CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU BIỂU THỊ, PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ THỰC TRẠNG VỀ CHẤT LƢỢNG CHO VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG
2.3 Thực trạng chất lượng CVTD tại Ngân hàng ACB – CN Hà Nội
2.3.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến CVTD
Khách hàng thường bị tác động nhiều hơn vào các nhân tố đến từ phía ngân hàng để đánh giá chất lượng một sản phẩm nào đó mà ít quan tâm đến các nhân tố khách quan. Vậy nên khóa luận chỉ tập trung đánh giá 3 nhóm yếu tố thuộc về:
Ngân hàng, sản phẩm và con người thông qua khảo sát bảng hỏi và đưa mô hình vào chạy SPSS.
a. Mô tả quy mô mẫu
Đề tài này sử dụng bảng hỏi điều tra khách hàng theo thang đo 5 điểm likert gồm 11 biến đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay tiêu dùng.
Để đánh giá thực trạng của vấn đề nghiên cứu thông qua khách hàng tác giả đã điều tra với 120 khách hàng từ danh sách khách hàng của Ngân hàng ACB - Chi nhánh Hà Nội. Các bảng hỏi được nhập số liệu và xử lý trên phần mềm SPSS. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis) được sử dụng để kiểm định thang đo. Đồng thời đi mô tả về các chỉ tiêu nhân khẩu học như: độ tuổi, giới tính,….(Phụ lục 1)
b. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy thang đo được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải các sai số và kết quả phỏng vấn khách hàng là chính xác và đúng với thực tế” theo Đoàn Thị Họa My (2013). Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tôi sử dụng hệ số đo lường Cronbach’s Alpha để đánh giá cho
mỗi khái niệm nghiên cứu.
Bảng 2.11: Thang đo các yếu tố ảnh hưởng mà tác giả sử dụng gồm 3 thành phần chính gồm:
Yếu tố ngân hàng được đo lường bằng 4 biến quan sát (NH1,NH2, NH3, NH4)
Yếu tố sản phẩm được đo lường bằng 4 biến quan sát (SP1, SP2, SP3, SP4)
Yếu tố con người được đo lường bằng 3 biến quan sát (CN1, CN2, CN3)
Bảng 2.12: Thang đo đánh giá chất lượng sản phẩm CVTD gồm 8 biến quan sát (DG1, DG2, DG3, DG4, DG5, DG6, DG7, DG8)
Với 3 nhóm biến được lựa chọn cho mô hình nghiên cứu, tác giả cần đánh giá độ tin cậy qua 5 thang đo (từ hoàn không quan trọng đến hoàn toàn quan trọng) tương ứng với 3 nhóm biến thuộc mô hình nghiên cứu đề xuất, tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho từng nhóm yếu tố. Trong mỗi nhóm, các biến có tương quan biến tổng < 0,3 được xem là các biến rác và bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha 0,6
Bảng 2.11: Đánh giá độ tin cậy của thang đo trước khi tiến hành kiểm định
Biến quan sát
TB thang đo nếu bỏ biến
PS thang đo nếu bỏ biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu bỏ mục hỏi
Ngân hàng (Alpha = 0,769)
NH1 14.10 4.227 .476 .748
NH2 14.58 3.964 .619 .700
NH3 14.02 3.945 .516 .736
NH4 14.48 4.007 .546 .724
Sản phẩm (Alpha = 0,760)
SP1 14.87 3.507 .417 .758
SP2 15.02 3.073 .629 .679
SP3 14.65 3.034 .605 .688
SP4 14.94 3.301 .601 .692
Con người (Alpha = 0,773)
CN1 11.34 3.201 .542 .738
CN2 10.45 2.310 .614 .713
CN3 10.86 2.852 .670 .674
(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS từ kết quả khảo sát khách hàng) Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các yếu tố đưa vào xét đều lớn hơn 0,7. Trong đó yếu tố ngân hàng có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất
0,769 đến con người 0,773 và sản phẩm là 0,760.
