Trường đại học kinh tế quốc dân

viện đào tạo sau đại học

Đề tài luận án: Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp thống kê trong đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng thương mại Việt Nam – Minh họa qua nghiên cứu cụ thể tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)

Chuyên ngành: Kinh tế học (Thống kê kinh tế) Mã số: 62.31.01.01

Nghiên cứu sinh: Phạm Thị Mai Anh

Người hướng dẫn: 1. PGS.TS Trần Thị Kim Thu           2.TS Trần Thị Bích

 

 

- Xây dựng mô hình chỉ báo phù hợp đo lường chất lượng dịch vụ (CLDV) ngân hàng trên cơ sở: (1) lựa chọn những chỉ báo đã có của các mô hình SERVQUAL, BANKSERV, FTSQ (nhưng có sự phân bổ vào các thành phần CLDV phù hợp hơn) và (2) bổ sung thêm chỉ báo “Ngân hàng có chương trình ưu đãi cho khách hàng hàng năm”.

 

- Xây dựng quy trình đo lường và đánh giá CLDV cho NHTM nói chung và cho BIDV nói riêng.

 

- Hướng ứng dụng kết hợp các phương pháp phân tích thống kê đa chiều trong đánh giá CLDV ngân hàng: (1) phân tích cụm hai bước (áp dụng cho bộ dữ liệu hỗn hợp gồm cả dữ liệu định tính và định lượng) nhằm phân đoạn khách hàng; (2) phân tích thành phần chính nhằm tìm ra thành phần cơ bản của CLDV; (3) phân tích đa tương ứng để biểu diễn trực quan mối liên hệ giữa thành phần CLDV với loại hình dịch vụ và nhóm khách hàng.

 

- Ứng dụng phương pháp đánh giá năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI-2012) để xác định thứ tự ưu tiên cải tiến chất lượng dịch vụ. Thứ tự này được tính toán trên cơ sở tính mức độ đóng góp của các chỉ báo chất lượng dịch vụ tới sự hài lòng chung của khách hàng về chất lượng dịch vụ.

 

 

- BIDVcần nghiên cứu hoàn thiện phương pháp đo lường và đánh giá CLDV ngân hàng theo các nội dung: (1) phương pháp thu thập và tổng hợp dữ liệu nhiều biến; (2) lưu trữ dữ liệu khách hàng dưới dạng thông tin đa chiều để làm cơ sở để phân đoạn thị trường và tìm kiếm nhóm khách hàng mục tiêu; (3) ứng dụng phương pháp phân tích thống kê đa chiều giúp định vị sản phẩm dịch vụ của mình so với đối thủ cạnh tranh trong không gian so sánh về các tiêu chí phản ánh CLDV; (4) tính toán thứ tự ưu tiên cải tiến chất lượng dịch vụ trong từng giai đoạn kinh doanh.

 

 

-------------

 

 

The thesis of dissertation: Researching applications of statistical methods in evaluating the quality of services of Vietnamese commercial banks - Illustrations through a specific research at the Joint Stock Commercial Bank of Investment and Development of Vietnam (BIDV)

Major: Economics (Economic statistics)

Code: 62.31.01.01

Researcher: PhạmThị Mai Anh                   

Instructors: 

 

 

- Constructing the model of suitable indicator measuring the quality of banking service on the basis of: (1) the choice of indicators for SERVQUAL models, BANKSERV, FTSQ (but having a distribution in QoS components being more suitable), and (2) addition the indicator of "banks having incentive programs for customers every year."

 

- Developingthe process to measure and assess QoS for banks in general and for the BIDV in particular.

 

- Purposed applications combining with methods of multidimensional statistical analysis in evaluation the quality of banking services: (1) analyzing two-step cluster (applied to the mixed data including quantitative and qualitative data) to segment customers; (2) analyzing key components to find the basic component of QoS; (3) analyzing multiple correspondence to represent visually the relationship between QoS with the type of service and client groups.

 

- Applying the evaluation method of capacity of Provincial Competitiveness (PCI-2012) to determine the orders of priority improvements QoS. This order is calculated on the basis of the contribution levels of the service quality indicators to the overall satisfaction of customers for quality services.

 

 

- The BIDV need to research perfectly methods to measure and assessfor the quality of banking services according to the contents: (1) methods of collecting data and synthesizingdata with many parameters; (2) storing customer data in the form of multi-dimensional information as a basis to segment the market and look fortarget customer groups; (3) Application of multi-dimensional statistical analysis help locate their products of services compared to competitors in the comparing space on criterionsthat reflect QoS; (4) Calculation the orders ofpriority improvements for the quality services in eachperiod of time of business.