Phân tích nhân tố EFA cho quyết định lựa chọn ngân hàng

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến việc lựa chọn ngân hàng đế vay vốn của khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh siêm riệp, campuchia (Trang 72)

6. Kết cấu của đề tài

3.4. Kết quả phân tích định lƣợng

3.4.3.2. Phân tích nhân tố EFA cho quyết định lựa chọn ngân hàng

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho Quyết định lựa chọn ngân hàng được thể hiện ở Bảng 3.17, Bảng 3.18 và Bảng 3.19:

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .785 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.079E3

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .785 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.079E3

df 21

Sig. .000

Bảng 3.17: Bảng kết quả kiểm định hệ số KMO

Total Variance Explained

Compo nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

1 3.987 56.961 56.961 3.987 56.961 56.961 2 .986 14.091 71.052 3 .869 12.419 83.471 4 .492 7.027 90.498 5 .357 5.099 95.597 6 .235 3.360 98.957 7 .073 1.043 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Bảng 3.18: Bảng kết quả eigenvalue Component Matrixa Component Matrixa Component 1 LCNH3 .918 LCNH6 .888 LCNH4 .804 LCNH2 .724 LCNH7 .689 LCNH5 .652 LCNH1 .534

Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.

Bảng 3.19: Bảng kết quả hệ số tải nhân tố

Theo Bảng 3.17, giá trị hệ số KMO là 0,785 (thỏa mãn yêu cầu 0,5 ≤ KMO ≤ 1) và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.

Trong Bảng 3.18, có 01 nhân tố thỏa mãn giá trị eigenvalue > 1 được rút ra từ 07 biến quan sát. Giá trị Cumulative thể hiện mức độ giải thích của nhân tố đầu tiên này đối với sự biến thiên của dữ liệu là 56,961%.

Kết quả của Bảng 3.19 thể hiện các biến quan sát đều có hệ số Factor loading lớn hơn 0,5.

3.4.4. Phân tích tƣơng quan

Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan Pearson (r) cànglớnthể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ giữa 2 biến với nhau. Trường hợp giữa các biến độc lập với nhau cũng có hệ số tương quan lớn cũng là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả phân tích tương quan Pearson được thể hiện ở Bảng 3.20:

Correlations LCNH THNH CSCV TTGD HTCT STT AHNT NVNH LCNH Pearson Correlation 1 .376** .455** .462** .141* .110 .034 .136* Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .029 .088 .600 .036 N 240 240 240 240 240 240 240 240 THNH Pearson Correlation .376** 1 -.020 -.078 -.018 .160* -.039 .076 Sig. (2-tailed) .000 .760 .228 .784 .013 .549 .243 N 240 240 240 240 240 240 240 240 CSCV Pearson Correlation .455** -.020 1 .071 .003 -.022 -.106 .013 Sig. (2-tailed) .000 .760 .271 .959 .729 .100 .839 N 240 240 240 240 240 240 240 240 TTGD Pearson Correlation .462** -.078 .071 1 -.080 -.056 .032 -.062

HTCT Pearson Correlation .141* -.018 .003 -.080 1 -.045 -.035 -.102 Sig. (2-tailed) .029 .784 .959 .216 .490 .589 .114 N 240 240 240 240 240 240 240 240 STT Pearson Correlation .110 .160* -.022 -.056 -.045 1 -.005 .044 Sig. (2-tailed) .088 .013 .729 .385 .490 .934 .497 N 240 240 240 240 240 240 240 240

AHNT Pearson Correlation .034 -.039 -.106 .032 -.035 -.005 1 .013

Sig. (2-tailed) .600 .549 .100 .623 .589 .934 .838

N 240 240 240 240 240 240 240 240

NVNH Pearson Correlation .136* .076 .013 -.062 -.102 .044 .013 1

Sig. (2-tailed) .036 .243 .839 .340 .114 .497 .838

N 240 240 240 240 240 240 240 240

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Bảng 3.20: Kết quả phân tích tương quan Pearson

Bảng 3.20 cho thấy 5 biến độc lập (THNH, CSCV, TTGD, HTCT, NVNH) có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (LCNH) với hệ số tương quan r và mức ý nghĩa Sig. (2-tailed: kiểm định 2 phía) nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05 (5%). Tuy nhiên, 2 biến độc lập STT và AHNT lại có mức ý nghĩa Sig. lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do vậy, cần phải xem xét kỹ mối quan hệ của 2 biến này với biến phụ thuộc LCNH khi đưa vào phân tích hồi qui đa biến. Mặt khác, có thể nhận thấy hầu hết các biến độc lập khơng có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, sơ bộ có thể kết luậncác biến độc lập có thể được đưa vào mơ hình hồi qui đa biến để giải thích cho biến phụ thuộc.

