Theo mơ hình điều chỉnh, các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau: H1: Có mối tương quan giữa “Nhân viên cho vay” với “mở rộng cho vay KHCN”
H2: Có mối tương quan giữa “Chính sách – Quy trình” với “mở rộng cho vay KHCN”
H3: Có mối tương quan giữa “Năng lực cạnh tranh” với “mở rộng cho vay KHCN”
H4: Có mối tương quan giữa “Chất lượng dịch vụ” với “mở rộng cho vay KHCN”
H5: Có mối tương quan giữa: “Nguồn vốn của ngân hàng” với “mở rộng cho vay KHCN”
Nhân viên cho vay
Chính sách – Quy trình Mở rộng cho vay KHCN Năng lực cạnh tranh Chất lượng dịch vụ Nguồn vốn ngân hàng
4.4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Tác giả sử dụng phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
+ Đại lượng thống kê Durbin-Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư khơng có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2.
+ Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
+ Hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor) dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mơ hình (Hair và đồng tác giả, 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
+ Độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội được đánh giá bằng hệ số R2 hiệu chỉnh.
+ Viết phương trình hồi quy tuyến tính, kiểm định t để bác bỏ/chấp nhận giả thuyết.
4.4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả phân tích tương quan (xem “Ma trận hệ số tương quan” – Phụ lục 4), ta thấy hệ số tương quan giữa thành phần mở rộng cho vay KHCN với 5 biến độc lập khá cao (thấp nhất 0.389). Sơ bộ ta có thể kết luận rằng 5 biến độc lập NV, CSQT, CT, CLDV, NGV có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc MR. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Vì vậy, kiểm định
đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không. Với hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 1%, kết quả phân tích tương quan cho thấy sig. của các cặp phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc MR với các biến độc lập đều <0.01. Điều này chứng tỏ biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê.
4.4.4.2 Hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm đính sự phù hợp giữa 5 thành phần ảnh hưởng đến mở rộng cho vay KHCN, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến mở rộng cho vay KHCN càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Thực hiện phân tích hồi quy với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Tác giả sử dụng phương pháp đưa tất cả các biến vào cùng một lượt. Theo mơ hình nghiên cứu đề nghị ban đầu, phương trình hồi quy có dạng như sau:
MR = β1*NV + β2*CSQT + β3*CT + β4*CLDV + β5*NGV Trong đó: βk là hệ số hồi quy riêng phần (k= 1,2,3,4,5)
Bảng 4.3: Tóm tắt mơ hình
Model Summaryb
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson 1 .726a .527 .520 .34414 1.585
Bảng 4.4: Phân tích phương sai ANOVA Model Tổng các độ lệch Model Tổng các độ lệch bình phương Df Trung bình các độ lệch bình phương Kiểm định F Sig. 1 Hồi quy 41.713 5 8.343 70.440 0.000 Phần dư 37.426 316 0.118 Tổng 79.139 321
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số xác định của mơ hình hồi quy R2 hiệu chỉnh = 0.520 cho biết khoảng 52% sự biến thiên của mở rộng cho vay KHCN có thể được giải thích từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến MR và các biến độc lập trong mơ hình. Phần biến thiên cịn lại mơ hình khơng giải thích được vì do các yếu tố khác tác động.
Hệ số Durbin Watson = 1.585 <2 nên mơ hình khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
Giá trị F được sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng phân tích ANOVA giá trị F= 70.440 và sig = 0.000 nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.5 Kết quả mơ hình hồi quy đa biến
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai
(VIF) 1
Hằng số 0.160 0.219 0.732 0.465
CSQT 0.300 0.060 0.293 5.043 0.000 0.443 2.258 CT 0.186 0.045 0.186 4.091 0.000 0.726 1.377 CLDV 0.170 0.046 0.178 3.717 0.000 0.652 1.533 NGV 0.108 0.036 0.126 2.974 0.003 0.840 1.191
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 nên mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến và các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.
Trong 5 thành phần ảnh hưởng đến mở rộng cho vay KHCN nêu trên, các nhân tố đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lịng với mức ý nghĩa sig < 0,05. Như vậy ta chấp nhận 5 giả thuyết đặt ra trong mơ hình nghiên cứu chính thức.
Từ kết quả hồi quy tuyến tính bội, rút ra được phương trình hồi quy với hệ số Beta chuẩn hóa có dạng sau:
MR= 0.188*NV + 0.293*CSQT + 0.186*CT + 0.178*CLDV + 0.126*NGV.
Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết
Kết quả hồi quy cho ta thấy mở rộng cho vay KHCN tại ngân hàng PVcomBank chịu tác động dương của 5 thành phần: Nhân viên cho vay, Chính sách – Quy trình cho vay, năng lực cạnh tranh, chất lượng dịch vụ, nguồn vốn ngân hàng. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 như mơ hình điều chỉnh được chấp nhận. Trong đó, thành phần ảnh hưởng mạnh nhất đến MR đó là thành phần “CSQT” với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.293, thứ hai là thành phần NV với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.188, thứ ba là thành phần CT với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.186, thứ tư là thành phần CLDV với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.178 và cuối cùng là NGV. Đây sẽ là căn cứ để tác giả đưa ra giải pháp mở rộng cho vay KHCN ở chương 5.
