Thang đo ảnh hưởng của người thân có hệ số Cronbach's Alpha là 0.857 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
3.5.1.7. Nhân viên ngân hàng
Bảng 3.19: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Nhân viên ngân hàng
Biến quan sát | Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
0.838 | NVNH_1 | 13.52 | 9.867 | .618 | .812 |
NVNH_2 | 14.11 | 9.083 | .731 | .780 | |
NVNH_3 | 13.64 | 9.248 | .770 | .771 | |
NVNH_4 | 14.04 | 9.144 | .695 | .790 | |
NVNH_5 | 13.36 | 10.564 | .421 | .866 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Kết Quả Đạt Được Và Những Tồn Tại Trong Huy Động Tiền Gửi Tiết Kiệm Của Khách Hàng Tại Bidv Trên Địa Bàn Tp.hcm -
Kiểm Định Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Gửi Tiết Kiệm Của Khách Hàng Tại Ngân Hàng Tmcp Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam Trên Địa -
Kết Quả Khảo Sát Khách Hàng Về Hình Thức Đầu Tư Khi Có Tiền Nhàn Rỗi Bảng 3.6: Kết Quả Khảo Sát Khách Hàng Về Hình Thức Đầu Tư Khi Có Tiền -
Giải Pháp Nhằm Thu Hút Khách Hàng Gửi Tiết Kiệm Tại Ngân Hàng Tmcp Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam Trên Địa Bàn Thành Phố Hồ Chí Minh -
Đối Với Nhà Nước Và Nhnn Việt Nam -
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại Ngân hàng thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh - 12
Xem toàn bộ 129 trang tài liệu này.
Thang đo Nhân viên ngân hàng có hệ số Cronbach's Alpha là 0.838. Ta thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, nên các biến này đều được đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
3.5.2. Thang đo Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng
Biến quan sát | Trung bình thang đo nếu loại biến | Phương sai thang đo nếu loại biến | Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến | |
0.886 | QDGTK_1 | 7.02 | 3.708 | .681 | .918 |
QDGTK_2 | 6.70 | 3.212 | .871 | .755 | |
QDGTK_3 | 6.85 | 3.119 | .791 | .828 |
Bảng 3.20: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Quyết định gửi tiết kiệm
Thang đo Quyết định gửi tiết kiệm có hệ số Cronbach's Alpha là 0.886. Ta thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) lớn hơn 0.3, nên các biến này đều được đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo.
Tóm lại, ta thấy Thang đo các biến độc lập bao gồm (1) Thương hiệu ngân hàng, (2) Chính sách Lãi suất, (3) Hình thức chiêu thị, (4) Sự thuận tiện, (5) Ảnh hưởng của người thân, (6) Thủ tục giao dịch, (7) Nhân viên ngân có các biến quan sát với hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0.7 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn
0.3 nên tất cả 30 biến quan sát ban đầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA tiếp theo. Thang đo Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng vẫn giữ nguyên 3 biến quan sát. Như vậy thang đo các biến độc lập và biến phụ thuộc có độ tin cậy cao.
3.6. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố EFA
Các thang đo trong mô hình sau khi đạt yêu cầu trong đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach's Alpha, sẽ được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phương pháp phân tích nhân tố là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau. Theo Hair và ctg (1998) thì Factor loading (hệ số tải nhân tố) lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading lớn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair và ctg, 1998 trích dẫn bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số tác giả sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp Principal component analysis, phép quay Varimax, các biến có hệ số tải nhân số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1, chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mô hình được kiểm định thông qua việc tính hệ số KMO and Bartlett's Test. Cũng theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), giá trị KMO nằm giữa 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
3.6.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng
Các biến quan sát đạt độ tin cậy trên sẽ được đưa vào phân tích EFA tiếp theo. Kết quả nhân tố EFA của thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng được thể hiện qua Phụ lục 6.
Qua kết quả phân tích EFA, hệ số KMO and Bartlett's Test của thang đo khá cao 0.874 và thỏa mãn yêu cầu 0.5 ≤ MO ≤ 1, với mức ý nghĩa sig = 0.000 cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Mức Eigenvalue: 1.037 >1, ta có 7 nhân tố được rút ra từ 30 biến quan sát đạt độ tin cậy với phương sai 73,847%. Tuy nhiên, ta thấy NVNH_5 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 nên sẽ bị loại. Ta tiếp tục đưa 29 biến quan sát còn lại vào phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 (Phụ lục 6).