Nếu trong quá trình đánh giá độ tin cậy của các thang đo thì không xuất hiện biến rác bị loại bỏ, do đó hệ số Cronbach’s Alpha đảm bảo độ tin cậy cao, đảm bảo trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.12 Kết qủa phân tích hệ số Cronbach’s Alpha cho nhóm yếu tố “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Thống kê độ tin cậy
Cronbach's Alpha N of Items
.863 8
Tổng số mục
Tỷ lệ trung bình nếu bị xóa
Tỷ lệ phương sai nếu bị xóa
Tổng số tương quan
Cronbach's Alpha nếu mục bị xóa
DG1 7.41 1.133 .595 .623
DG2 6.52 1.276 .377 .842
DG3 7.41 1.036 .605 .688
DG4 9.72 3.385 .531 .678
DG5 10.39 3.179 .459 .729
DG6 10.09 3.181 .627 .624
DG7 9.90 3.478 .524 .683
DG8 11.58 1.391 .536 .677
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhóm nhân tố “Chất lượng cho vay tiêu dùng”
cũng cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0,863. Hệ số tải của 8 biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, thang đo nhóm nhân tố “Chất lượng cho vay tiêu dùng” cũng đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
c. Phân tích các nhân tố
- Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 2.13 Kiểm định KMO và Bartlett cho 3 nhóm biến quan sát
Hệ số KMO .693
Kiểm định Bartlett
Khi bình phương (Chi-Square) 1010.189
Độ lệch chuẩn (df) 231
Mức ý nghĩa (Sig.) .000
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) Tiến hành chạy phân tích nhân tố khám phá với 11 biến quan sát được đưa
vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 3 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 56,656 cho biết 3 nhóm nhân tố này giải thích được 56,656% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO= 0,693 >0,5 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig=0,000 thỏa mãn các yêu cầu của phân tích nhân tố.
Bảng 2.14: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho 3 nhóm biến quan sát
Biến quan sát Nhân tố (Factor)
1 2 3
NH1 .655
NH2 .786
NH3 .690
NH4 .719
SP1 .600
SP2 .809
SP3 .769
SP4 .583
CN1 .723
CN2 .802
CN3 .842
Giá trị Eigenvalue 3.003 2.614 2.443
Mức độ giải thích của các nhân
tố (%) 24.013 21.573 11.105
Lũy kế (%) 24.013 45,55 56.656
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) Bảng 2.14 thể hiện kết quả phân tích nhân tố EFA (sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax with Kaiser Normalization) cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến “Chất lƣợng cho vay tiêu dùng”. Kết quả phân tích cho ra 3 nhân tố được trích tại giá trí Eigenvalue = 2,124 và phương sai trích được là 56,656%, đồng thời hệ số tải nhân tố (Factor loadings) được tính cho mỗi biến cũng thỏa mãn yêu cầu lớn hơn 0,5. Vì vậy, các nhân tố mới này sẽ được sử dụng để tính toán các biến mới cho việc phân tích hồi quy.
Nhân tố thứ nhất: Ngân hàng (NH) với giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 3,003 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố.
Nhân tố thứ hai: Con người (CN) với giá trị Eigenvalue bằng 2,614 thỏa mãn điều kiện tiêu chuẩn Kaiser đối với phân tích nhân tố khám phá.
Nhân tố thứ ba: Sản phẩm (SP) với giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 2,443 >1 thỏa mãn tiêu chuẩn Kaiser trong phân tích nhân tố.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhóm biến “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Bảng 2.15: Bảng kết quả KMO biến “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Hệ số KMO .734
Kiểm định Bartlett
Khi bình phương (Chi-Square) 136,456
Độ lệch chuẩn (df) 8
Mức ý nghĩa (Sig.) .000
Tương tự, ta có được kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc như sau:
- Hệ số KMO thỏa mãn điều kiện: 0,5 < 0,734<1 - Giá trị Sig. thỏa mãn điều kiện: 0,000 < 0,05
Bảng 2.16: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Tên nhân tố Nhân tố
Đánh giá chung
DG1 0.889
DG2 0.871
DG3 0.887
DG4 0,856
DG5 0,877
DG6 0,824
DG7 0,769
DG8 0,874
* Phân tích hồi quy
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA. Tiến hành kiểm định dựa trên số liệu thu thập được theo phương pháp Variables Entered/Removed.
Bảng 2.17: Thống kê phân tích hệ số hồi quy (Model summary) Model Summaryb
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước tính Durbin-Watson
1 .724a .523 .509 .34751 1.681
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) R2 = 0,523 cho biết các biến độc lập giải thích được 52,3% sự biến động của biến phụ thuộc. Tiến hành so sánh giá trị R2 và R2 hiệu chỉnh ta thấy R2 hiệu chỉnh
= 0,509 < R2 = 0,523 cho thấy mô hình hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua của người tiêu dùng. Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) ta có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,509 >
0,5, điều này có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 50,9% cho sự biên thiên của nhân tố phụ thuộc “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”.
Nhìn vào bảng Model Summaryb ta có giá trị Durbin-Watson = 1,681 giá trị này nằm trong khoảng từ 1,6 đến 2,6 chứng tỏ mô hình không có sự tương quan.
