Xây dựng mô hình tiền gửi tiết kiệm trong tài khoản sổ tiết kiệm của tổ chức sl – mỹ

KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ ********** BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG Giảng viên hướng dẫn: Th.S Đặng Thái Long Nhóm – KTE309.5 Phạm Lệ Hoa Phạm Thị Thu Hương Trần Thị Huyền Trang Trần Kim Yến Hà Nội, tháng 04 năm 2014 Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Thành viên nhóm STT Họ tên Mã số sinh viên Phạm Lệ Hoa Phạm Thị Thu Hương Trần Thị Huyền Trang Trần Kim Yến 1211110240 1211110290 1211110698 1211110768 Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Bài 1: Xây dựng mơ hình tiền gửi tiết kiệm tài khoản sổ tiết kiệm tổ chức S&L – Mỹ Những biến sử dụng mơ hình: QDPASS ( biến phụ thuộc): Tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L MỸ theo quý (triệu la) • QYDUS: thu nhập khả dụng q (triệu la) • QYPERM: thu nhập cố định theo q (triệu la) • QRDPASS: lãi suất tài khoản tiền gửi • QRTB3Y: lãi suất tín phiếu kho bạc thời hạn tháng • SPREAD = QRDPASS – QRTB3Y • MMCDUM: biến giả, =0 trước quý năm 1978, mà chứng tiền tệ thị trường hợp pháp hóa biến giả có giá trị = • EXPINF : tỉ lệ lạm phát kỳ vọng quý (bằng tỉ lệ lạm phát quý trước) • BRANCH: Số chi nhánh S&L Mỹ Chọn biến giải thích QYDUS, SPREAD Lý do: • Theo mối quan hệ thu nhập, tiết kiệm chi tiêu: thu nhập khả dụng người dân chia làm phần tiết kiệm chi tiêu Khi thu nhập tăng lên, tiết kiệm chi tiêu tăng Ngược lại thu nhập giảm, người dân giảm bớt chi tiêu tiết kiệm Đây mối quan hệ chiều Do thu nhập khả dụng quý có ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm • Theo mối quan hệ lãi suất tiết kiệm: lãi suất tiền gửi tăng, mức độ hấp dẫn việc gửi tiền tiết kiệm tăng, tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng Tuy nhiên, lãi suất tiền gửi chưa phản ánh tất thay đổi tổng số tiền tài khoản tiết kiệm Vì định phương án đầu tư cá nhân so sánh mức lãi suất tiền gửi với mức lãi suất khác, ví dụ lãi suất tín phiếu kho bạc thời hạn tháng Nếu chênh lệch lãi suất tiền gửi lãi suất tín phiếu kho bạc lớn, người dân gửi tiết kiệm nhiều có lợi suất lớn hơn, ngược lại, mức chênh lệch nhỏ, chí lãi suất tiền gửi tiết kiệm nhỏ lãi suất tín phiếu kho bạc, người dân mua tín phiếu kho bạc để nhận mức lợi suất lớn thay gửi tiết kiệm Để thể mối quan hệ này, ta sử dụng biến SPREAD cho mơ hình Mối quan hệ SPREAD QYDPASS chiều Có cho thêm biến QYPERM vào mơ hình khơng? • QYPERM thu nhập cố định quý Cũng dựa mối quan hệ chiều thu nhập tiết kiệm, thấy biến QYPERM biến giải thích quan trọng cho mơ hình Vì vậy, ta đưa thêm biến QYPERM vào mơ hình Tuy nhiên, biến QYPERM tính dựa trung bình trượt, giảm • Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng trọng sốcủa thu nhập khả dụng quý trước đó, đưa biến QYPERM vào, mơ hình có khả mắc khuyết tật đa cộng tuyến Thêm biến MMCDUM vào mơ hình • Biến MMCDUM biến giả có giá trị trước quý năm 1978, sau chứng tiền tệ thị trường hợp pháp hóa biến nhận giá trị Mối