Qua kết quả phân tích EFA lần 2, hệ số KMO and Bartlett's Test của thang đo khá cao 0.888 và thỏa mãn yêu cầu 0.5 ≤ MO ≤ 1, với mức ý nghĩa sig=0.000 cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Mức Eigenvalue: 1.011 > 1 ta có 7 nhân tố được rút ra từ 29 biến quan sát đạt độ tin cậy với phương sai 74.982 % khá cao, thỏa mãn mức yêu cầu ≥ 50%.
Ta lần lượt đặt tên lại cho các biến độc lập thông qua kết quả phân tích nhân tố EFA trên như sau:
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát STT_1, STT_2, STT_3, STT_4, STT_5 được đặt tên là STT (Sự thuận tiện).
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát THNH_1, THNH_2, THNH_3, THNH_4 đặt tên là THNH (Thương hiệu ngân hàng).
Nhân tố thứ ba gồm 5 biến quan sát HTCT_1, HTCT_2, HTCT_3, HTCT_4, HTCT_5 đặt tên là HTCT (Hình thức chiêu thị).
Nhân tố thứ tư gồm 4 biến quan sát NVNH_1, NVNH_2, NVNH_3, NVNH_4 đặt tên là NVNH (Nhân viên ngân hàng).
Nhân tố thứ năm gồm 5 biến quan sát TTGD_1, TTGD_2, TTGD_3, TTGD_4, TTGD_5 đặt tên là TTGD (Thủ tục giao dịch).
Nhân tố thứ sáu gồm 3 biến quan sát AHNT_1, AHNT_2, AHNT_3 đặt tên là AHNT (Ảnh hưởng của người thân).
Nhân tố thứ bảy gồm 3 biến quan sát CSLS_1, CSLS_2, CSLS_3 đặt tên là
CSLS (Chính sách lãi suất).
3.6.2. Thang đo Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng
Với 3 biến quan sát của thang đo Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ngân hàng BIDV, sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach's Alpha đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố EFA để kiểm định mối liên hệ giữa các biến thể hiện ở Phụ lục 6.
Qua phân tích nhân tố EFA, hệ số KMO and Bartlett's Test là 0.676, đạt yêu cầu vì nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 với mức ý nghĩa sig = 0.000. Như vậy, việc phân tích nhân tố EFA cho thang đo quyết định gửi tiết kiệm trong nghiên cứu này là phù hợp. Kết quả phân tích thang đo này trích ra được 1 nhân tố, với mức phương sai trích 81.618 % (lớn hơn mức quy định 50%), tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của thang đo quyết định gửi tiết kiệm đều lớn 0.5.
3.7. Kiểm định mô hình nghiên cứu
3.7.1. Phân tích tương quan Pearson
Xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như các biến độc lập thông qua phân tích tương quan Pearson. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau, và phân tích hồi quy là phù hợp. Mặt khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan chặt chẽ với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy đang xét. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện ở Phụ lục 7.
Từ kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy biến THNH, CSLS, STT, AHNT, TTGD, HTCT, NVNH có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%) nên có sự tương quan các biến độc lập và biến phụ thuộc, mối tương quan này là phù
hợp. Sơ bộ nhận thấy có thể đưa các biến độc lập vào mô hình để giải thích cho biến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV trên địa bàn Tp.HCM.
3.7.2. Phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS, được thực hiện với 7 biến độc lập: (1) Thương hiệu ngân hàng, (2) Chính sách Lãi suất, (3) Hình thức chiêu thị, (4) Sự thuận tiện, (5) Thủ tục giao dịch, (6) Ảnh hưởng của người thân, (7) Nhân viên ngân hàng và một biến phụ thuộc Quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV.
Biến độc lập | Hệ số tương quan bội R | Bình phương hệ số tương quan bội | Bình phương hệ số tương quan bội hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng của hệ số tương quan bội | Hệ số Durbin- Watson |
1 | .726a | .527 | .513 | .62092 | 1.987 |
Bảng 3.21: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb
Kết quả phân tích có R2 là 0.527. Hệ số xác định R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (7 biến). Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 (0.527) thể hiện. Trong tình huống này, R2 điều chỉnh (Adjusted R2) từ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2). Như vậy hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0.513 nói lên độ phù hợp của mô hình là 51,3%, hay 51,3% độ biến thiên về quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV được giải thích bởi 7 biến độc lập trong mô hình.
Kết quả phân tích phương sai ANOVA để kiểm định độ phù hợp của mô hình (phụ lục 7) cho thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mô hình có giá trị sig rất nhỏ (sig = .000) nhỏ hơn 0.05 nên mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Từ bảng kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter (Phụ lục 7) cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10, vì thế không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV trên địa bàn Tp.HCM với các nhân tố ảnh hưởng được thể hiện qua biểu thức sau:
QDGTK = 0.221*THNH + 0.157*CSLS + 0.123*HTCT + 0.163*STT + 0.117*TTGD + 0.120*AHNT + 0.081*NVNH
Ý nghĩa của các ký hiệu trong phương trình hồi quy trên như sau: QDGT là quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ngân hàng BIDV (biến phụ thuộc); THNH, CSLS, STT, AHNT, TTGD, HTCT, NVNH là các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV (các biến độc lập).
