PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ
2.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của KHCN tại
2.2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách
Qua kết quả bảng 7 cho thấy các khách hàng cá nhân gửi tiền tiết kiệm tại Techcombank Huế đã từng sử dụng các dịch vụ tại ngân hàng. Trong đó, dịch vụ được nhiều khách hàng sử dụng nhất là Chuyển tiền, chuyển khoản với 134 khách hàng chiếm 38.1%. Dịch vụ Internet banking, Mobile banking có 132 khách hàng chiếm 37.6% và không có khách hàng nào Không sử dụng các dịch vụ của Ngân hàng.
2.2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách
Bảng 8: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến Uy tín
thương hiệu:
0.810
UTTH1 12.25 5.11 0.547 0.799
UTTH2 12.21 4.644 0.646 0.753
UTTH3 12.2 4.55 0.708 0.723
UTTH4 12.17 4.906 0.613 0.769
Lãi suất:
0.778
LS1 8.24 2.674 0.568 0.749
LS2 8.01 2.489 0.64 0.673
LS3 8.16 2.306 0.64 0.673
Nhân viên phục vụ:
0.984
NVPV1 16.31 9.483 0.961 0.979
NVPV2 16.31 9.685 0.924 0.984
NVPV3 16.31 9.498 0.957 0.979
NVPV4 16.31 9.598 0.932 0.983
NVPV5 16.31 9.383 0.987 0.975
Tiện lợi:
0.848
TL1 20.39 9.909 0.629 0.824
TL2 20.36 9.658 0.617 0.827
TL3 20.37 10.106 0.601 0.829
TL4 20.44 10.421 0.521 0.844
TL5 20.37 9.89 0.701 0.811
TL6 20.34 9.896 0.74 0.805
Chương trình khuyến
mãi: 0.707
CTKM1 7.79 2.352 0.554 0.594
CTKM2 7.89 2.145 0.524 0.619
CTKM3 7.92 1.972 0.512 0.643
Cá nhân ảnh hưởng: 0.786
CNAH1 12.27 5.206 0.532 0.765
CNAH2 12.23 5.559 0.528 0.764
CNAH3 12.19 4.915 0.672 0.692
CNAH4 12.21 5.018 0.645 0.706
Quyết định sử dụng:
0.799
QDSD1 8.28 0.879 0.638 0.731
QDSD2 8.24 0.872 0.641 0.728
QDSD3 8.27 0.861 0.65 0.718
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 25.0 để đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng
Trường Đại học Kinh tế Huế
chuẩn vì có hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.707 đến 0.984. Bên cạnh đó, khi xét đến hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) thì kết quả chỉ ra rằng các biến quan sát không cần phải loại vì đều đạt hệ số tương quan biến tổng từ 0.512 trở lên. Do đó, có thể kết luận rằng thang đo dùng để thu thập dữ liệu của mô hình nghiên cứu là đạt tiêu chuẩn để thực hiện các phân tích tiếp theo.
2.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Phân tích nhân tố được tiến hành theo phương pháp trích các nhân tố (Principle Compoment) có sử dụng phép xoay Varimax, phương pháp kiểm định KMO và Bartlett’s để đo lường sự tương thích của mẫu quan sát.
Bảng 9:Kết quả KMO,Bartlett's và Tổng phương sai trích cho biến độc lập Yếu tố cần đánh
giá Giá trị tương ứng Điều kiện Kết luận
Hệ số KMO 0.767 0,5<KMO<1 Đạt yêu cầu
Sig. Kiểm định
Bartlett's 0.000 < 0,05 Đạt yêu cầu
Phương sai trích
(Cumulative %) 70.219% > 50% Đạt yêu cầu
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Số liệu từ Bảng 9 cho thấy, tất cả các yếu tố cần đánh giá của biến độc lập đều đủ điều kiện. Cụ thể như sau:
Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố
Giá trị KMO = 0.767thỏa mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤1, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan giữa các biến quan sát Bartlett's có mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 < 0,05 nên ta kết luận rằng các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quả trên có 6 nhân tố có giá trị Eigenvalues >1, nhỏ nhất là 1.277 > 1, các nhân tố này sẽ được giữ lại trong mô hình . Ngoài ra trị số phương sai trích (Cumulative %) là 70.219% điều này có nghĩa là 70.219%thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát. Như vậy, phương sai trích (Cumulative %) là 70.219%> 50% là có ý nghĩa nên mô hình EFA là phù hợp.