Bảng 2.18 Kết quả kiểm định ANOVA ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương
Df Trung bình
bình phương
F Sig.
1
Regression 21.095 3 4.219 34.935 .000b
Residual 19.202 159 .121
Total 40.296 164
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) Kiểm định F sử dụng trong bảng phương sai với giả thuyết:
1. H0: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (β1 = β2 = β3 = β4 =0)
2. H1: Mô hình hồi quy tuyến tính không phù hợp (tồn tại ít nhất 1 β khác 0) Nhìn vào kết quả phân tích ANOVA ở bảng trên cho thấy giá trị Sig = 0,000 < 0,05 do vậy bác bỏ giả thuyết H0 . Như vậy, sự kết hợp giữa các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”, mô hình hồi quy tuyến tính được xem là phù hợp.
* Ma trận hệ số tương quan
- Phân tích hệ số tương quan
Trước khi tiến hành hồi quy, tác giả tiến hành phân tích hệ số tương quan cho 3 biến độc lập với 1 biến phụ thuộc.
Các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan bao gồm 3 biến độc lập là
“Ngân hàng”, “Sản phẩm”, “Con người” và biến phụ thuộc “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng”. Nếu các biến độc lập này có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.19 Kết quả mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cho vay tiêu dùng tại ngân hàng ACB
Model
Hệ số không đạt tiêu chuẩn
Hệ số chuẩn hóa
T Sig.
Thống kê cộng tác
B Std.
Error Beta Độ chấp nhận
1
(Constant) -.874 .488 -1.789 .076
NH .510 .056 .503 9.164 .000 .993
SP .349 .051 .382 6.900 .000 .979
CN .453 .061 .406 7.369 .000 .985
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS)
Hồi quy được xác định từ giá trị trung bình của các yếu tố, với phương pháp hồi quy 1 lượt (Enter) đều có hệ số Sig < 0,05 nên có ý nghĩa trong mô hình hồi quy. Như vậy cả 3 yếu tố đều ảnh hưởng đến “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng”
Từ kết quả trên, xây dựng mô hình hồi quy diễn tả mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến việc đánh giá chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng như sau:
Y = - 0,874 + 0,51F1 + 0,453F2 + 0,349F3 Từ đó, mô hình hồi quy được viết lại như sau:
DG = - 0,874 + (0,51 x NH) + (0,453 x CN) + (0,349 x SP)
Từ kết quả chạy phân tích EFA cho ra 3 biến độc lập và khi đưa vào hồi quy thì cả 3 yếu tố đều được giữ lại. Thông qua hệ số β trong mô hình hồi quy, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Các hệ số β đều có giá trị dương chứng tỏ các biến độc lập đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 3 nhân tố trên đều có thể
tạo nên sự thay đổi đối với chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng.
* Kiểm định các khiếm khuyết của mô hình hồi quy tuyến tính bội - Kiểm định sự tự tương quan
Điều kiện để mô hình không có hiện tượng tự tương quan là đại lượng đại lượng Durbin-Watson phải nằm trong khoảng (du, 4 – du).
Kiểm định thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát 120 thu được d=1,681. Lúc này ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tương quan chuỗi bậc nhất. Do đó, chấp nhận giả thiết H0 ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
- Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ei ( phụ lục 2) - Kiểm định đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Tuy nhiên trên thực tế với các đề tài nghiên cứu có mô hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ được xem là không có hiện tượng đa cộng tuyến”
Bảng 2.20 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Mô hình Thống kê cộng tác
VIF
1
(Constant)
NH 1.007
SP 1.022
CN 1.015
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS)
“Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số VIF nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.”
- Kiểm định giả thuyết của mô hình hồi quy
Từ phương trình hồi quy tuyến tính, ta có thể thấy “Chất lƣợng sản phẩm cho vay tiêu dùng” chịu tác động bởi 3 yếu tố.
+ Yếu tố “Ngân hàng” có tác động lớn nhất đến biến phụ thuộc với giá trị β
= 0,510 có nghĩa trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi nhóm yếu tố
“Ngân hàng” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng lên 0,510 đơn vị.
+ Yếu tố “Con người” có tác động lớn thứ 2 đến biến phụ thuộc với giá trị β
= 0,453 có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi nhóm yếu tố
“con người” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng lên 0,453 đơn vị.
+ Yếu tố “Sản phẩm” với giá trị β = 0,349 có tác động lớn thứ 3 đến biến phụ thuộc có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi yếu tố
“sản phẩm” tăng lên 1 đơn vị thì “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” sẽ tăng lên 0,349 đơn vị.
