Kt qu mô hình hi quy

Một phần của tài liệu ÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG GỬI TIỀN VÀ LƯỢNG TIỀN GỬI CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH AN GIANG.PDF (Trang 70)

Qua k t qu B ng 3-7 cho th y, mô hình có ý ngh a r t cao v i m c ý ngh a 1%.7

Ngoài ta, k t qu phân tích cho th y, có b n y u t đ nh l ng

HONNHAN, TAISAN, THUNHAP, QUENBIETcó ý ngh a th ng kê m c ý ngh a

1% và m t bi n KHOANGCACH có ý ngh a là 5% và d u đúng v i k v ng trong

mô hình. B n bi n còn l i là NGUOIPHUTHUOC, TUOI, GIOITINH,

HOCVAN không có ý ngh a th ng kê, ngh a là khi có s bi n đ ng t ng/gi m s

không nh h ng đ n l ng ti n g i. th y rõ h n tác đ ng c a t ng bi n gi i thích lên bi n ph thu c trong mô hình phân tích trên, các bi n đ c l p s đ c l n l t đ c xem xét nh sau: B ng 3-14: K t qu mô hình Tobit các y u t nh h ng đ n l ng ti n g i18 Bi n s H s β df/dx Giá tr P TUOI 4.097 1.882 0.389 GIOITINH 109.0 48.87 0.210 HONNHAN 328.3 140.3 0.002 HOCVAN -97.32 -44.69 0.222 TAISAN 0.061 0.028 0.000 THUNHAP 1.016 0.466 0.000 KHOANGCACH -15.92 -7.312 0.012 NGUOIPHUTHUOC 10.28 4.722 0.853 QUENBIET 270.7 126.6 0.002

7Tr c khi phân tích mô hình h i quy, đ tài đã ki m đ nh các gi thuy t c a mô hình, đ c bi t là

hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p. K t qu ki m đ nh cho th y các bi n này không có hi n t ng đa c ng tuy n.

0 right-censored observations 114 uncensored observations

Obs. summary: 111 left-censored observations at luongtiengui<=0 /sigma 496.2199 33.54262 430.1071 562.3326 _cons -693.7756 202.6007 -3.42 0.001 -1093.103 -294.448 quenbiet 270.7645 88.37988 3.06 0.002 96.56711 444.9619 nguoiphuth~c 10.28196 55.46073 0.19 0.853 -99.03155 119.5955 khoangcach -15.92169 6.262326 -2.54 0.012 -28.26478 -3.578601 thunhap 1.016076 .1886536 5.39 0.000 .6442384 1.387914 taisan .0611229 .0147978 4.13 0.000 .0319564 .0902894 hocvan -97.32046 79.38987 -1.23 0.222 -253.7985 59.15757 honnhan 328.3089 103.8271 3.16 0.002 123.6648 532.9529 gioitinh 109.0053 86.67824 1.26 0.210 -61.83813 279.8488 tuoi 4.097607 4.745349 0.86 0.389 -5.255511 13.45073 luongtiengui Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -911.51281 Pseudo R2 = 0.0956 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(9) = 192.60 Tobit regression Number of obs = 225

Tình tr ng hôn nhân

Bi n HONNHAN c ng có ý ngh a m c 1% trong vi c tác đ ng đ n l ng ti n g i c a cá nhân. C th , đ i v i cá nhân đã k t hôn thì kh n ng l ng ti n g i s t ng thêm 140 tri u đ ng. Bi n này có h s cùng chi u v i bi n ph thu c đúng v i k v ng ban đ u. i u này thêm m t l n n a cho th y, nh ng ng i có gia đình thì kh n ng có d v n nhàn r iđ g i ti t ki m cao h nvà nhi u h n.

Thu nh p c a cá nhân

Bi n có ý ngh a ti p theo là bi n THUNHAP c ng có ý ngh a m c 1% trong vi c tác đ ng đ n l ng ti n g i c a cá nhân. C th , khi thu nh p c a cá nhân t ng thêm 1 tri u đ ng thì l ng ti n g i s t ng thêm 0,46 tri u đ ng. Bi n này có h s cùng chi u v i bi n ph thu c đúng v i k v ng ban đ u. i u này thêm m t l n n a cho th y, nh ng ng i có thu nh p càng cao thìs tích l y đ c nhi u ti n h n nh ng ng i có thu nh p th p. Vì v y, h có l ng ti n g i ngân hàng nhi u h n.

