VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1: Tác động của tiền gửi tiết kiệm
Lý thuyết, mô hình lý thuyết
1 Các biến kinh tế được sử dụng
- QDPASS t : tổng số tiền gửi trong tài khoản PASSBOOK trong quý t
- QYDUS t : thu nhập khả dụng quý t
- QYPERM t : thu nhập cố định quý t
- QRDPASS t : lãi suất khi gửi tiết kiệm ở quý t
- QRTB3Y t : lãi suất nhận được khi mua tín phiếu kho bạc
- MMCDUM t : biến giả, trong đó nhận giá trọ 0 trước quý 3 năm 1978; nhận giá trị là 1 sau quý 3 năm 1978
- BRANCH t : số lượng chi nhánh ngân hang cho vay và nhận gửi tiết kiệm ở tại Mỹ quý t
- EXPINF t : phần trăm lạm phát dự báo trong quý t
2 Cơ sở lý thuyết thực tế
Tổng số tiền gửi tiết kiệm phụ thuộc vào nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm thu nhập khả dụng, thu nhập cố định, lãi suất gửi tiết kiệm, lãi suất từ tín phiếu kho bạc, số lượng chi nhánh ngân hàng cho vay và nhận gửi tiết kiệm tại Mỹ, cùng với dự báo về lạm phát.
Sau đây chúng ta sẽ xem xét tác động của chúng.
Thu nhập khả dụng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định tổng số tiền gửi tiết kiệm của mỗi cá nhân So sánh giữa hai người có mức thu nhập khả dụng khác nhau cho thấy rằng người có thu nhập khả dụng cao hơn thường có khả năng tiết kiệm nhiều hơn, dẫn đến số tiền gửi tiết kiệm lớn hơn.
Thu nhập khả dụng có ảnh hưởng đáng kể đến tổng số tiền gửi tiết kiệm; khi thu nhập khả dụng tăng, số tiền gửi tiết kiệm cũng sẽ tăng theo.
- Lãi suất tiền gửi tiết kiệm, phần trăm lạm phát dự báo, lãi suất nhận được khi mua tín phiếu kho bạc
Ba nhân tố chính ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi tiết kiệm bao gồm thu nhập, nhu cầu cuộc sống và sự lựa chọn đầu tư Khi thu nhập đủ để đáp ứng nhu cầu cơ bản, con người thường xem xét việc gửi tiết kiệm, mua trái phiếu hoặc đầu tư Trong số các lựa chọn này, gửi tiết kiệm thường được ưu tiên do tính an toàn và ít rủi ro hơn.
Nếu chỉ số tỷ lệ lạm phát kỳ vọng cao, cho thấy khả năng đồng tiền sẽ bị trượt giá đáng kể, khách hàng sẽ ít có xu hướng chọn gửi tiết kiệm.
Chỉ số phần trăm lạm phát kỳ vọng có tác động trực tiếp đến tổng số tiền gửi tiết kiệm Khi lạm phát gia tăng, số tiền gửi tiết kiệm thường giảm xuống, phản ánh mối liên hệ giữa lạm phát và hành vi tiết kiệm của người dân.
Nếu lãi suất của tín phiếu kho bạc nhà nước cao hơn lãi suất tài khoản tiết kiệm, người tiêu dùng có thể thấy việc đầu tư vào tín phiếu mang lại lợi ích lớn hơn Do đó, họ sẽ chọn không gửi tiết kiệm mà thay vào đó là mua tín phiếu kho bạc nhà nước.
Lãi suất tín phiếu kho bạc nhà nước có ảnh hưởng trực tiếp đến tổng số tiền gửi tiết kiệm Khi lãi suất tín phiếu kho bạc tăng cao, số tiền gửi tiết kiệm thường có xu hướng giảm.
Số lượng chi nhánh ngân hàng cho vay và nhận gửi tiết kiệm ảnh hưởng trực tiếp đến tổng số tiền gửi tiết kiệm Khi có nhiều ngân hàng cung cấp dịch vụ cho vay và gửi tiết kiệm, sẽ thúc đẩy sự gia tăng tổng số tiền gửi từ khách hàng.