3.4.5. Phân tích hồi qui

Các biến độc lập được đưa vào mơ hình hồi qui tuyến tính bội để giải thích cho biến phụ thuộc. Mơ hình hồi qui tuyến tính bội có dạng như sau:

LCNH = β0 + β1THNH + β2CSCV + β3TTGD + β4HTCT + β5STT + β6AHNT +β7NVNH + ei

Phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinary least square – OLS) được sử dụng để xác định các hệ số hồi qui riêng phần (βk).

3.4.5.1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội với tập dữ liệu mẫu được đánh giá thông qua hệ số xác định R2

điều chỉnh (Adjusted R square). Hệ số R2 điều chỉnh được sử dụng thay cho hệ số R2 để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu do R2 điều chỉnh không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Với giá trị hệ số R2 điều chỉnh càng gần 1 và nhỏ hơn R2có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức độ tương ứng với giá trị R2 điều chỉnh.

Đại lượng F được lấy từ kết quả phân tích phương sai ANOVA. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trị thống kê F được tính từ giá trị R2 điều chỉnh của mơ hình đầy đủ, nếu mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa kiểm định, có thể an tồn bác bỏ giả thuyết Ho (Ho: βk = 0) và kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Kết quả đánh giá độ phù hợp của mơ hình theo Bảng 3.21:

Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .799a .639 .628 .26303 2.161

a. Predictors: (Constant), NVNH, AHNT, STT, TTGD, HTCT, THNH, CSCV

b. Dependent Variable: LCNH

Bảng 3.21: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình

Kết quả của Bảng 3.21 cho thấy giá trị R2 điều chỉnh tương đối cao (0,628) và giá trị của R2 điều chỉnh nhỏ hơn so với R2. Điều này nói lên rằng mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 62,8% hay 62,8% sự biến thiên của Quyết định lựa chọn ngân hàng được giải thích bởi 7 biến độc lập trong mơ hình.

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 28.418 7 4.060 58.679 .000a

Residual 16.051 232 .069

Total 44.469 239

a. Predictors: (Constant), NVNH, AHNT, STT, TTGD, HTCT, THNH, CSCV

b. Dependent Variable: LCNH

Bảng 3.22: Phân tích phương sai ANOVA

Kết quả phân tích phương sai ANOVA từ Bảng 3.22 cho thấy giá trị F được tính từ giá trị R2 của mơ hình, với mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0,000. Từ đó có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

3.4.5.2. Đo lƣờng đa cộng tuyến

Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được sử dụng để đo lường đa cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì khi hệ số VIF vượt q 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -1.617 .340 -4.760 .000 THNH .447 .044 .405 10.081 .000 .964 1.038 CSCV .263 .024 .437 10.972 .000 .982 1.018 TTGD .347 .028 .490 12.272 .000 .975 1.026 HTCT .169 .032 .208 5.207 .000 .979 1.022 STT .081 .038 .087 2.159 .032 .970 1.031 AHNT .079 .036 .086 2.174 .031 .984 1.016 NVNH .126 .034 .146 3.658 .000 .979 1.022 a. Dependent Variable: LC Bảng 3.23: Hệ số hồi qui

Kết quả của Bảng 3.23 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.

3.4.5.3. Mơ hình hồi qui bội

Dựa trên kết quả của Bảng 3.23, tất cả các biến độc lập đều có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%.Phương trình hồi qui bội thể hiện mối quan hệ giữa quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn và các nhân tố tác động được thể hiện như sau:

LCNH = 0,447*THNH + 0,263*CSCV+ 0,347*TTGD + 0,169*HTCT + 0,081*STT + 0,079*AHNT + 0,126*NVNH

Trong đó:

LCNH là Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân (biến phụ thuộc);

THNH là nhân tố Thương hiệu ngân hàng (biến độc lập); CSCV là nhân tố Chính sách cho vay (biến độc lập); TTGD là nhân tố Thủ tục giao dịch (biến độc lập); HTCT là nhân tố Hình thức chiêu thị (biến độc lập); STT là nhân tố Sự thuận tiện (biến độc lập);

AHNT là nhân tố Ảnh hưởng của người thân (biến độc lập); NVNH là nhân tố Nhân viên ngân hàng (biến độc lập).

Như vậy, thơng qua mơ hình hồi qui cho thấy Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia chịu tác động của 7 nhân tố. Trong đó, mức độ tác động của các nhân tố lên quyết định lựa chọn ngân hàng theo thứ tự giảm dần như sau: Thươnghiệu ngân hàng, Thủ tục giao dịch, Chính sách cho vay, Hình thức chiêu thị, Nhân viên ngân hàng, Sự thuận tiện, Ảnh hưởng của người thân.

3.5. Kết quả kiểm định giả thuyết

Theo kết quả phân tích ở 3.4.5.3., các hệ số hồi qui riêng phần đều lớn hơn 0 và mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 5%. Nghĩa là 7 nhân tố của mơ hình nghiên cứu đề nghị ở

Chương 1 đều có tác động cùng chiều đến Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân.

