Các biến quan sát trong các thành phần đều sử dụng thang đo Likert 5 điểm với quy ước như sau:
Bảng 3.2: Quy ước cho điểm từng câu về quan điểm của khách hàng
1 2 3 4 5 Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Trung lập/ Không ý kiến Đống ý Hoàn toàn đồng ý
(Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả)
Nhóm tác giả tập hợp các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu của các nhà nghiên cứu trên thế giới và tiến hành mã hoá thang đo.(Phụ lục 6)
3.4 Phƣơng pháp ph n t ch dữ liệu
Sau khi thu thập phiếu khảo sát và loại đi phiếu khảo sát không đạt yêu cầu. Sau đó, dữ liệu sẽ được mã hóa (Phụ lục 6), nhập liệu bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0 và được xử lý qua hai phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 20.0.
3.4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mô tả thông qua các bảng tần số theo các thuộc tính: giới tính, tuổi, tình trạng hôn nhân, thu nhập bình quân/tháng, thời gian giao dịch với NH ACB, nghề nghiệp hiện tại.
Thống kê mô tả mẫu về các thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P ảnh hƣởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của KH
Phần này bao gồm hai nội dung: Một là thống kê mô tả mẫu về các thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P: sản phẩm, lãi suất và phí, phân phối, xúc tiến, quy trình, con người, phương tiện hữu hình; Hai là thống kê mô tả cho các biến quan sát của từng thành phần chính của phối thức tiếp thị 7P.
Thống kê mô tả về sự hài lòng và lòng trung thành của KH
Thống kê mô tả các biến phụ thuộc: sự hài lòng của KH, lòng trung thành KH.
3.4.2 Đánh giá sơ bộ thang đo th ng qua Cronbach’s Alpha
Đánh giá sơ bộ thang đo, cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp, hạn chế biến rác trong quá trình nghiên cứu. Thông thường các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
3.4.3 Kiể định thừa biến
Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác. Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008, tr. 45), nếu một thang đo có kết quả hệ số tin cậy cronbach‟s alpha quá cao (> 0,95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Khi đó, biến thừa nên loại bỏ.
3.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để thu nhỏ và gom các biến thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản. Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, nhóm tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Gerbing & Anderson, 1988).
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Trọng và Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc, 2008).Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% và hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
Giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất của mỗi biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 được xem là có ý nghĩa quan trọng (Hair & ctg 1998, 111). Tại mỗi biến quan sát, chênh lệch giữa giá trị tuyệt đối của hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ số tải nhân tố bất kỳ phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.4.5 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Tiêu chuẩn để thực hiện CFA bao gồm các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp chung và tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp theo các khía cạnh giá trị nội dung. Trong đó mô hình được coi là phù hợp khi kiểm định Chi-square có giá trị P ≥ 0,05. Tuy nhiên, Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu nghiên cứu. Khi kích thước của mẫu càng lớn thì Chi-square càng lớn do đó làm giảm mức độ phù hợp của mô hình.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường, các nhà nghiên cứu thường quan tâm các chỉ số chi-square/df, chỉ số Tucker-Lewis (TLI), Chỉ số so sánh phù hợp CFI, chỉ số RMSEA - một chỉ tiêu quan trọng để xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể. Ngoài ra, còn có các chỉ số liên quan khác: GFI, AGFI, NFI, ….. Trong một số nghiên cứu thực tế người ta phân biệt ra 2 trường hợp : chi-square/df < 5(với mẫu N > 200) ; hay < 3 (khi cỡ mẫu N < 200) thì mô hình được xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee,1995).
Bài nghiên cứu của nhóm tác giả có cỡ mẫu n=385 (n > 200), do đó, nếu mô hình nhận được các giá trị chi-square/df<5, các chỉ số TLI, CFI >= 0.9 (Bentler & Bonett, 1980), RMSEA <= 0.08 thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993).
Các đánh giá khác: (1) Đánh giá độ tin cậy của thang đo, (2) tính đơn hướng/đơn nguyên, (3) giá trị hội tụ, (4) giá trị phân biệt, (5) giá trị liên hệ lý thuyết.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố), tổng phương sai trích phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Hair, 1998, p. 612) và hệ số Cronbach‟s alpha đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời (Schummacker & Lomax, 2004). Độ tin cậy tổng hợp (ρc ) (Joreskog, 1971) và tổng phương sai trích (ρvc) (Fornell & Larcker, 1981) được tính theo công thức sau:
(∑ )
(∑ ) ∑ ( )
∑
∑ ∑ ( )
Trong đó, λi là trọng số chuẩn hoá của biến quan sát thứ i, 1-λi2 là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i, p là số biến quan sát của thang đo.
Giá trị ρc và ρvc được tính trên phần mềm Excel căn cứ trên công thức trên và hệ số lambda được lấy từ kết quả tính toán từ phần mềm Amos. Hệ số Cronbach alpha được tính từ phần mềm SPSS 20.0. Độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0,7 và tổng phương sai trích có ý nghĩa khi có giá trị trên 0,5. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
Theo Steenkamp & Van Trijp (1991) thì mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hoá của thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p<0,05) (Gerbing & Anderson, 1988).