quan hệ biến MMCDUM tổng số tiền gửi mối quan hệ ngược chiều Một ví dụ chứng tiền tệ thị trường tín phiếu kho bạc Treasury bills Khi mà chứng trở nên hợp pháp, người dân đầu tư vào chứng mà không sợ rủi ro Nếu mức lợi suất phương án tốt người dân chuyển từ gửi tiết kiệm sang đầu tư vào mua chứng tiền tệ thị trường Do làm giảm tổng số tiền tài khoản tiết kiệm Hồi quy mơ hình Hồi quy mơ hình theo biến QYDPASS, QYDUS, QYPERM, SPREAD, MMCDUM Mơ hình hồi quy: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.QYPERM+ β3.SPREAD+ β4.MMCDUM + U (1) Hàm hồi quy tổng thể: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.QYPERM+ β3.SPREAD+ β4.MMCDUM Sử dụng stata thu kết hồi quy sau: reg qdpass qydus qyperm spread mmcdum Source SS df MS Model Residual 1.4531e+10 922539508 35 3.6327e+09 26358271.7 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus qyperm spread mmcdum _cons 230.6848 -157.3679 2942.791 -21126.69 32098.81 Std Err 78.84993 83.67825 603.1899 3822.062 4103.681 t 2.93 -1.88 4.88 -5.53 7.82 Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.006 0.068 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 137.82 0.0000 0.9403 0.9335 5134 [95% Conf Interval] 70.61096 -327.2437 1718.251 -28885.89 23767.89 390.7587 12.508 4167.332 -13367.49 40429.72 a, Giải thích ý nghĩa kết hồi quy Từ kết hồi quy ta thấy R2 = 0.9403> 0.8 hàm hồi quy phù hợp Hệ số chặn: mô hình có hệ số chặn = 32098.81, với mức ý nghĩa α = 5%, p-value = 0.000 < 0.05, hệ số chặn β0 có ý nghĩa thống kê Điều có nghĩa là: loại Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng trừ tác động tất biến giải thích có mơ hình, tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm 32098.81 € Tương tự, dựa vào giá trị p-value kết hồi quy thu Với mức ý nghĩa α = 5%, biến QYDUS, SPREAD, MMCDUM có ý nghĩa thống kê Hệ số QYDUS, SPREAD mang dấu dương, thể mối quan hệ chiều tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm với thu nhập khả dụng mức chênh lệch lãi suất Trong hệ số MMCDUM mang dấu âm, cho thấy mối quan hệ ngược chiều Điều hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế mà ta phân tích Hệ số biến QYPERM mang dấu âm, cho thấy mối quan hệ ngược chiều thu nhập cố định với tổng số tiền gửi tiết kiệm Mặt khác, giá trị p-value hệ số β = 0.068 > α = 0.05 Với mức ý nghĩa α=5% hệ số β = Nghĩa thu nhập cố định không ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm Kết luận trái với lý thuyết kinh tế nêu Mơ hình hồi quy mắc phải số khuyết tật b, Kiểm định khuyết tật mơ hình(1) Dữ liệu mơ hình liệu theo chuỗi thời gian, mơ hình (1)có thể mắc phải số khuyết tật như: Đa cộng tuyến Phương sai sai số thay đổi Tự tương quan Bỏ sót biến thừa biến  Kiểm tra mơ hình có đa cộng tuyến hay khơng? • • • • Sử dụng nhân tử phóng đại VIF vif Variable VIF 1/VIF qydus qyperm mmcdum spread 869.16 857.80 2.83 1.93 0.001151 0.001166 0.353795 0.518230 Mean VIF 432.93 Ta thấy Mean VIF = 432.93 > 10, mặt khác số VIF QYDUS QYPERM lớn (869.16 857.8) thấy mối liên hệ chặt chẽ QYDUS QYPERM Kết luận: mô hình có khuyết tật đa cộng tuyến nặng  Kiểm tra mơ hình có phương sai sai số thay đổi hay khơng? Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Sử dụng kiểm định BPG hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of qdpass chi2(1) Prob > chi2 = = 2.98 0.0841 Từ kết hồi quy ta thấy p-value = 0.0841 > α = 0.05 => Không thể bác bỏ Ho Kết luận: với mức ý nghĩa α = 5% mơ hình hồi quy khơng có khuyết tật psss thay đổi  Kiểm tra mơ hình có tự tương quan hay không? Sử dụng kiểm định Durbin – Watson estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 5, 40) = 989584 Từ kết thấy số d ≈ 0.99, với K = 5, số quan sát n=40 K’= K – = Tra bảng ta có: dL = 1.285, dU = 1.821 Do < d = 0.99 < dL = 1.285 Kết luận: mơ hình có tự tương quan dương bậc Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng  Kiểm định mơ hình có bỏ sót biến hay chứa biến khơng thích hợp hay khơng? Sử dụng kiểm định ràng buộc • Bỏ biến QYPERM Ta có hàm hồi quy mới: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.SPREAD+ β3.MMCDUM reg qdpass qydus spread mmcdum Source SS df MS Model Residual 1.4438e+10 1.0158e+09 36 4.8125e+09 28215630.3 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus spread mmcdum _cons 82.57275 2794.129 -20643.49 29864.83 Std Err 3.968033 618.698 3945.487 4064.032 t 20.81 4.52 -5.23 7.35 Number of obs F( 3, 36) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 40 170.56 0.0000 0.9343 0.9288 5311.8 [95% Conf Interval] 74.5252 1539.352 -28645.31 21622.59 90.62029 4048.907 -12641.67 38107.07 Từ kết hồi quy ta tính được: Fth = = = 3.52 Trong đó: : R2 mơ hình sau bỏ biến : R2 mơ hình ban đầu n: số quan sát, k: số biến mơ hình ban đầu, m: số biến bỏ khỏi mơ hình Do Fth< = = 4.12 Kết luận: Có thể bỏ biến QYPERM khỏi mơ hình Biến QYPERM mơ hình (1) khơng có ý nghĩa thống kê, mặt khác có mặt biến gây tượng đa cộng tuyến cho mơ hình Như kết luận phù hợp bỏ biến QYPERM khỏi mơ hình (1) Lúc này, ta có mơ hình tổng tiền giửi tiết kiệm sau: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.SPREAD+ β3.MMCDUM+U (2) Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Hiện tượng đa cộng tuyến mơ hình khắc phục, nhiên mơ hình mắc phải số khuyết tật • Tự tương quan • Psss thay đổi • Bỏ sót biến  Kiểm tra mơ hình có tự tương quan hay khơng? estat dwatson Durbin-Watson d-statistic( 4, 40) = 6812148 Tra bảng ta có: dL = 1.338, dU = 1.659 Do < d = 0.68 < dL = 1.338 Kết luận: mơ hình có tự tương quan dương bậc  Kiểm tra mô hình có phương sai sai số thay đổi hay khơng? hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of qdpass chi2(1) Prob > chi2 = = 2.54 0.1109 Từ kết kiểm định ta thấy p-value = 0.1109 > α = 0.05 (Chấp nhận Ho) Kết luận: với mức ý nghĩa 5% mơ hình không mắc khuyết tật psss thay đổi  Kiểm tra mơ hình có bỏ sót biến hay khơng? • Thêm biến BRANCH Hàm hồi quy mới: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.SPREAD+ β3.MMCDUM + β4.BRANCH Kiểm định cặp