Diễn giải cụ thể mối quan hệ giữa từng nhân tố tác động với Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia:

- Khi Thương hiệu ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,447 đơn vị. Tức là, ngân hàng có thương hiệu mạnh hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

- Khi Chính sách cho vay tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,236 đơn vị. Tức là, ngân hàng có chính sách cho vay tốt hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

- Khi Thủ tục giao dịch tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,347 đơn vị. Tức là, ngân hàng có thủ tục hồ sơ đơn giản, nhanh chóng hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

- Khi Hình thức chiêu thị tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,169 đơn vị. Tức là, ngân hàng có hình thức chiêu thị hiệu quả, hấp dẫn hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

- Khi Sự thuận tiện tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,081 đơn vị. Tức là, ngân hàng có sự thuận tiện nhiều hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn. - Khi Ảnh hưởng của người thân tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân

hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,079 đơn vị. Tức là, ảnh hưởng của người thân nhiều hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

- Khi Nhân viên ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân sẽ tăng lên 0,126 đơn vị. Tức là, nhân viên ngân

hàng tạo ấn tượng tốt hơn sẽ làm cho KH cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn.

Mức độ tác động của từng nhân tố đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn cho thấy ba nhân tố tác động đáng kể nhất lần lượt là thương hiệu ngân hàng, thủ tục giao dịch, chính sách cho vay. Có thể nhận thấy điều này là tương đối phù hợp với cơ sở lý thuyết được trình bày tại chương 2 với một số đặc trưng của khách hàng cá nhân tại địa bàn, thực trạng cho vay khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia và thông tin thu được từ phỏng vấn khảo sát định tính sơ bộ.

Kết quả kiểm định được tổng hợp ở Bảng 3.24:

Giả thuyết Kết quả kiểm định

H1

Ngân hàng có thương hiệu mạnh sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

H2

Ngân hàng có chính sách cho vay tốt hơn sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

H3

Ngân hàng có thủ tục hồ sơ đơn giản, nhanh chóng hơn sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

H4

Ngân hàng có hình thức chiêu thị hiệu quả, hấp dẫn hơn sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

H5 Sự thuận tiện nhiều hơn sẽ làm cho khách hàng

cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn Chấp nhận

H6

Ảnh hưởng của người thân nhiều hơn sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

H7

Nhân viên ngân hàng tạo ấn tượng tốt hơn sẽ làm cho khách hàng cá nhân quyết định lựa chọn vay nhiều hơn

Chấp nhận

Từ Bảng 3.24 cho thấy các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 đều được chấp nhận. Sự gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng khả năng Quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia.

Tóm lại, từ các kết quả phân tích nêu trên, có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận.

KẾT LUẬN CHƢƠNG 3

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát và tiến hànhphân tích dữ liệu thu thập được để kiểm định các giả thuyết đã đưa ra ở Chương 1.

Từ 21 biến quan sát ban đầu, sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và đưa vào phân tích nhân tố EFA đã rút ra được 7 nhân tố chính. Tiến hành phân tích tương quan và hồi qui đa biến ta thu được mơ hình hồi qui tuyến tính và nhận thấy tất cả 7 nhân tố đều có tác động đến quyết định lựa chọn ngân hàng để vay vốn của KH cá nhân theo mức độ tác động giảm dần như sau: Thương hiệu ngân hàng, Thủ tục giao dịch, Chính sách cho vay, Hình thức chiêu thị, Nhân viên ngân hàng, Sự thuận tiện, Ảnh hưởng của người thân. Từ đó, kết luận rằng các giả thuyết nghiên cứu được đề nghị ở Chương 1 đều được chấp nhận.

Trên cơ sở kết quả phân tích, kiểm định của Chương 3, trong chương tiếp theo sẽ đề xuất các giải pháp, kiến nghị nhằm cải thiện, nâng cao hiệu quả của các nhân tố tác động, qua đó góp phần phát triển cơng tác cho vay của các ngân hàng thương mại trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia.

CHƢƠNG 4: GIẢI PHÁP NHẰM THU HÚT KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VAY VỐN TẠI CÁC NHTM TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH SIÊM RIỆP, CAMPUCHIA

Kết quả kiểm định mơ hình của chương 3 đã cho thấy, các nhân tố tác động đến việc lựa chọn ngân hàng để vay vốn của khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh Siêm Riệp, Campuchia là Thương hiệu ngân hàng, Thủ tục giao dịch, Chính sách cho vay, Hình thức chiêu thị, Nhân viên ngân hàng, Sự thuận tiện, Ảnh hưởng của người thân. Trên cơ sở các nhân tố tác động này, chương 4 đề ra một số giải phápnhằm cải thiện, nâng cao hiệu quả của các nhân tố tác động,từ đó đẩy mạnh thu hút khách hàng cá

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ UEH các nhân tố tác động đến việc lựa chọn ngân hàng đế vay vốn của khách hàng cá nhân trên địa bàn tỉnh siêm riệp, campuchia (Trang 72)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(110 trang)