Ngoài ra, các yếu tố khác cũng tác động đến tình hình tài chính, bao gồm thu nhập cố định và sự chênh lệch giữa lãi suất gửi tiết kiệm và lãi suất nhận được khi mua tín phiếu kho bạc nhà nước.
Trong quá trình nghiên cứu mô hình này, các nhà nghiên cứu đã xem xét nhiều yếu tố quan trọng Đặc biệt, khi tiến hành hồi quy đánh giá, thu nhập khả dụng - khoản thu nhập còn lại sau khi nộp thuế - được xác định là yếu tố phản ánh thực tế chi tiêu của người tiêu dùng một cách đầy đủ hơn so với thu nhập cố định Do đó, trong mô hình hồi quy, có thể xem xét loại bỏ biến QYPERM - thu nhập cố định.
Khách hàng thường băn khoăn giữa lãi suất gửi tiết kiệm và lãi suất từ tín phiếu Chính Phủ, vì đây là sự đánh đổi quan trọng ảnh hưởng đến số tiền gửi Nếu chọn gửi tiết kiệm, họ sẽ không thể mua tín phiếu Chính Phủ và ngược lại Do đó, trong mô hình phân tích, chúng ta sẽ sử dụng biến SPREAD = QRPASS – QRB3Y thay vì phải xem xét cả hai biến QRPASS và QRB3Y cùng một lúc.
Trong bài toán, biến giả MMCDUM được đề cập với giá trị bằng 0 trước khi việc hợp pháp hóa vào năm 1978 diễn ra, cho phép giấy chứng nhận tiền gửi của thị trường tiền tệ có lãi suất cao hơn lãi suất thị trường Sau khi hợp pháp hóa năm 1978, giá trị của biến giả này là 1.
- Từ các dữ liệu trên chúng ta đi đến quyết định đưa ra mô hình gồm 6 biến: QDPASS, QYDUS, MMCDUM, SPREAD, EXPINF, BRANCH o Mô hình: QDPASSt = β 1 + β 2 QYDUS t + β 3 SPREAD t + β
Tên biến Kí hiệu Mô tả Dấu kìvọng
QYDUS qydus Thu nhập khả dụng + Thu nhập khả dụng càng lớn thì tổng số tiết kiệm càng cao
SPREAD spread Chênh lệnh giữa lãi suất gửi tiết kiệm với lãi suất nhận được khi mua trái phiếu Chính Phủ
+ Chênh lệch càng lớn thì số tiền gửi tiết kiệm càng cao
MMCDUM mmcdu m Biến giả, =0 nếu là trước quý 3 năm
_ Tổng số tền gửi tiết kiệm trước quý 3 năm 1978 sẽ lớn hơn sau quý 3 năm 1978
EXPINF expinf Phần trăm lạm phát dự báo _ Phần trăm lạm phát dự baó càng cao thì tổng số tiền tiết kiểm càng giảm
BRANCH branch Số chi nhành ngân hàng hoạt động ở Mỹ cho vay và gửi tiết kiệm
+ Số chi nhánh càng nhiều thì tổng số tiền gửi tiết kiệm càng lớn
4 Đồ thị Đồ thị 1: Đồ thị mối quan hệ giữa tổng số tiền gửi tiết kiệm và thu nhập khả dụng Đồ thị 2: Đồ thị mối quan hệ giữa tổng số tiền gửi tiết kiệm và phần trăm dự báo Đồ thị 3: Đồ thị mối quan hệ giữa số tiền gửi tiết kiệm và số chi nhánh ngân hàng Đồ thị 4: mối quan hệ giữa tổng số tiền tiết kiệm và chênh lệch lãi suất tiết kiệm
Với lãi suất nhận được khi mua tín phiếu chính phủ
Dựa vào phần mềm stata, ta được kết quả hồi quy sau:
Hệ số chặn b 1 = 34408,95 Khi tất cả các yếu tố khác bằng 0 thì tổng số tiền gưỉ tiết kiệm là 34408,95 triệu dollars.
