1.2.2 .Tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan
2.3. ĐÁNH GIÁ CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ TÍNDỤNG
2.3.4. Phân tích các yếu tổ ảnh hưởng đến CLTD
2.3.4.1. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.Hệ số tương quan Pearson nhằm để lượng hóa
Kiểm tra hệ số tương quan r, cho kết quả ở bảng 2.12 với mức ý nghĩa 0.01 (độ tin cậy 99%) và 0.05 ( độ tin cậy 95%) tất cả các biến độc lập: nguồn lực, kết quả,
quá trình, quản lý, hình ảnh và trách nhiệm đều có hệ số tương quan dương với biến CLTD tại mức ý nghĩa sig < 0.05 do đó các biến này có mối tương quan tích cực đến chất lượng tín dụngnên có thể đưa vào thực hiện hồi quy (phụ lục 5.1)
Bảng 2. 11: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Nguồn lực Kết quả Quá trình Quản lý Hình ảnh và trách nhiệm Chất lượng tín dụng Nguồn lực Hệ số tương quan 1 Mức ý nghĩa Số quan sát 150 Kết quả Hệ số tương quan ,295 ** 1 Mức ý nghĩa ,000 Số quan sát 150 150 Quá trình Hệ số tương quan ,365 ** ,114 1 Mức ý nghĩa ,000 ,164 Số quan sát 150 150 150 Quản lý Hệ số tương quan ,189 * ,171* ,284** 1 Mức ý nghĩa ,020 ,037 ,000 Số quan sát 150 150 150 150 Hình ảnh và trách nhiệm Hệ số tương quan ,276 ** ,248** ,450** ,296** 1 Mức ý nghĩa ,001 ,002 ,000 ,000 Số quan sát 150 150 150 150 150 Chất lượng tín dụng Hệ số tương quan ,438 ** ,594** ,493** ,363** ,510** 1 Mức ý nghĩa ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Số quan sát 150 150 150 150 150 150
Nguồn: số liệu điều tra và tính toán bằng SPSS
2.3.4.2. Kiểm định mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến CLTD
Kết quả xác định hệ số hồi quy
Để kiểm định mối quan hệ của các yếu tố ảnh hưởng đến CLTD, tác giả tiến hành phân tích hồi quy giữa biến phụ thuộc chất lượng tín dụng với các biến độc lập:nguồn lực, kết quả, quá trình, quản lý, hình ảnh và trách nhiệm ta có kết quả hồi quy như sau (phụ lục 5.2):
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hệ số hồi quyMô hình Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận biến Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 (Constant) ,607 ,245 2,473 ,015 Nguồn lực ,109 ,051 ,126 2,149 ,033 ,796 1,257 Kết quả ,233 ,029 ,454 8,122 ,000 ,872 1,147 Quá trình ,218 ,050 ,268 4,325 ,000 ,713 1,402 Quản lý ,095 ,043 ,125 2,228 ,027 ,872 1,147 Hình ảnh và trách nhiệm ,192 ,057 ,206 3,368 ,001 ,733 1,365 a. Dependent Variable: Chất lượng tín dụng
Nguồn: số liệu điều tra và tính toán bằng SPSS
Kết quả xác định hệ số hồi quy được thể hiện trong bảng 2.13 cho thấy, cácbiến độc lập được đưa vào mô hình có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc,với Sig trong kiểm định t đều nhỏ hơn 0.05. Vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.13: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 15,626 5 3,125 44,495 ,000b Phần dư 10,114 144 ,070 Tổng 25,740 149
Nguồn: số liệu điều tra và tính toán bằng SPSS
Ta kiểm định giả thuyết:
H0: Tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi = 0) H1: Tập hợp các biến độc lập có mối liên hệ với biến phụ thuộc (βi ≠ 0) Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trong bảng 2.14 cho thấy giá trị kiểm định F =
thuyết H0 nghĩa là các biến độc lập có liên hệ với biến phụ thuộc. Vì thế, mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng có sự tương quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập. Khi xảy ra hiện tượng này sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi quy.
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo kết quả ở bảng 2.13 ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khôngcó quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Mức độ giải thích của mô hình
Bảng 2.14:Mức độ giải thích của mô hình
Mod e R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin- Watson 1 ,779a ,607 ,593 ,265 2,288
Nguồn: số liệu điều tra và tính toán bằng SPSS
Từ bảng 2.15 ta có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.593nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 59.3%. Nói cách khác 59.3%chất lượng tín dụng tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Mỹ Tho có thể được giải thích bởi sự tác động của 5 nhân tố: nguồn lực, kết quả, quá trình, quản lý, hình ảnh và trách nhiệm.
Kiểm định phần dư của mô hình
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation = 0.983 (xấp xỉ bằng 1) do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Bảng 2.15: Bảng thống kê giá trị phần dưNhỏ Nhỏ nhất Lớn nhất Trung Bình Độ lệch chuẩn N
Giá trị tiên đoán 2,68 4,40 3,78 ,324 150
Phần dư -,574 ,490 ,000 ,261 150
Giá trị tiên đoán chuẩn hóa -3,388 1,904 ,000 1,000 150
Phần dư chuẩn hóa -2,166 1,849 ,000 ,983 150
Nguồn: số liệu điều tra và tính toán bằng SPSS
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mô hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mô hình hồi quy với hệ số beta chưa chuẩn hóa là:
Chất lượng tín dụng =0.126nguồn lực + 0.454kết quả + 0.268quá trình + 0.125quản lý + 0.206 hình ảnh và trách nhiệm.
- β1 = 0.126, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố
nguồn lực tăng/giảm 1 điểm thì chất lượng tín dụng tăng/giảm 0.126 điểm (so với thang điểm 5)
- β2 = 0,454, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố kết quả tăng/giảm 1 điểm thì chất lượng tín dụng tăng/giảm 0.454 điểm (so với thang điểm 5)
- β3 = 0.268, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố quá trình tăng/giảm 1 điểm thì chất lượng tín dụng tăng/giảm 0.268 điểm (so với thang điểm 5)
- β 4 = 0,125, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố
quản lý tăng/giảm 1 điểm thì chất lượng tín dụng tăng/giảm 0.125 điểm (so với thang điểm 5)
- β5 = 0. 206, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố
hình ảnh và trách nhiệm tăng/giảm1 điểm thì chất lượng tín dụng tăng/giảm 0. 206
điểm (so với thang điểm 5)
Để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến độc lập nào nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến phụ thuộc căn cứ vào hệ số
biến phụ thuộc càng lớn. Ta thấy: β2>β3>β5>β1>β4 do đó các yếu tố tác động đến chất lượng tín dụng lần lượt mạnh nhất làkết quả>quá trình>hình ảnh và trách nhiệm>nguồn lực>quản lý.