Kiểm định hệ số Factor loading
Tác giả sử dụng kích thước mẫu điều tra là 140 nên hệ số Factor loading cần >
0,5 (cỡ mẫu từ 100-350) (Hair&ctg(1998,111)). Sử dụng 25 biến quan sát để thực hiện kiểm định phân tích nhân tố, thể hiện tại bảng9.[17]
Bảng10:Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6
NVPV1 0.981
NVPV2 0.963
NVPV3 0.962
NVPV4 0.937
NVPV5 0.934
TL1 0.846
TL2 0.836
TL3 0.754
TL4 0.693
TL5 0.687
TL6 0.574
UTTH1 0.843
UTTH2 0.746
UTTH3 0.744
UTTH4 0.739
CNAH1 0.799
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
CNAH3 0.754
CNAH4 0.651
LS1 0.844
LS2 0.823
LS3 0.75
CTKM1 0.79
CTKM2 0.764
CTKM3 0.721
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Kết quả tại bảng10 cho thấy, tất cả các biến điều thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố và được giữ lại để phân tích trong bước tiếp theo.
Như vậy qua kiểm định chất lượng thang đo bằng phép kiểm định Cronbach’s Alpha và kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp trích yếu tố và phép xoay nhân tố Varimaxcho biến độc lập, mô hình nghiên cứu có 25 biến quan sát ứng với 6 thang đo đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại Techcombank - chi nhánh Huế.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 11 Bảng phân nhóm và giải thích kí hiệu của mỗi biến
Yếu tố Biến Giải thích
UTTH 1 Ngân hàng có uy tín tốt, thương hiệu lâu năm UTTH 2 Ngân hàng được nhiều người biết đến
UTTH UTTH3 Sản phẩm của ngân hàng đa dạng, tiện ích
UTTH4 Ngân hàng có hệ thống bảo mật thông tin khách hàng tốt
LS1 Lãi suất tiền gửi tại Techcombank rấtchấp dẫn, mang tính cạnh tranh trên thị trường
LS LS2 Cách tính lãi suất chính xác, rõ ràng LS3 Ngân hàng luôn trả tiền lãi đúng hạn
NVPV1 Nhân viên đón tiếp niềm nở, lịch sự với khách hàng NVPV2 Nhân viên có kiến thức đầy đủ về chuyên môn NVPV NVPV3 Nhân viên có nghiệp vụ đáng tin cậy
NVPV4 Ngân hàng có đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, tác phong nhanh nhẹn
NVPV5 Nhân viên giải đáp mọi thắc mắc, làm tốt công tác tư vấn sản phẩm tiền gửi cho khách hàng
TL1 Ngân hàng có vị trí giao dịch thuận tiện TL2 Có cơ sở vật chất đầy đủ
TL3 Có cơ sở vật chất hiện đại
TL TL4 Bãi đậu xe cho khách hàng rộng rãi, thoáng mát TL5 Thủ tục gửi tiền tiết kiệm đơn giản
TL6 Thủ tục gửi tiền tiết kiệm dễ thực hiện
CTKM1 Ngân hàng có các chương trình khuyến mãi hấp dẫn dành cho khách hàng
Trường Đại học Kinh tế Huế
Yếu tố Biến Giải thích CTKM
CTKM2 Ngân hàng có nhiều chương trình chăm sóc khách hàng vào những dịp quan trọng hoặc dịp lễ
CTKM3 Giải thưởng, quà tặng của các chương trình khuyến mãi độc đáo, hấp dẫn
CNAH1 Nhiều người hoặc bạn bè đều lựa chọn ngân hàng Techcombank
CNAH CNAH2 Nhân viên tư vấn ở Techcombank khuyến khích tôi nên gửi tiền tại đây
CNAH3 Tôi có người thân hoặc bạn bè đang làm việc tại Ngân hàng Techcombank
CNAH4 Người thân trong gia đình tôi khuyên tôi gửi tiền tiết kiệm ở đây
Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” sau khi đã kiểm định độ tin cậy bằng phép kiểm định Cronbach’s Alpha tiến hành phân tích nhân tố EFA như các biến độc lập Bảng 12: Kết quả KMO,Bartlett's và Tổng phương sai trích cho biến phụ thuộc.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Yếu tố cần đánh giá Giá trị tương
ứng Điều kiện Kết luận
Hệ số KMO 0.711 0,5<KMO<1 Đạt yêu cầu
Sig. Kiểm định Bartlett's 0.000 < 0,05 Đạt yêu cầu
Giá trị Eigenvalues 2.139 > 1 Đạt yêu cầu
Phương sai trích (Cumulative %) 71.305 % > 50% Đạt yêu cầu