Hệ số chặn b 2 = 37,41468 Khi thu nhập khả dụng tăng 1, các yếu tố khác không đổi về mặt trung bình, thì tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng 37,41468
Khi chênh lệch giữa lãi suất gửi tiết kiệm và lãi suất nhận được từ việc mua trái phiếu chính phủ tăng thêm 1, tổng số tiền gửi tiết kiệm sẽ tăng 2028,015, với các yếu tố khác được giữ nguyên.
Kiểm định mô hình
1 Kiểm định các hệ số của mô hình
Kiểm định hệ số chặn
Từ Bảng 1, ta có p-value = 0.000 hệ số chặn có ý nghĩa thống kê
Kiểm định hệ số góc β 2
Từ Bảng 1, ta có p-value(qydus) = 0.148 => hệ số góc β 2 không có ý nghĩa t không có ý nghĩa thống kê
Kiểm định hệ số góc β 3
Từ Bảng 1 , ta có p-value(spread) = 0.011 < 0.05 => hệ số góc β 3 có ý nghĩa ở mữa 5%
Kiểm định hệ só góc β 4
Từ Bảng 1 , ta có p-value(expinf) = 0.254 > 0.05 => hệ số góc β 4 không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Kiểm định hệ số góc β 5
Từ Bảng 1 , ta có p-value(branch) = 0.074 > 0.05 => hệ số góc β 5 không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
Kiểm định hệ số góc β 6
Từ Bảng 1 , ta có p-value(mmcdum) = 0.001 < 0.05 => hệ số góc β 6 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Nhận xét từ mô hình hồi quy cho thấy các hệ số góc β2, β4, β5 không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi các hệ số β1, β3, β6 lại có ý nghĩa thống kê Do đó, chúng ta sẽ thực hiện kiểm định F-test để loại bỏ biến không có ý nghĩa.
Từ kết quả kiểm định các hệ số ta thấy các hệ số β 2, β 4, β 5 không có ý nghĩa thống kê nên ta tiến hành kiểm định thừa biến:
Từ kết quả trên ta có, p-value = 0.0000 0.05 nên có cơ sở để kết luận mô hình có phần dư phân phối chuẩn
6 Kiểm định tự tương quan
Chúng ta dùng kiểm định Durbin – Watson và kiểm định Breusch – Godfrey
Tra bảng ta có d u = 1.786, d l = 1.230 => bác bỏ giả thuyết H 0 : không có hiện tượng tự tương quan
So sánh ta thấy 0< 0.57639 0.05
Mô hình không có tự tương quan
Kết luận
Sau khi sửa lỗi ta có mô hình mới : Conpk t *.19262 – 0.0796pripk t * + 0.041pribf t * + 0.2427ydusp t * - 1.6327.d1 t * - 1.9175.d2 t * - 1.4676.d3 t *
Hệ số chặn b 1 19262 cho thấy rằng khi tất cả các hệ số khác bằng 0, lượng tiêu thụ thịt lợn (pound/đầu người) trong một quý sẽ là 10.19262 Hệ số này không chỉ hợp lý mà còn mang ý nghĩa quan trọng trong việc phân tích tiêu thụ thịt lợn.
- Hệ số góc b 2 = - 0.0796 khi giá thịt lợn tăng lên 1 với điều kiện các yếu tố khác không đổi thì lượng tiêu thụ thịt lợn giảm đi 0.0796
- Hệ số góc b 3 = 0.0407 khi giá thịt bò tăng lên 1 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi thì lượng tiêu thụ thịt lợn tăng lên 0.0407
Hệ số góc b 4 cho thấy rằng khi thu nhập sau thuế của người dân tăng lên 1, lượng tiêu thụ thịt lợn sẽ tăng 0.2427, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
- Hệ số góc b 5 = - 1.6327khi số quý 1 tăng lên 1 thì số quý 4 giảm đi 1.6327 với điều kiện khác không đổi.
- Hệ số góc b 6 = - 1.9175 khi số quý 2 tăng lên 1 thì số quý 4 giảm đi 1.9175 với điều kiện khác không đổi
- Hệ số góc b 7 = - 1.4676 khi số quý 3 tăng lên 1 thì số quý 4 giảm đi 1.5246 với các điều kiện khác không đổi