Để xác định giá trị phân biệt của thang đo, nhà nghiên cứu nên kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có liên hệ tương quan với nhau không, thông qua việc tính toán giá trị kiểm định t‟ với công thức như sau: 𝒕′ 𝑹
√( −𝑹 )
−
Theo TS. Hà Văn Sơn (2010, tr. 262), nếu giá trị kiểm định t‟>tn-2,α/2 thì các khái niệm không có liên hệ tương quan với nhau, nghĩa là đạt giá trị phân biệt (với mức ý nghĩa α=5%, t=1,96).
Giá trị liên hệ lý thuyết thể hiện sự phù hợp giữa mô hình nghiên cứu với cơ sở lý thuyết xây dựng nên mô hình. Theo Anderson và Gerbing (1988), giá trị liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mô hình lý thuyết và theo Churchill (1995, trang 535) mô hình đạt giá trị liên hệ lý thuyết khi khi “mỗi một đo lường có mối liên hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng về mặt lý thuyết” .
3.4.6 Phƣơng pháp ph n t ch h nh cấu trúc tuyến tính SEM và phƣơng pháp phân tích BOOTSTRAP
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Phương pháp ước lượng ML được sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình. Lý do là khi kiểm định phân phối của các biến quan sát thì phân phối này lệch một ít so với phân phối chuẩn đa biến, nếu hầu hết các kurtoses và skewnesses đều nằm trong khoảng [-1,+1] nên ML vẫn là phương pháp ước lượng thích hợp (Muthen & Kaplan, 1985).
Nhóm tác giả tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình lý thuyết, giá trị phân biệt và giá trị liên hệ lý thuyết (xem lại mục 3.4.5). Mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Hệ số xác định R2 cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào:
Mô hình hồi qu đa biến chung:
Yi = f(Xi) = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + ... + βiXi + ai
Trong đó: Yi: Là biến phụ thuộc tại quan sát thứ i ; Xi: Các biến độc lập
β0: Hằng số hồi quy ; β1, β2, β3 ..., βi: là trọng số hồi quy ; ai: sai số tại quan sát thứ i. Phương pháp phân tích BOOTSTRAP được sử dụng để ước lượng lại các tham số mô hình để kiểm tra độ tin cậy của các ước lượng ML. Trước đây, các nhà nghiên cứu phải chia mẫu ra làm hai mẫu con. Một nửa dùng để ước lượng các tham số mô hình, và một nửa dùng để đánh giá lại. Cách khác là lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác. Hai cách trên đây thường không thực tế vì phương pháp cấu trúc thường đòi hỏi mẫu lớn nên việc làm này tốn kém nhiều thời gian và chi phí
(Anderson & Gerbing, 1988). Trong những trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế (Schumacker & Lomax, 2006). Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông. Nếu giá trị tiêu chuẩn (CR = Bias/S.E-Bias) nhỏ hơn giá trị t = 1,96 trong bảng phân phối Student (Nguyễn Duy Hải và Đặng Hoàng Xuân Huy, 2007) thì có thể nói độ chệch là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Như vậy, các tham số ước lượng ML áp dụng trong mô hình có thể tin cậy được.
3.4.7 Kiể định mô hình hồi quy cấu trúc
Kết quả ước lượng bằng ML trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính cho thấy nếu mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu là có ý nghĩa thống kê (p < 5%) và vẫn đạt giá trị phân biệt thì chấp nhận các giả thuyết (Thọ và Trang, 2008).
3.4.8 Kiể định thống kê One - Sample T-Test
Để phân tích mối liên hệ giữa giá trị trung bình của một tổng thể định lượng với một giá trị cụ thể xác định (µ0=3) cho các thành phần trong phối thức tiếp thị, sự hài lòng của KH và lòng trung thành của KH, nhóm tác giả sử dụng phép Kiểm định trung bình 1 mẫu độc lập (One Samples T-Test). Khi thực hiện kiểm định, nhóm tác giả tiến hành so sánh giá trị Sig. (sig. (2 tailed)) trong kiểm định t. Nếu sig. (2 tailed) >0.05: kết luận giá trị trung bình của tổng thể bằng với giá trị xác định. Nếu sig. (2 tailed) <=0.05: kết luận giá trị trung bình của tổng thể bằng với giá trị xác định.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chương 3, nhóm tác giả trình bày tổng quát xây dựng mô hình nghiên cứu, quy trình, phương pháp nghiên cứu. Ngoài ra, nhóm tác giả đưa ra các phương pháp phân tích dữ liệu như: mô tả mẫu nghiên cứu, đánh giá sơ bộ thang đo bằng Cronbach‟s alpha, kiểm định thừa biến, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM và phương pháp phân tích Boostrap, kiểm định mô hình hồi quy cấu trúc và cuối cùng là sử dụng kiểm định thống kê One - Sample T-Test nhằm kiểm định giả thuyết về trung bình của tổng thể.
CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG CHO VAY TIÊU DÙNG TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN Á CHÂU 4.1 Khái quát chung về hoạt động kinh doanh của ngân hàng TMCP Á Châu chi nhánh Trần Khai Nguyên
4.1.1 Khái quát quá trình hình thành và phát triển ngân hàng TMCP Á Châu
4.1.1.1 Sơ lƣợc lịch sử hình thành và phát triển
Ngân hàng TMCP Á Châu được thành lập theo quyết định số 0032 NHCP ngày 20/04/1993 của thống đốc ngân hàng nhà nước Việt Nam và theo quyết định số 533 QĐUB ngày 13/05/1993 do ủy ban nhân dân thành phố Hồ Chí Minh cho phép thành lập ngân hàng TMCP Á Châu.
- Tên ngân hàng: Ngân hàng TMCP Á Châu. - Tên giao dịch: Asia Commercial Bank. - Tên viết tắt: ACB.
- Hội sở tại : 442 Nguyễn Thị Minh Khai, Quận 3, TP. Hồ Chí Minh.
- Điện thoại: 8334085-8395179 Fax: 8399885 - Email: acb@acb.com.vn Website: www.acb.com.vn
Ngành, nghề kinh doanh: Huy động vốn ngắn hạn, trung hạn, dài hạn dưới các hình thức tiền gửi có kỳ hạn, không kỳ hạn tiếp nhận vốn ủy thác đầu tư và phát triển của các tổ chức trong nước, vay vốn của các tổ chức tín dụng khác; cho vay ngắn hạn, trung hạn, dài hạn; chiết khấu thương phiếu, hối phiếu, giấy tờ có giá; hùn vốn và liên doanh theo luật định; làm dịch vụ thanh toán giữa các khách hàng, thực hiện kinh doanh ngoại tệ, vàng bạc và thanh toán quốc tế, huy động các loại vốn từ nước ngoài và các dịch vụ Ngân hàng khác trong quan hê với nước ngoài khi được ngân hàng nhà nước cho phép. /.Bổ sung: Hoạt động bao thanh toán./.
Dưới đây là một số cột mốc đáng nhớ của NH TMCP Á Châu: (phụ lục 1)
4.1.1.2 Định hƣớng chiến lƣợc kinh doanh của NH TMCP Á Châu
Tăng trưởng cao bằng cách tạo nên sự khác biệt trên cơ sở hiểu biết nhu cầu khách hàng và hướng tới khách hàng. Xây dựng hệ thống quản lý rủi ro đồng bộ, hiệu quả và chuyên nghiệp để đảm bảo sự phát triển bền vững.
Duy trì tình trạng tài chính ở mức độ an toàn cao, tối ưu hóa việc sử dụng vốn cổ đông (ROE mục tiêu là 30%) để xây dựng NH TMCP Á Châu trở thành một định chế tài chính vững mạnh, có khả năng vượt qua mọi thách thức trong môi trường kinh doanh còn chưa hoàn hảo của ngân hàng Việt Nam.
Có chiến lược chuẩn bị nguồn nhân lực, đào tạo lực lượng nhân viên chuyên nghiệp nhằm đảm bảo quá trình vận hành của hệ thống liên tục, thông suốt hiệu quả. Xây dựng “Văn hóa ACB” trở thành yếu tố gắn kết toàn hệ thống một cách xuyên suốt. NH TMCP Á Châu đang từng bước thực hiện chiến lược tăng trưởng ngang, đa dạng hóa.
4.1.1.3 Cơ cấu tổ chức
Cơ cấu tồ chức và chức năng nhiệm vụ của các phòng ban: (phụ lục 5)
4.1.1.4 Vài nét về NH TMCP Á Châu chi nhánh Trần Khai Nguyên
Tên chi nhánh: Ngân hàng TMCP Á châu chi nhánh Trần Khai Nguyên.
Địa chỉ chi nhánh: 134 Nguyễn Tri Phương, Phường 9, Quận 5
Ngành nghề kinh doanh của chi nhánh: Huy động vốn ngắn hạn, trung hạn, dài hạn dưới các hình thức tiền gửi có kỳ hạn, không kỳ hạn, tiếp nhận vốn ủy thác đầu tư và phát triển các tổ chức trong nước, vay vốn các tổ chức tín dụng khác; cho vay ngắn hạn, trung hạn, dài hạn; chiết khấu thương phiếu, trái phiếu và giấy tờ có giá; hùn vốn và liên doanh theo luật định; dịch vụ thanh toán, thực hiện kinh doanh ngoại tệ, vàng bạc và thanh toán quốc tế. Hoạt động bao thanh toán.
Cơ cấu tổ chức (Phụ lục 5).
Nguồn nhân lực
Tính đến ngày 20/04/2014 tổng số cán bộ, công nhân viên tại chi nhánh Trần Khai Nguyên là 37 người trong đó gồm 01 Giám đốc, 02 Phó Giám đốc và 34 nhân viên. Các nhân viên chi nhánh Trần Khai Nguyên có trình độ chuyên môn cao, đam mê với công việc và luôn làm hài lòng các khách hàng đến giao dịch.
Bảng 4.1: Trình độ chuyên môn và ngoại ngữ của nhân viên NH TMCP Á