3. CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG CÁC MƠ HÌNH ĐỂ ĐÁNH GIÁ VỀ HOẠT
3.2. Mô hình kiểm định hồi quy phân tích nhân tố ảnh hưởng đến kết quả huy
3.2.6. Phân tích hồi quy:
Từ EFA tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu như sau:
Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu đề xuất
Độ tin cậy Năng lực phục vụ Sự đồng cảm Khả năng đáp ứng Yếu tố hữu hình Giá cả cảm nhận Chất lượng dịch vụ
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
- Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
- Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mơ hình điều chỉnh đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có phương trinh hồi quy tuyến tính bội như sau:
CL = β0 + β1*TC + β2*PV+ β3*DC + β4*DU + β5*HH + β6*GC + ε (3.1)
Trong đó:
ü Biến phụ thuộc: Chất lượng dịch vụ (CL)
ü Biến độc lập: Độ tin cậy (TC), Năng lực phục vụ (PV), Sự đồng cảm (DC), Khả năng đáp ứng (DU), Yếu tố hữu hình (HH), Giá cả cảm nhận (GC). Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: theo phụ lục 5 và bằng kiểm đinh ANOVA ta có R2 = 0.561 khác 0 và R2 hiệu chỉnh = 0.548 khác 0, sig F nhỏ nên chấp nhân mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng với chất lượng dịch vụ huy động tiền gửi được giải thích bởi các biến độc lập nêu trên.
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa B Sai số chuẩn Beta t Sig. VIF Hằng số -.491 .302 -1.628 .105 DC .271 .053 .255 5.081 .000 1.199 PV .270 .061 .233 4.455 .000 1.306 GC .312 .053 .323 5.906 .000 1.424 DU .114 .057 .112 1.986 .048 1.524 HH .048 .047 .048 1.015 .311 1.067 TC .163 .056 .153 2.886 .004 1.343 a. Dependent Variable: CL
Dựa vào bảng 3.18 ta thấy: trong 6 biến quan sát thì có 5 biến trong thang đo trong chất lượng dịch vụ là: Độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Đồng cảm, Khả năng đáp ứng và nhân tố Giá cả là có ý nghĩa thống kê và có tác động cùng chiều với chất lượng dịch vụ của Ngân hàng với mức ý nghĩa Sig nhỏ hơn 5%. Đối với nhân tố “Hữu hình” có mức ý nghĩa 0.311>0.05 nên khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy.
Bên cạnh đó trong mơ hình này cũng khơng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến vì chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10.
Ta có phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn như sau:
Hệ cố Beta của các thành phần cho thấy mức độ tác động ít hay nhiều của biến độc lập so với chất lượng dịch vụ huy động tiền gửi của NHLD VID Public. Nhìn vao phương trình trên thì yếu tố “Giá cả”. Rõ ràng đây là yếu tố quyết định hàng đầu trong việc thu hút nguồn vốn tiền gửi tại bất cứ Ngân hàng nào. Nó được thể hiện thơng qua các chính sách lãi suất, các mức phí và giá cả mà Ngân hàng áp dụng đối với khách hàng. Nhà quản lý phải nắm bắt rõ quy luật này để làm sao tăng tính hấp dẫn của nhân tố này để giúp Ngân hàng huy động ngày càng được nhiều.
Kết luận chương 3:
Chương 3 đã trình bày cho chúng ta nhưng điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội cũng như thách thức đối với hoạt động huy động nguồn vốn tiền gửi tại NHLD VID Public thông qua đánh giá ma trận SWOT. Bên cạnh đó việc ứng dụng mơ hình nghiên cứu định lượng SPSS vào nghiên cứu cũng giúp chúng ta thấy được những nhân tố nào tác động đến chất lượng công tác huy động tiền gửi. Những kết quả và nội dung chương này sẽ làm cơ sở quan trọng cho nội dung của chương tiếp theo.