giả thuyết Ho: β4 = H1: β4 ≠ Nếu bác bỏ Ho ta thêm biến BRANCH mơ hình Ta có kết hồi quy sau: Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng reg qdpass qydus spread mmcdum branch Source SS df MS Model Residual 1.4509e+10 944616043 35 3.6272e+09 26989029.8 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus spread mmcdum branch _cons 42.39783 2514.553 -16687.8 3.142043 32388.68 Std Err 25.04657 629.1241 4563.543 1.935212 4267.867 t 1.69 4.00 -3.66 1.62 7.59 Number of obs F( 4, 35) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 40 134.39 0.0000 0.9389 0.9319 5195.1 [95% Conf Interval] 0.099 0.000 0.001 0.113 0.000 -8.449404 1237.363 -25952.28 -.7866461 23724.45 93.24507 3791.743 -7423.314 7.070732 41052.91 Dễ dàng nhận thấy giá trị p-value biến BRANCH = 0.113 > 0.05 Với mức ý nghĩa α = 5% chưa đủ để bác bỏ Ho Kết luận: đưa thêm biến BRANCH vào mô hình • Thêm biến EXPINT Ta có hàm hồi quy mới: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.SPREAD+ β3.MMCDUM + β4.EXPINT reg qdpass qydus qyperm spread mmcdum expinf Source SS df MS Model Residual 1.4534e+10 919131810 34 2.9068e+09 27033288.5 Total 1.5453e+10 39 396239615 qdpass Coef qydus qyperm spread mmcdum expinf _cons 224.5392 -150.3599 2799.885 -21390.04 -163.9292 32497.79 Std Err 81.70772 87.01132 731.5498 3941.125 461.7163 4305.152 t 2.75 -1.73 3.83 -5.43 -0.36 7.55 Number of obs F( 5, 34) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.010 0.093 0.001 0.000 0.725 0.000 = = = = = = 40 107.53 0.0000 0.9405 0.9318 5199.4 [95% Conf Interval] 58.48915 -327.1882 1313.197 -29399.37 -1102.25 23748.67 390.5893 26.46837 4286.573 -13380.71 774.3913 41246.91 Lập luận tương tự trên, nhận thấy p-value biến EXPINT = 0.725 > 0.05 Page KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Với mức ý nghĩa α=5% ta chưa đủ sở để bác bỏ Ho: β4 = Kết luận: không đưa thêm biến EXPINT vào mơ hình Từ tất kiểm định nói trên, mơ hình cuối tổng tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L – Mỹ là: QYDPASS = βo + β1.QYDUS + β2.SPREAD+ β3.MMCDUM+U (2) Page 10 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Bài 2: Xây dựng mơ hình cầu thịt lợn I Cơ sở lý thuyết Xét biến phụ thuộc (lượng thịt lợn tiêu thụ bình quân theo đầu người Mĩ quý t, pounds) biến giải thích ,,,,,, Mối quan hệ lí thuyết với biến giải thích (với điều kiện nhân tố khác khơng đổi): • • • • • • (giá pound thịt lợn quý t, đôla/100 pounds): Quan hệ tỉ lệ nghịch: giá thịt lợn tăng lượng tiêu dung thịt lợn giảm (giá pound thịt bò quý t, đôla/100 pounds): Quan hệ tỉ lệ thuận: giá thịt bò tăng lượng tiêu thụ thịt lợn tăng (vì thịt lợn thịt bò hàng hóa thay thế) (thu nhập khả dụng bình qn đầu người quý t, đôla) (log thu nhập khả dụng bình quân đầu người): thịt lợn hàng hóa thơng thường quan hệ thu nhập lượng thịt tiêu thụ quan hệ tỉ lệ thuận (thu nhập tăng lượng tiêu thụ thịt lợn tăng); thịt lợn hàng hóa thứ cấp giá trị quan hệ tỉ lệ nghịch (bắt đầu từ giá trị đó, thu nhập tăng, người