Tùy theo sự tác động của các yếu tố mà ACB cần chú trọng đưa ra những giải pháp hợp lí để nâng cao chất lượng CVTD của khách hàng trong thời đại 4.0 từ đó gia tăng doanh thu và mở rộng thị trường cạnh tranh.
- Kiểm định giá trị trung bình
Do các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đảm bảo tính phân phối chuẩn nên để phân tích, đánh giá sự lựa chọn của khách hàng về các yếu tố tác động đến chất lượng sản phẩm CVTD ta sử dụng kiểm định tham số One Sample T-Test để thực hiện.
Với giả thuyết đặt ra:
+ H0: Đánh giá của KH về ảnh hưởng của nhóm yếu tố “Ngân hàng”/ “Con người”/ “Sản phẩm” đến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” = 4
+ H1: Đánh giá của KH về ảnh hưởng của nhóm yếu tố “Ngân hàng” ”/ “Con người”/ “Sản phẩm” đến “Chất lượng sản phẩm cho vay tiêu dùng” ≠ 4
- Kiểm định giá trị trung bình các yếu tố trong thang đo “Ngân hàng”
Bảng 2.21 Kiểm định One Sample T-test về các tiêu chí của “Ngân Hàng”
Tiêu chí Mean Test
value Sig.
Mức độ quan trọng (%)
1: Hoàn toàn không quan trọng → 5: Hoàn toàn quan trọng
1 2 3 4 5
NH1 3,79 4 ,000 ,8 2,5 19,2 63,3 14,2
NH2 3.61 4 ,000 ,8 6,7 23,3 49,2 20,0
NH3 3.87 4 ,027 ,8 4,2 20,0 53,3 21,7
NH4 3.72 4 ,005 ,8 8,3 26,7 47,5 16,7
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) Các nhận định được đưa ra cho nhóm “Ngân hàng” có mức ý nghĩa sig.α <
0,05 nên đủ cơ sở bác bỏ H0.
Nhìn chung, đánh giá của khách hàng về nhóm “Ngân hàng” là khá quan trọng với kết quả kiểm định ở trên.
- Kiểm định giá trị trung bình các yếu tố trong thang đo “Sản phẩm”
Bảng 2.22: Kiểm định One Sample T-test về các tiêu chí “Sản phẩm”
Tiêu chí Mean Test
value Sig.
Mức độ quan trọng (%)
1: Hoàn toàn không quan trọng → 5: Hoàn toàn quan trọng
1 2 3 4 5
SP1 3.79 4 .000 0,0 1,7 30,0 50,0 18,3
SP2 3.83 4 .000 0,0 5,0 20,0 55,8 19,2
SP3 4.01 4 .910 0,0 3,3 13,3 66,7 16,7
SP4 3.72 4 .000 0,0 8.3 24.2 65.0 2.5
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS)
Các nhận định SP1, SP2, SP4 được đưa ra cho nhóm “Sản phẩm” có mức ý nghĩa sig.α < 0,05 nên đủ cơ sở bác bỏ H0, chấp nhận kết quả ≠ 4. Riêng nhận định SP3 có mức ý nghĩa sig > 0,05 nên chưa có cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận kết quả = 4. Do vậy, tác giả xem xét giá trị trung bình để đưa ra kết luận về ý kiến các nhận định được đề ra để điều tra đánh giá từ khách hàng.
Nhìn chung, đánh giá của khách hàng về nhóm “Sản phẩm” là khá quan trọng với kết quả kiểm định ở trên.
- Kiểm định giá trị trung bình các yếu tố trong thang đo “Con người”
Bảng 2.23: Kiểm định One Sample T-test về các tiêu chí của “Con người”
Tiêu chí Mean Test
value Sig.
Mức độ quan trọng (%)
1: Hoàn toàn không quan trọng → 5: Hoàn toàn quan trọng
1 2 3 4 5
CN1 3.73 4 .007 2,5 6,7 34,2 33,3 23,3
CN2 4.01 4 .859 0,0 5.8 14.2 49.2 30.8
CN3 3.71 4 .000 0,0 6,7 33,3 47,5 12,5
(Nguồn: Số liệu điều tra đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS) Các nhận định đưa ra cho nhóm có mức ý nghĩa sig.α < 0,05 nên đủ cơ sở bác bỏ H0 riêng nhận định CN2 có Sig >0,05 nên chưa có cơ sở bác bỏ H0. Nhìn chung, đánh giá của khách hàng về nhóm “Con người” là khá quan trọng với kết quả kiểm định ở trên.