Nghiên cứu định lƣợng

Một phần của tài liệu Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa đối với ngân hàng TMCP ngoại thương việt nam chi nhánh cần thơ luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng (Trang 45 - 51)

3.4.1. Mục tiêu nghiên cứu định lƣợng

Dựa trên thang đo biến nghiên cứu đã được điều chỉnh từ nghiên cứu định tính, thang đo này sẽ được sử dụng làm thang đo chính thức trong nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng với mục tiêu nhằm để kiểm định thang đo, các giả thuyết trong mô hình về các yếu tố yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn ngân hàng vay vốn của khách hàng DNNVV và mức độ quan trọng của từng yếu tố.

3.4.2. Phương pháp chọn mẫu

Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Nghiên cứu thực hiện thông qua phương pháp khảo sát các cá nhân là người đại diện cho các doanh nghiệp có quyền quyết định về việc lựa chọn ngân hàng vay vốn như Giám đốc, Phó Giám đốc, và Kế toán trưởng của các doanh nghiệp vừa và nhỏ (theo tiêu chí phân loại của Vietcombank) đang có giao dịch với Vietcombank Cần Thơ.

Về Kích thước mẫu: thường tùy thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò. Khi đó, nhà nghiên

cứu có thể chọn những phần tử (đối tượng nghiên cứu) có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Theo Hair và cộng sự (1998) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150. Những kinh nghiệm từ các nghiên cứu khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số biến quan sát ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do đó mô hình có 22 biến quan sát thì số mẫu tối thiểu là n = 22 x 5= 125 mẫu. Do đó với 215 mẫu khảo sát thì đạt yêu cầu cho nghiên cứu này. Mẫu sau khi được thu thập được xử lý trên phần mềm SPSS.

3.4.3. Phương pháp thu thập dữ liệu

Sử dụng bảng khảo sát (Phụ lục 2), thu thập các ý kiến của khách hàng DNNVV đến ngân hàng giao dịch. Thực hiện khảo sát tại trụ sở chính của chi nhánh và 6 Phòng Giao dịch của Vietcombank Cần Thơ theo phương pháp ngẫu nhiên phi xác xuất, các khách hàng có thể tiếp cận được thông qua đội ngũ cán bộ tín dụng, thanh toán viên của chi nhánh. Sau khi tiếp cận và phát phiếu khảo sát với sự hướng dẫn kỹ càng nhằm hạn chế việc phiếu khảo sát không đạt yêu cầu, các phiếu khảo được thu về để bảo đảm tính bảo mật thông tin của khách hàng.

3.4.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để thực hiện việc phân tích các dữ liệu thu thập được. Sau khi các dữ liệu được xử lý, tác giả thực hiện các bước tiếp theo như sau:

3.4.5. Kiểm định độ tin cậy thang đo

Thực hiện phép kiểm định Cronbach’sAlpha để đánh giá sự hội tụ của từng thành phần trong thang đo, kết quả phép kiểm định đề nghị giữ lại những biến quan sát có ý nghĩa đóng góp thực sự vào việc đo lường khái niệm nghiên cứu. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các câu hỏi có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên. Cụ thể:

Cronbach’s Alpha > 0.8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt,

- Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng được,

- Cronbach’s Alpha > từ 0.6 đến 0.7 là có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới.

Luận văn sẽ loại bỏ các câu hỏi có hệ số tương qua biến - tổng nhỏ hơn 0.3 và khi alpha có giá trị lớn hơn 0.6 được xem là có độ tin cậy.

3.4.6. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi các yếu tố được kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích nhân tố khám phá sẽ giúp tác giả thu gọn các biến quan sát và có ý nghĩa hơn trong việc giải thích mô hình nghiên cứu. Phân tích này nhằm nhận diện các nhân tố giải thích cho các biến thành phần và sẽ trả lời cho câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các nhân tố thành phần đến quyết định vay vốn của khách hàng DNNVV có độ kết dính cao không và chúng có thể rút gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:

 Đánh giá chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO): để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến. Trị số của KMO lớn (từ 0.5 đến 1) có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có nhiều khả năng không thích hợp.

 Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0.05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.

 Trị số đặc trưng (Eigenvalue): phân tích nhân tố còn dựa vào chỉ số Eigenvalue để xác định số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố nào có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc

 Các hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Geibing & Anderson, 1988). Phương pháp

trích hệ số sử dụng là Principal Components và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.

Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau để thực hiện phân tích nhân tố khám phá:

- KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.

- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig <0.05).

- Eigenvatue >1

- Giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.4 và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.

3.4.7. Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa các biến độc lập với nhau và giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính. Thứ nhất là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Trong đó, hệ số tương quan Pearson càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Trước khi phân tích hồi quy cần kiểm tra sự tương quan của các biến trong mô hình hồi quy. Phân tích tương quan giúp tính toán mức độ tuyến tính giữa 2 biến. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.

Ngoài ra, nhằm đảm bảo không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến để mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng được thì cần phải xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho biết thì đa cộng tuyến có thể được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và VIF> 2 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Tiếp theo, phân tích hồi quy tuyến tính và xây dựng phương trình hồi quy đa biến, đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng giá trị R2 hiệu chỉnh để xem mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết gồm: Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ phần dư chuẩn hóa;

Kiểm định tính độc lập của sai số hệ số Durbin-Watson; Kiểm định các giả thuyết ban đầu theo kết quả phân tích Hồi quy; Phân tích sự khác biệt bằng kiểm định T-Test và phân tích phương sai (analysis of variance – ANOVA).

Xây dựng phương trình hồi quy:

Phương trình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của DNNVV có dạng tổng quát như sau:

Y = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + β3 * X3 + β4 * X4 + β5 * X5 + ε Trong đó:

Y: là biến phụ thuộc phản ánh quyết định vay vốn của khách hàng DNNVV Xi (i=1,..,5): là các biến độc lập, phản ánh các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng DNNVV

βi(i=1,..,5): Các hệ số hồi quy β0: Hằng số

ε : Sai số

Kết luận chương 3

Trong chương 3, tác giả đã trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 5 yếu tố: Chất lượng dịch vụ; Hình ảnh và danh tiếng của ngân hàng; Giá cả; Chính sách tín dụng; Chính sách truyền thông, tiếp thị và quảng bá. Kế đến là trình bày về quy trình nghiên cứu gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Đối với nghiên cứu chính thức, dựa trên mô hình lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về nhân tố tác động đến quyết định vay vốn của DNNVV tại Vietcombank Cần Thơ. Từ đó xây dựng thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của DNNVV tại Vietcombank Cần Thơ gồm: Chất lượng dịch vụ; Hình ảnh và danh tiếng của ngân hàng; Giá cả; Chính sách tín dụng; Chính sách truyền thông, tiếp thị và quảng bá. Tiếp theo tác giả trình bày các phương pháp thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên kết quả thu được.

Một phần của tài liệu Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định vay vốn của khách hàng doanh nghiệp nhỏ và vừa đối với ngân hàng TMCP ngoại thương việt nam chi nhánh cần thơ luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng (Trang 45 - 51)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(107 trang)