4.4.5. Thảo luận
Thống kê mơ tả giá trị trung bình của các thang đo sau khi loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa trong mơ hình sẽ giúp đánh giá giá trị trung bình của từng thành
hơn để từ đó xác định mức độ đánh giá mở rộng cho vay tại PVcomBank (Phụ lục 7-1)
Bảng 4.6: Giá trị trung bình của các thang đo trong mơ hình
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
MR 322 2 5 4.18 NGV 322 2 5 4.00 NV 322 2 5 4.40 QTCS 322 2 5 4.30 CT 322 2 5 4.22 CLDV 322 1 5 4.24
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Điểm trung bình về mức độ mở rộng cho vay KHCN đạt mức khá cao (4.18 điểm theo thang đo Liket 5). Trong 5 thang đo về các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng cho vay KHCN thì thành phần “ Nhân viên cho vay” được đánh giá cao nhất đạt 4.4 điểm, thành phần thứ hai cũng được đánh giá khá cao là “Quy trình – chính sách cho vay” với 4.3 điểm. Nhìn chung, các thành phần của thang đo đều được đánh giá ở mức khá cao (từ 4 điểm trở lên). Như vậy các thành phần này ảnh hưởng rất lớn đến hoạt động mở rộng cho vay tại PVcomBank, vì vậy, PVcomBank cần nỗ lực hơn nữa để hoàn thiện chất lượng đội ngũ nhân viên, quy trình chính sách cho vay, nguồn vốn, chất lượng dịch vụ và khả năng cạnh tranh để công tác cho vay KHCN phát triển ở mức tốt nhất.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Trong chương 4, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 16.0, sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và chạy kiểm định mơ hình đề xuất để chỉ ra những yếu tố ảnh hưởng tới mở rộng cho vay KHCN tại PVcomBank. Phân tích hồi quy đa biến đã khẳng định như sau: 5 thành phần (sau khi dùng phương pháp phân tích nhân tố EFA) thì đều có tác động tích cực đến mở rộng cho vay KHCN. Những kết quả nghiên cứu này sẽ làm nền tảng cho việc đề xuất các giải pháp mở rộng cho vay KHCN
CHƢƠNG 5: GIẢI PHÁP MỞ RỘNG CHO VAY KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN
ĐẠI CHÚNG VIỆT NAM
5.1 Định hƣớng hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại PVcomBank
Căn cứ vào các chỉ tiêu được để ra, PVcomBank đã có những định hướng cụ thể cho hoạt động cho vay như sau:
+ Kiểm sốt tăng trưởng tín dụng theo chỉ đạo của Ngân hàng Nhà Nước + Tập trung mọi nguồn lực để xử lý rủi ro. Kiểm sốt nợ nhóm 2 – nhóm 5. Duy trì tỷ lệ nhóm 3 -5 nhỏ hơn 3%.
+ Đa dạng hóa các sản phẩm, tăng dần tỷ trọng tín dụng đối với lĩnh vực sản xuất kinh doanh, tập trung vào các lĩnh vực dầu khí, khai thác khống sản, điện.
+ Triển khai gói dịch vụ tài trợ tín dụng theo chuỗi.
+ Đẩy mạnh phát triển tín dụng cá nhân, đặc biệt là các sản phẩm thẻ và cho vay tiêu dùng.
+ Quy định rõ trách nhiệm, quyền hạn của mỗi nhân viên, bên cạnh nâng cao trình độ chun mơn và đạo đức của cán bộ nhân viên trong hệ thống.
+ Đẩy mạnh công tác kiểm tra, kiểm soát sau khi cấp vốn.
5.2 Giải pháp mở rộng cho vay khách hàng cá nhân tại PVcombank
Dựa trên cơ sở lý thuyết về các tiêu chí đánh giá mở rộng cho vay KHCN và dựa vào mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng cho vay KHCN tác giả xin đề xuất hai nhóm giải pháp như sau: thứ nhất là nhóm giải pháp dựa trên các tiêu chí đánh giá mở rộng cho vay KHCN tại PVcomBank; thứ 2 là nhóm giải pháp dựa vào các nhân tố ảnh hưởng đến mở rộng cho vay KHCN tại PVcomBank. Cụ thể như sau:
5.2.1 Giải pháp dựa trên các tiêu chí đánh giá mở rộng cho vay KHCN tại PVcomBank PVcomBank
Để đánh giá sự mở rộng cho vay KHCN, ta phải dựa trên nhiều tiêu chí, nhiều phương diện khác nhau như đã trình bày ở chương 2. Làm sao để mở rộng hoạt động cho vay một cách bền vững là câu hỏi mà hầu hết các ngân hàng đều quan tâm. Trong phần này, tác giả xin trình bày một số kiến nghị chung để các biện pháp mở rộng cho vay KHCN trên từng tiêu chí đánh giá mở rộng hoạt động cho vay dựa trên những phân tích, đánh giá trong chương 2, qua đó làm tiền đề cho những giải pháp cụ thể hơn trong phần tiếp theo
5.2.1.1 Đẩy mạnh doanh số và dư nợ cho vay:
Để đẩy mạnh doanh số và dư nợ cho vay, PVcomBank cần có các biện pháp sau:
Các đơn vị cần xây dựng kế hoạch cho vay hàng năm, giao chi tiêu dư nợ cho các từng cán bộ, viên chức trong các chi nhánh.