Như vậy, qua phương trình hồi quy cho thấy quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ngân hàng chịu tác động của 7 nhân tố. Trong đó Thương hiệu ngân hàng tác động mạnh nhất, kế đến là Sự thuận tiện, Chính sách lãi suất, Hình thức chiêu thị, Ảnh hưởng của người thân, Nhân viên ngân hàng và tất cả các tác động này là cùng chiều. Cụ thể mối quan hệ giữa quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV trên địa bàn Tp.HCM với các biến độc lập như sau:
Khi Thương hiệu ngân hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tăng lên 0.221 đơn vị. Tức là khi Thương hiệu ngân hàng mạnh hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn.
Khi Sự thuận tiện nhiều hơn như phòng giao dịch gần nhà, gần nơi làm việc hơn cũng tác động đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tăng lên. Hay khi Sự thuận tiện tăng lên 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tăng lên
0.163 đơn vị.
Khi Chính sách lãi suất cao hơn, linh hoạt hơn sẽ thúc đẩy khách hàng đến gửi tiết kiệm nhiều hơn. Tức là khi Lãi suất tăng 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tăng lên 0.157 đơn vị. Tuy nhiên trong điều kiện lãi suất không thể vượt trần lãi suất quy định thì BIDV trên địa bàn Tp.HCM cần có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn hơn để có thể bù đắp chênh lệch lãi suất.
Khi Hình thức chiêu thị của ngân hàng hấp dẫn hơn, ngân hàng có nhiều chương trình khuyến mãi hơn 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tăng lên 0.123 đơn vị.
Khi Ảnh hưởng của người thân nhiều hơn tăng lên 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm tăng lên 0.120 đơn vị. Điều này cho thấy niềm tin vào sự ủng hộ của người thân đối với quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng là rất lớn. Trong điều kiện thông tin về dịch vụ ngân hàng chỉ mang tính bề nổi, đại trà và khách hàng chưa có nhiều trải nghiệm về ngân hàng thì việc khách hàng quyết định gửi tiết kiệm tại BIDV dựa vào ảnh hưởng của người thân là chấp nhận được.
Khi Thủ tục giao dịch đơn giản hơn 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm tăng lên 0.117 đơn vị. Bởi vì ngày nay, người dân càng bận rộn hơn nên Thủ tục giao dịch càng nhanh chóng, đơn giản thì họ sẽ giao dịch với ngân hàng nhiều hơn, cũng như quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn so với các kênh đầu tư khác.
Khi nhân viên ngân hàng tạo ấn tượng tốt hơn, tận tình và chu đáo với khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định gửi tiết kiệm tăng lên 0.081 đơn vị. Tuy nhiên, ảnh hưởng của Nhân viên ngân hàng đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại BIDV trên địa bàn Tp.HCM không sâu sắc bằng các nhân tố còn lại. (Giá trị hệ số hồi quy bằng 0.081).
3.8. Kết quả kiểm định giả thuyết
Như đã phân tích ở 3.7.2 thấy các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 và trị thống kê t > 1.96 tức 7 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề nghị ở Chương 1 đều có
tác động cùng chiều đến quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng và giá trị sig. của các nhân tố đều nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê nên kết quả kiểm định giả thuyết được tổng hợp ở bảng:
Bảng 3.22: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết | Kết quả kiểm định | |
H1 | Ngân hàng có thương hiệu mạnh sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H2 | Chính sách lãi suất cao hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H3 | Hình thức chiêu thị hấp dẫn hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H4 | Sự thuận tiện nhiều hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H5 | Thủ tục giao dịch đơn giản hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H6 | Ảnh hưởng của người thân nhiều hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
H7 | Nhân viên ngân hàng tạo ấn tượng tốt hơn sẽ làm cho khách hàng quyết định gửi tiết kiệm nhiều hơn | Chấp nhận |
Qua bảng trên, nhận thấy các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 đều được chấp nhận, nghĩa là khi gia tăng những yếu tố này sẽ làm gia tăng khả năng quyết định gửi tiết kiệm của khách hàng tại ngân hàng BIDV trên địa bàn Tp.HCM .
Tóm lại, từ kết quả phân tích trên, ta có thể kết luận rằng mô hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và tất cả các giả thuyết đều được chấp nhận.