Trường Đại học Kinh tế Huế
Trong bảng 12, so sánh với điều kiện phân tích nhân tố EFA ta thấy hệ số KMO = 0.711 > 0,5 đủ điều kiện (0.5 ≤ KMO ≤1) điều này có nghĩa là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Kiểm định Kiểm định Bartlett's có mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 < 0,05 vậy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Giá trị Eigenvalues = 2.139 > 1, phương sai trích (Cumulative %) là 79,404 % > 50 % đạt tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Bảng 13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc Biến quan sát
Nhân tố 1
QDSD1 0.841
QDSD2 0.843
QDSD3 0.849
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Việc phân tích nhân tố được tiến hành theo phương pháp trích yếu tốPrinciple Compoment với phép xoay Varimax không thể xoay được vì biến phụ thuộc chỉ có một nhân tố là “Quyết định sử dụng”, vì vậy khi phân tích chỉ có một nhân tố được trích xuất ra từ 3 biến quan sát, với hệ số tải nhân tố của 3 biến rất cao đều trên 0,8 . 2.2.3.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
Trong thống kê, hệ số tương quan có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Tương quan hiểu một cách đơn giản là mối quan hệ tương đối giữa các biến. Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải tương quan.
Thực hiện tính toán các biến mới đại diện cho từng nhóm biến theo giá trị trung bình
Sau khi lập biến đại diện cho các nhóm yếu tố được phân chia từ bảng ma trận
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 14:Phân tích tương quan Pearson Tương quan
QDSD UTTH LS NVPV TL CTKM CNAH QDSD Hệ số tương quan Pearson 1
UTTH
Hệ số tương quan Pearson 0.484**1
Mức ý nghĩa 0.000
LS
Hệ số tương quan Pearson 0.529**0.223** 1
Mức ý nghĩa 0.000 0.008
NVPV
Hệ số tương quan Pearson 0.492**0.329** 0.181**1
Mức ý nghĩa 0.000 0.000 0.032
TL
Hệ số tương quan Pearson 0.519**0.214**0.167**0.103 1
Mức ý nghĩa 0.000 0.011 0.049 0.266
CTKM
Hệ số tương quan Pearson 0.488**0.107 0.169* 0.013 0.291**1
Mức ý nghĩa 0.000 0.208 0.045 0.882 0.000
CNAH
Hệ số tương quan Pearson 0.537**0.42 0.134 0.093 0.384**0.395** 1
Mức ý nghĩa 0.000 0.623 0.115 0.272 0.000 0.000
**Sự tương quan có ý nghĩa tại mức 0.01 (2 chiều)
*Sự tương quan có ý nghĩa tại mức 0.05(2 chiều)
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Kết quả tại bảng 14 cho thấy kết quả phân tích tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa biến Quyết định sử dụng và các biến độc lập còn lại đều có giá trị Sig. < 0.05. Do đó, các biến độc lập: Uy tín thương hiệu, Lãi suất, Nhân viên phục vụ, tiện lợi, Chương trình khuyến mãi, Cá nhân ảnh hưởng và biến phụ thuộc Quyết định sử dụng có tương quan với nhau với mức ý nghĩa 5%. Trong đó, tương quan chặt chẽ
Trường Đại học Kinh tế Huế
nhất với biến phụ thuộc là biến Cá nhân ảnh hưởng(0.537), sau đó lần lượt là biến Lãi suất (0.529) và Tiện lợi (0.519). Ít tương quan nhất với biến phụ thuộc là biến Uy tín thương hiệu (0.484). Như vậy các biến độc lập đều có ý nghĩa và có thể đưa được vào mô hình hồi quy để giải thích cho biến “Quyết định sử dụng” trong bước tiếp theo.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng trong đó các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin gần giống như nhau, mô hình khó để tách ra ảnh hưởng của từng biến một. Do đó để tránh hiện tượng này xảy ra làm sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế thì ta cần phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.