Có các chương trình phát động thi đua về dư nợ cho vay, nhằm động viên tồn thể nhân viên tích cực tham gia tiếp thị và tư vấn khách hàng vay vốn đến các nhóm khách hàng khác nhau.
Đẩy mạnh việc liên kết với với các đơn vị như: các hãng xe, trung tâm du học, các siêu thị, ban quản lý chợ trên địa bàn... để giới thiệu về các hình thức cho vay cá nhân của ngân hàng và ký hợp đồng hợp tác kinh doanh. Cần áp dụng các chính sách phù hợp và có tính cạnh tranh đối với các đối tác liên kết. Ngân hàng cũng cần có cơ chế tài chính đặc thù để có chế độ khuyến khích vật chất thích hợp và hiệu quả cho các đơn vị liên kết tạo được hiệu quả cao cho ngân hàng. Tương tự đối với riêng từng cá nhân có sự hợp tác tốt với ngân hàng. Có các chính sách ưu tiên, ưu đãi đối với các cán bộ nhân viên của đơn vị liên kết khi sử dụng sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng. Xử lý nhanh và giảm các khoản phí của các đơn vị liên kết khi có giao dịch tại ngân hàng.
Tăng cường hoạt động marketing ngân hàng: để đưa các sản phẩm và hình ảnh ngân hàng đến nhiều tầng lớp khách hàng khác nhau. Các chính sách marketing cần đảm bảo các tiêu chí:
+ Xây dựng hình ảnh ngân hàng rộng khắp: không ngừng tuyên truyền, quảng cáo để người dân biết đến thương hiệu ngân hàng và biết đến các dịch vụ tiện ích mà ngân hàng cung cấp. PVcomBank cần phải xây dựng ngân sách cho hoạt động Marketing hợp lý, tổ chức các chương trình khuyến mãi nhân dịp các ngày lễ lớn, đẩy mạnh công tác quảng bá sản phẩm của ngân hàng đến các công ty, tổ chức có quy mơ, các khu cơng nghiệp, khu chế xuất.
+ Thông qua các hoạt động xã hội: trao học bổng cho các sinh viên đại học, cao đẳng; tích cực tham gia các hoạt động qun góp giúp đỡ nạn nhân thiên tai, lũ lụt; đền ơn đáp nghĩa, ủng hộ các gia đình khó khăn. Có thể nói các phương tiện truyền thông sẽ là người quảng cáo trung thực nhất hình ảnh thương hiệu PVcomBank, nâng cao độ tin cậy của ngân hàng.
Tiếp tục mở rộng mạng lưới để mở rộng cho vay đến nhiều KHCN hơn. Do tính nhỏ lẻ của các món vay KHCN nên mạng lưới kênh phân phối đóng vai trị hết sức quan trọng, đó là khả năng tiếp cận sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng cho khách hàng tại mọi lúc, mọi nơi, mọi cách. Vậy nên việc đa dạng hóa kênh phân phối có ý nghĩa quan trọng trong cạnh tranh hoạt động cho vay KHCN. PVcomBank có thể mở rộng các kênh phân phối bằng cách:
+ PVcomBank cần khảo sát, đánh giá các khu vực, địa bàn có khả năng phát triển trong tương lai về kinh tế, đơ thị hóa, thu nhập của người dân….như địa bàn gần các khu công nghiệp, khu kinh tế cảng, sân bay, trung tâm hành chính, thương mại….để thành lập các phần giao dịch hoặc chi nhánh với cơ sở hạ tầng, số lượng nhân sự, phòng nghiệp vụ gọn nhẹ đáp ứng nhu cầu trước mắt của khách hàng đồng thời cũng cho thấy sự hiện diện, gắn bó của PVcomBank tại các khu vực tiềm năng này.
+ Bên cạnh việc duy trì và mở rộng các kênh phân phối truyền thống như các chi nhánh, phòng giao dịch, PVcomBank cần nghiên cứu và ứng dụng các kênh phân phối hiện đại trong hoạt động tín dụng như là một xu thế tất yếu, đồng thời tăng cường quản lý phân phối nhằm tối đa hóa vai trị của từng kênh phân phối một
5.2.1.2 Đa dạng hóa sản phẩm tín dụng:
Hiện nay các sản phẩm cho vay nói chung và cho vay KHCN nói riêng ở các ngân hàng đều khá giống nhau, các sản phẩm cho vay này không chỉ được xây dựng trên cơ sở tham khảo các ngân hàng nước ngồi mà cịn phù hợp với điều kiện, tập quán, văn hóa của người Việt. Vì vậy, để có thể đạt được mục tiêu tăng trưởng,