tiêu dung có xu hướng sử dụng loại hàng hóa đắt thịt lợn lượng tiêu dùng thịt lợn giảm) (lượng thịt lợn sản xuất quý t, tỉ pounds): Chưa rõ mối quan hệ ,, : Các biến giả thể lượng thịt lợn tiêu thụ chênh lệch tương ứng quý 1, 2, so với q II Tiến hành lựa chọn mơ hình Chọn mơ hình gồm biến phụ thuộc biến giải thích là: ,,, biến giả ,, (regression run 8) Ta có kết hồi qui sau: Page 11 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng 1.1.Đánh giá kết quả: PRIPK: Hệ số biến PRIPK có ý nghĩa thống kê có dấu phù hợp với lý thuyết kinh tế YDUSP: Hệ số YDUSP có dấu phù hợp với lý thuyết kinh tế lại khơng có ý nghĩa thống kê (điều bất hợp lý biến thu nhập biến quan trọng, có ảnh hưởng đến lượng tiêu dùng) PROPK: hệ số biến sản xuất có ý nghĩa thống kê, thực tế chưa chứng minh ảnh hưởng rõ rang biến đến biến phụ thuộc CONPK D1, D3: Có dấu phù hợp với lí thuyết khơng có ý nghĩa thống kê D2: Có ý nghĩa thống kê có dấu phù hợp lý thuyết 1.2.Kiểm định giả định mơ hình: 1.2.1 Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn Kiểm định giả thiết: Dùng lệnh: swilk e1 (trong e1 phần dư, lấy lệnh: predict e1, r) Kết quả: P-value = 0.8379 > 0.05  chấp nhận  sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn 1.2.2 Phương sai sai số thay đổi: Kiểm định giả thiết: Dùng lệnh: hottest (kiểm định BP) Page 12 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Kết quả: P-value = 0.7714>0.05  chấp nhận  Mơ hình có phương sai sai số khơng đổi 1.2.3.Đa cộng tuyến • Dùng lệnh: vif (chỉ số phóng đại phương sai) Kết quả: Vì VIF > 10  Mơ hình có đa cộng tuyến 1.2.4.Tự tương quan • Dùng lệnh: estat dwatson Kết quả: d = 1.560406 Ta có giá trị thống kê Durbin-Watson có mức ý nghĩa 5% với n=40, k’=7 là: dL = 1.120 dU = 1.924 Vì dL 0.05 chấp nhận H0  mơ hình có phương sai sai số khơng đổi 2.2.3 Đa cộng tuyến: Dùng lệnh : VIF (chỉ số phóng đại phương sai) Kết quả: Page 15 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Vì VIF 0.05 chấp nhận H0 Mơ hình khơng thiếu biến Thay biến YDUSP biến LYDUSP (run 14): Ta có kết hồi qui sau: Page 16 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng 3.1 Đánh giá kết quả: Các hệ số có ý nghĩa thống kê dấu phù hợp với lý thuyết Mơ hình có R2 = 0.9458 Kiểm định giả thiết : Dùng kiểm định F-test với lệnh: Test PRIPK = PRIBF = LYDUSP = D1 = D2 =D3=0 Kết quả: P-value 0.05 chấp nhận H0 sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn 3.2.2 Phương sai sai số thay đổi: Kiểm định giả thiết: Dùng lệnh: hettest (kiểm định BP) Kết quả: P-value = 0.2349 > 0.05 chấp nhận H0 Mơ hình có phương sai sai số khơng đổi 3.2.3 Đa cộng tuyến: Dùng lệnh : VIF (chỉ số phóng đại phương sai) Kết quả: Vì VIF < 10  Mơ hình khơng có đa cộng tuyến 3.2.4 Tự tương quan: Dùng lệnh: estat dwatson Kết quả: d= 1.191319 Ta có giá trị dL dU thống kê Durbin-Watson mức ý nghĩa 5% với n = 40, k’=6 là: dL=1.175 Page 18 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng dU=1.854 Vì d < dL  Mơ hình có tự tương quan bậc 