Dựa vào dấu hiệu độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Quy tắc là khi độ chấp nhận của biến < 0.1 và hệ số phóng đại phương sai vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Bảng 15: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Biến độc lập
Độ chTổng quan lý thuyết về quyết định mua của khách hàng và dịch vụ tiền gửi
tiết kiệm tại Ngân hàngấp nhận của
biến
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
UTTH 0.830 1.204
LS 0.907 1.102
NVPV 0.870 1.149
TL 0.792 1.263
CTKM 0.805 1.243
CNAH 0.754 1.327
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)
Số liệu tại bảng 15 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2, lớn nhất là 1.327 < 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Mặt khác,
Trường Đại học Kinh tế Huế
bác bỏ (các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng”), tức là các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính đều tác động có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Bảng 16: Đánh giá độ phù hợp của mô hình Mô
hình R Hệ số xác định R2
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn ước lượng
Hệ số Durbin-Watson
1 .896 0.802 0.793 0.20207 1.969
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Kết quả phân tích từ bảng 16 cho thấy, hệ số R2hiệu chỉnh là 0.793 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 79.30% sự biến thiên của biến phụ thuộc “quyết định sử dụng”. Như vậy, mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Vì thế, để kiểm tra xem mô hình hồi quy tuyến tính này có thể suy rộng và áp dụng được cho tổng thể hay không ta sẽ dùng kiểm định F trong bảng ANOVA.
Bảng 17 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương
Bật tự do df
Bình phương trung bình
Giá trị thống kê F
Mức ý nghĩa (Sig.)
1
Hồi quy 20.048 6 3.675 89.991 0.000b
Còn lại 5.431 133 0.041
Tổng 27.487 139
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)
Số liệu tại bảng 17 cho thấy, giá trị của kiểm định F = 89.991, mức ý nghĩa = 0,000 < 0,05, chứng tỏ R2của tổng thể khác 0, nghĩa là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Điều này đồng nghĩa với việc, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng
Bảng 18: Kết quả mô hình hồi quy về quyết định sử dụng Mô hình hồi quy
Yếu tố
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t
Mức ý
nghĩa Thống kê
Beta (Sig.) cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn
Độ chấp nhận của biến
Hệ số phóng
đại phương
sai
Hằng số 0.158 0.173 0.914 0.362
UTTH 0.146 0.027 0.232 5.484 0.000 0.830 1.204
LS 0.183 0.024 0.309 7.633 0.000 0.907 1.102
NVPV 0.178 0.024 0.309 7.469 0.000 0.870 1.149
TL 0.149 0.031 0.209 4.827 0.000 0.792 1.263
CTKM 0.151 0.028 0.233 5.430 0.000 0.805 1.243
CNAH 0.172 0.027 0.284 6.400 0.000 0.754 1.327
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Về mặt lý thuyết, phân phối chuẩn là phân phối có trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. Qua biểu đồ cho thấy, phần dư chuẩn hóa phân bố theo hình dạng của phân phối chuẩn, biểu đồ Histogram cho thấy được một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông phù hợp với dạng đồ thị của phân phổi chuẩn, có giá trị trung bình Mean =-8.62E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,978 gần bằng 1, như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ 3: Phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss) Mặt khác, qua biểu đồ 3 cho thấy, các điểm phân vị của phần dư đều phân bố tập trung nằm gần trên một đường chéo, chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn.
