cầu khách hàng.
Yếu tố thế mạnh ngân hàng có hệ số B cao nhất là 0,310. Điều này có thể giải thích: khi sử dụng một dịch vụ vay tiêu dùng, điều khách hàng quan tâm hàng đầu chính là thế mạnh ngân hàng trƣớc khi vay. Các tổ chức tín dụng nào xây dựng đƣợc thế mạnh trên thị trƣờng, tạo uy tín với khách hàng sẽ đƣợc chú ý nhiều hơn.