3.2.5 Kiểm định bỏ sót biến mơ hình: Kiểm định giả thiết: Dùng lệnh: estat ovtest Kết quả: P-value = 0.7665 > 0.05 chấp nhận H0  mơ hình khơng thiếu biến * Nhận xét: Mơ hình sử dụng biến LYDUSP có R2 cao mơ hình sử dụng YDUSP (cả hai mơ hình có biến phụ thuộc số biến độc lập), vấn đề xảy với mơ hình gần Do đó, thấy mơ hình sử dụng LYDUSP tốt Ta tiếp tục sử dụng mơ hình cho thao tác Khắc phục vi phạm giả định mơ hình: Mơ hình mà chọn là: CONPKt = 15.043 – 0.0768579*PRIPKt + 0.0387575*PRIBFt + 2.121156*LYDUSPt – 0.8913808*D1t – 1.616533*D2t – 1.516465*D3t + ut Mô hình mắc phải tự tương quan Để chữa tự tương quan mơ hình, ta thực bước sau: • Hồi quy et theo et-1: reg etet-1,noconst Ta thu kết quả: et =0.3963042*et-1 +vt • Biến đổi số liệu CONPK newt = CONPK t - 0.3963042*CONPKt-1 PRIPK newt = PRIPKt - 0.396042*PRIPKt-1 PRIBFnewt = PRIBFt – 0.396042* PRIBF t-1 LYDUSPnewt = LYDUSPt – 0.396042*LYDUSPt-1 • Hồi quy CONPKnewt theo PRIPKnewt, PRIBFnewt, LYDUSPnewt, D1, D2, D3 Ta thu kết sau: Page 19 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng *Nhận xét: • Kiểm định tự tương quan mơ hình phương pháp Breusch-Godfrey có kết quả: Vì P-value > 0.05 nên ta chấp nhận H0 Mơ hình khơng tự tương quan Do đó, ta sử dụng kiểm định t-test mơ hình để kiểm định ý nghĩa thốn kê hệ số mơ hình • Như vậy, sau sửa tự tương quan mô hình mơ hình khơng vi phạm giả định nữa, ta thấy mơ hình có R2 cao hệ số mơ hình có ý nghĩa thống kê III Kết luận: Mơ hình cầu thịt lợn tốt là: CONPKt = 15.043 – 0.0768579*PRIPKt + 0.0387575*PRIBFt + 2.121156*LYDUSPt – 0.8913808*D1t – 1.616533*D2t – 1.516465*D3t + ut Page 20 KTE309.5 Bài tập kì Kinh tế lượng Nhìn vào mơ hình ta khẳng định: • • • • • • Khi giá thịt lợn tăng đơn vị lượng tiêu dùng thịt lợn giảm trung bình 0.0768579 đơn vị (với điều kiện nhân tố khác khơng đổi) Khi giá thịt bò tăng đơn vị lượng tiêu dùng thịt lợn tăng trung bình 0.0387575 đơn vị (với điều kiện nhân tố khác khơng đổi) Khi thu nhập tăng 1% lượng tiêu dùng thịt lợn tăng trung bình 0.02121156 đơn vị (với điều kiện nhân tố khác không đổi) Lượng thịt lợn tiêu thụ trung bình q I quý IV 0.8913808 đơn vị ( với điều kiện nhân tố khác không đổi) Lượn thịt lợn tiêu thụ trung bình q II quý IV 1.616533 đơn vị (với điều kiện nhân tố khác không đổi) Lượng thịt lợn tiêu thụ trung bình q III q IV 1.516465 đơn vị (với điều kiện nhân tố khác không đổi) Page 21 ... lượng Bài 1: Xây dựng mơ hình tiền gửi tiết kiệm tài khoản sổ tiết kiệm tổ chức S&L – Mỹ Những biến sử dụng mơ hình: QDPASS ( biến phụ thuộc): Tổng số tiền gửi tài khoản sổ tiết kiệm S&L MỸ theo q... tăng, mức độ hấp dẫn việc gửi tiền tiết kiệm tăng, tổng số tiền gửi tiết kiệm tăng Tuy nhiên, lãi suất tiền gửi chưa phản ánh tất thay đổi tổng số tiền tài khoản tiết kiệm Vì định phương án đầu... bớt chi tiêu tiết kiệm Đây mối quan hệ chiều Do thu nhập khả dụng quý có ảnh hưởng đến tổng số tiền gửi tài khoản tiết kiệm • Theo mối quan hệ lãi suất tiết kiệm: lãi suất tiền gửi tăng, mức