BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG: Sự ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn của Ngân hàng BIDV

Hiện nay hoạt động trong lĩnh ngân hàng thì vốn được coi là nhân tố đặc biệt quan trọng, nó quyết định đến sự hình thành và phát triển bền vững của ngân hàng.. Trong đó chủ yếu là nguồn

KHOA KINH TẾ & PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN

- -BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM

1 Bùi Thanh Hải 26160148 CH26QLKTB

2 Nguyễn Thị Huế 26160151 CH26QLKTB

3 Hoàng Thị Phương 26160169 CH26QLKTB

4 Nguyễn Thị Thu 26160175 CH26QLKTB

Vốn là một trong những nhân tố quan trọng trong quá trình chuyển dịch

cơ cấu kinh tế của một quốc gia Đối với Việt Nam chúng ta, nền kinh tế phát

triển chưa cao, khoa học kỹ thuật còn lạc hậu so với khu vực và thế giới Chính

vì lẽ đó mà vốn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế đất nước

Hiện nay hoạt động trong lĩnh ngân hàng thì vốn được coi là nhân tố đặc biệt quan trọng, nó quyết định đến sự hình thành và phát triển bền vững của ngân hàng Trong đó chủ yếu là nguồn vốn huy động từ các nguồn tiền nhàn rỗi trong nền kinh tế, trong nguồn tiền nhàn rỗi đó phải kể đến nguồn tiền trong dân

cư Kinh tế càng phát triển thì thu nhập của người dân càng tăng cao, đây chính

là lợi thế cho ngân hàng trong việc huy động vốn để phục vụ phát triển kinh tế

Chính vì thế mà nhóm chúng tôi tiến hành nghiên cứu “ Sự ảnh hưởng

của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn của Ngân hàng BIDV”

II XÂY DỰNG MÔ HÌNH

1 Xây dựng mô hình kinh tế:

Ta xác định: Doanh số huy động vốn của ngân hàng BIDV là biến phụ thuộc Y ; còn tổng sản phẩm quốc nội (GDP), lãi suất và mật độ dân số là các biến độc lập

Lý do đưa các biến vào mô hình:

- Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): GDP tăng, đời sống người dân được tăng cao, nguồn tiền nhàn rỗi tăng vì thế ngân hàng có thể huy động được nhiều hơn

và ngược lại

- Lãi suất chính là nhân tố ảnh hưởng trực tiếp và nhiều nhất Người dân thường quan tâm đến lãi suất để đem tiền đi gửi ngân hàng

- Mật độ dân cư: mật độ dân cư đông hay ít cũng là nhân tố có ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của ngân hàng

Mối quan hệ giữa X 1 , X 2 , X 3 là mối quan hệ tuyến tính có dạng:

Y=β1+ β2*XX2+ β3*XX3+ β4*XX4

Trong đó:

β1 là hằng số

β2 , β3, β4 là sự thay đổi của X tác động đến Y

2 Xây dựng mô hình hàm hồi quy tổng thể:

Hàm hồi quy tổng thể có dạng:

Y=β1+ β2*XX2+ β3*XX3+ β4*XX4 +ui

Trong đó :

- Biến phụ thuộc :

Y : Khả năng huy động vốn trung bình của 1 tỉnh thành (tỷ đồng)

- Biến giải thích :

X2 : Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (Tỷ đồng)

X3 : Lãi suất (%/năm)

X4 : Mật độ dân số (Người/km2)

ui : Giá trị của biến nằm ngoài mô hình

Ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng huy động vốn:

- Khi tổng sản phẩm quốc nội (GDP) tăng thì doanh số huy động vốn càng cao Do đó kỳ vọng β2 > 0

- Khi lãi suất ngân hàng cao thì việc người dân đi gửi tiết kiệm cũng sẽ nhiều Do đó kỳ vọng β3 > 0

- Khi mật độ dân của tỉnh thành cao, tập trung nhiều dân cư, như vậy sẽ dễ huy động vốn hơn Do đó kỳ vọng β4 > 0

3 Ước lượng mô hình bằng Excel:

Từ kết quả xác định được mô hình kinh tế lượng là:

Ŷ = -21377,33053 + 0,008*X 2 + 2742,014 *X 3 + 0,11158* X 4

III KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

1 Kiểm định ý nghĩa của các biến giải thích

Cơ sở kiểm định

 Giả thiết H0 : βj = 0 (xi không có mối quan hệ/ tương quan với Y)

 Giả thiết H1: β j # 0 (xi có mối quan hệ/ tương quan với Y)

Để kiểm định H0 và H1 ta dùng phân phối T (phân phối student)

Ta tiến hành kiểm định các tham số bj (1,2,3) bằng cách so sánh T-stat (Tkđ ) với

T tiêu chuẩn Tc

+ Nếu |Tkđ|> Tc(1-α)) , chấp nhận giả thiết H1, bác bỏ giả thiết H0 hay biến đó có

ý nghĩa thống kê tại mức α)

+ Nếu |Tkđ |< Tc(1-α)) , chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1 hay biến đó không có ý nghĩa thống kê tại mức α)

Tkđ =

Tc được tra trên bảng phân phối T với bậc tự do là n-k-1 trong đó n: số mẫu, k:

số biến độc lập

Xác suất sai số là α) = 0.05 => độ tin cậy 1- α) = 0.95 (95%)

Ta có Tc (0.05,26) = 2,056

+ Kiểm định β 2 :

Ho : β2= 0

H1: β2 # 0

|Tkđ (β2 )|= 1,48 < Tc(95%)

 Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

 Hệ số β2 = 0,008 không có ý nghĩa thống kê

+ Kiểm định β 3

Ho : β3 = 0

H1: β3 # 0

|Tkđ (β3 )|= 9,12 > Tc(95%)