Điều đó đồng nghĩa với tập dữ liệu chúng ta đang nghiên cứu có phần dư chuẩn hóa gần bằng phân phối chuẩn. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định phương sai của phần dư không đổi
Để đánh giá mô hình hồi quy có vi phạm giả định này hay không người ta sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman để dò tìm vi phạm về giả định phương sai của phần
Trường Đại học Kinh tế Huế
dư chuẩn hóa với các biến độc lập. Kết quả cụ thể tại bảng19
Bảng 19: Ma trận hệ số tương quan Spearman Tên biến Tương quan
Spearman ABSRES UTTH LS NVPV TL CTKM CNAH
ABSRES
Hệ số tương quan -0.005 0.077 0.100 0.085 0.004 0.069
Mức ý nghĩa 0.949 0.368 0.418 0.239 0.315 0.057
Số mẫu 140 140 140 140 140 140 140
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu spss)
Số liệu tại bảng 19 cho thấy, mức ý nghĩa về mối tương quan hạng Spearman giữa phần dư ABSRES với các biến độc lập đều lớn hơn 0,05 nên phương sai phần dư là đồng nhất. Như vậy, giả định phương sai của phần dư không đổi không bị vi phạm.
Kiểm tra tính độc lập của sai số:
Quy tắc kiểm định tính độc lập của sai số thông qua hệ số Durbin – Watson được thể hiện tại sơ đồ 6
Sơ đồ 6: Quy tắc kiểm định Durbin Watson
Bảng thống kê Durbin cho giá trị tới hạn dU và dL dựa vào 3 tham số:
α: mức ý nghĩa
k’: số biến độc lập của mô hình
Trường Đại học Kinh tế Huế
n: số quan sát
Kết quả tại bảng 16 cho thấy, hệ số Durbin Watson của mô hình = 1.969 sau khi tra bảng Durbin Watson với số biến độc lập k’= 6, số mẫu n = 140 (100<n<150) cho kết quả dL =1.708, dU =1.543, suy ra 4-dU = 2.457. Theo quy tắc kiểm định Durbin Watson cho thấy 1.543(dU) < d=1.969 < 2.457(4-dU). Như vậy, các sai số độc lập với nhau, không có tự tương quan giữa các phần dư.
Kết luận mô hình hồi quy và kiểm định giả thuyết về quyết định sử dụng
Kết luận mô hình hồi quy về quyết định sử dụng
Từ kết quả của mô hình hồi quy cho thấy, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (quyết định sử dụng) và 6 biến độc lập được thể hiện dưới phương trình hồi quy sau:
QDSD = 0.232UTTH + 0.309LS + 0.309NVPV + 0.209 TL + 0.233CTKM + 0.284CNAH
Trong đó:
QDSD Quyết định sử dụng UTTH Uy tín thương hiệu LS Lãi suất
NVPV Nhân viên phục vụ TL Tiện lợi
CTKM Chương trình khuyến mãi CNAH Cá nhân ảnh hưởng
Mô hình hồi quy cho thấy, các biến độc lập: UTTH, LS, NVPV, TL, CTKM, CNAHcó quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc QDSD. Kết quả nghiên cứu cho biết mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng lên Quyết định sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm của khách hàng cá nhân là khác nhau, đều này được thể hiện thông qua các hệ số Beta trong phương trình hồi quy. Trong đó, yếu tố Lãi suất và Nhân viên phục
Trường Đại học Kinh tế Huế
vụ cùng là (0.309) có ảnh hưởng lớn nhất tiếp đến là Cá nhân ảnh hưởng (0.284), Chương trình khuyến mãi (0.233), Uy tín thương hiệu (0.232) và Tiện lợi (0.209).
Trường Đại học Kinh tế Huế
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO KHẢ NĂNG HUY ĐỘNG TIỀN