 Bác bỏ H0, chấp nhận H1

 Hệ số β3 =2742,014 có ý nghĩa thống kê

Vậy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi lãi suất tăng 1% thì vốn huy động sẽ tăng 2742,014 tỷ đồng

+ Kiểm định β 4

Ho : β = 0

H1: β4 # 0

|Tkđ (β4 )| = 0,94 < Tc(95%)

 Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1

 Hệ số β4 = 0,11158 không có ý nghĩa thống kê

+ Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình:

 Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình: Kiểm định

Giả thuyết H0 : = 0

H1 : # 0

Tra bảng phân phối F với = 0.05, bậc tự do k = 3 và n–k – 1 = 26 ta được

= 2,975

= = (6303908,439/3)/(1503639,028/26) = 36,33443

So sánh ( ) và Fc ta có

| | > | Fc | nên chấp nhận H1 , bác bỏ H0

=> là ước lượng tin cậy hay mô hình là chặt chẽ

 Phân tích phươg sai:

Ta có = 0,8074

 80,74% biến động của biến phụ thuộc Y được giải thích bởi mô hình hồi quy

2 Kiểm tra tính vi phạm các giả thiết của phương pháp bình phương nhỏ nhất của mô hình

 Dễ thấy mô hình hồi quy trên là mô hình tuyến tính, X là biến phi ngẫu nhiên, Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

 Kiểm tra giá trị trung bình của u i :

Từ bảng Residual Output ở trên, có giá trị trung bình của u là:

[168,58 + (-84,14) + 459,02 + (-283,08) + (-33,05) + (-206,14) + 235,03 + 177,88 + 159,25 + 492,12 + (-69,80) + 197,02 + (-111,61) + (-32,74) + 175,77 + 134,79 + 334,54) + 247,17) + 318,41) + 115,74) + 135,04 + 189,16 + (-304,2) + (-358,24) + 80,11 + (-269,59)+ 77,49 + (-77,99) + 30,85 + 134,61]/30

= ~ 0

Như vậy, mô hình hồi quy thỏa mãn trung bình của sai số bằng 0

 Kiểm tra, phát hiện đa cộng tuyến:

Ta sử dụng mô hình hồi quy phụ trợ để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của

mô hình Giả sử có mô hình hồi quy phụ trợ như sau:

X 2 = + 2 X 3 + 3 X 4 + u i

Sử dụng phần mềm Excel để ước lượng phương trình hồi quy, ta được mô hình như sau: X1 = -94779,6 + 13412,65 X2 +1,11 X3 + ui

Với R² = 0,069; = 10374,73; = 4,2

- Lập hệ giả thuyết: Ho : 2 = 0

H1 : 2 # 0

- Xác suất sai số là α) = 0.05 => độ tin cậy 1- α) = 0.95 (95%)

Ta có Tc (0.05,26) = 2,056

- Tkđ ( 2 )= = (13412,65/10374,73)= 1,29

Thấy |Tkđ ( 2 )| = 1,29 < Tc (0.05,26) = 2,056

 Chấp nhận H0, bác bỏ H1 Như vậy, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình

 Kiểm tra, phát hiện hiện tượng phương sai không đồng đều

Từ bảng Residual Output ở trên, ta có bảng phương sai của sai số như sau: ²

14 1053,737084 -32,73708388 1071,716661

Từ đồ thị có thể thấy, mô hình không thỏa mãn điều kiện phương sai của sai số đồng đều

Công thức kiểm định Durbin-Waston:

DW=d= = 2913084,561/1503639,028~1,937

k'=k-1=3-1=2

Tra bảng Durbin Waston ta có

dL=1,214

dU=1,650

So sánh các giá trị nhận thấy:

dU=1,650 < d= 1,937 < (4-dU)=2,350

Kết quả cho thấy không có tự tương quan dương hoặc âm

IV TÍNH HỆ SỐ ĐÀN HỒI

Ta có:

- Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo GDP (X2):

= = = 2=0,008

Tương tự ta có:

- Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo lãi suất (X3):

= 3=2742,014

- Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo mật độ dân số (X4):

= 4= 0,11158

V KẾT LUẬN

Như vậy, qua quá trình nghiên cứu, đánh giá cũng như kiểm định ta thấy:

- Mô hình đưa ra là chặt chẽ, phù hợp với lý thuyết kinh tế

- Các yếu tố GDP,lãi suất, mật độ dân số giải thích được 80,74% khả năng huy động vốn của ngân hàng BIDV 19,26% còn lại là do các yếu tố khác (chưa được đưa vào mô hình) chi phối

- Trong các yếu tố đó, yếu tố lãi suất đóng vai trò quan trọng nhất, giải thích chủ yếu sự thay đổi của khả năng huy động vốn của ngân hàng Như vậy,

để có được khả năng huy động vốn cao thì ngân hàng cần căn cứ lãi suất ngân hàng trung ương, chính sách khách hàng… để điều chỉnh lãi suất huy động hợp

lý nhất mang lại hiệu quả cao

- Các yếu tố còn lại tuy có sự tác động nhưng còn phức tạp và khó phân tích

- Các hiện tượng như đa cộng tuyến, phương sai của sai số thay đổi hay tự tương quan trong mô hình tuy được đưa ra phân tích, kiểm định nhưng còn khó

có kết luận chính xác cũng như cách khắc phục hiệu quả

VI PHỤ LỤC BẢNG SỐ LIỆU

Tình hình huy động vốn, GDP, Lãi suất của ngân hàng BIDV và mật độ dân số năm 2007 tại 30 tỉnh thành :