Giá tr tài s n c a cá nhân

Bi n TAISAN c ng có nh h ng đ n l ng ti n g i c a cá nhân, m c ý ngh a c a bi n này 1% và có h s d ng đúng v i d u k v ng ban đ u. K t qu này có ngh a là, nh ng cá nhân có giá tr tài s n càng nhi u thì có l ng ti n g i t i NHTM càng l n. Theo k t qu phân tích trên c ng cho bi t, khi cá nhân có giá tr tài s n t ng lên 1 tri u đ ng thì s làm t ng l ng ti n g i thêm 0,028 tri u đ ng. Th c t c ng ch ng minh đi u này, khi nh ng cá nhân càng có nhi u tài s n c ng ch ng t s giàu sang c a h thì càng có nhi u ti n g i ngân hàng.

Có ng i quen trong Ngân hàng

Trong k t qu phân tích mô hình Tobit bi n này có ý ngh a m c 1% nh ng trong mô hình Probit l i không có ý ngh a th ng kê. i u này có th lý gi i r ng, vi c quen bi t v i nhân viên trong Ngân hàng không tác đ ng nhi u đ n quy t đ nh g i ti n, trong khi đ i v i các cá nhân có kh n ng g i ti n thì vi c g i nhi u hay ít l i ch u s tác đ ng c a y u t này. K t qu cho th y khi cá nhân có kh n ng g i ti n có ng i quen trong Ngân hàng thì l ng ti n g i t ng thêm 126 tri u đ ng so v i ng i có kh n ng g i ti nnh ngkhông có ng i quen trong Ngân hàng.

Kho ng cách t n i đ n trung tâm

Ti p theo, bi n KHOANGCACH là m t trong nh ng y u t tác đ ng đ n l ng ti n g i c a cá nhân m c ý ngh a 5%. K t qu phân tích th hi n, càng xa trung

tâm thêm 1 Km thì l ng ti n g i gi m xu ng 7,312 tri u đ ng. i u này gi i thích cho vi c khi càng xa n i giao d ch thì khách hàng càng c m th y b t ti n nên s gi l i m t l ng c n thi t duy trì t i nhà thay vì g i h t, khi đó n u càng g n và thu n ti n trong vi c đi l i thì khách hàng s ch đ ng g i ti t ki m nhi u h n, khi c n có th vay c m c s l i nhanh chóng nh ng v n có lãi h n so v i vi c đ ti n t i nhà.

Nh v y, v i s li u đi u tra trên đ a bàn An Giang, k t qu t mô hình Tobit cho th y l ng ti n g i ch u s tác đ ng c a bi n HONNHAN, THUNHAP,

TAISAN, QUENBIET m c ý ngh a 1%, bi n KHOANGCACH có ý ngh a m c

5%. Trong k t qu phân tích mô hình này c ng cho th y bi n GIOITINH, TUOI,

HOCVAN, NGUOIPHUTHUOC không có ý ngh a th ng kê trong vi c tác đ ng

đ n l ng ti n g i ngân hàng. i u này c ng cho th y, các NHTM th ng đ a ra nh ng s n ph m huy đ ng ít chú tr ng đ n các y u t này. i v i bi n s ng i ph thu c có ý ngh a th ng kê trong mô hình Probit nh ng l i không có ý ngh a th ng kê trong mô hình Tobit, đi u này có th lý gi i r ng kh n ng g i ti n gi a nhóm ng i có ít ng i ph thu c luôn cao h n, nh ng đ i v i nhóm có kh n ng g i ti n thì l ng ti n g i còn ph thu c vào nhi u y u t khác nh ng l ikhông b tác đ ng b i y u t này. Qua k t qu phân tích mô hình Probit và Tobit đi u có

cùng các bi n đ c l p có ý ngh a th ng kê là: THUNHAP, TAISAN, HONNHAN,

QUENBIET tác đ ng r t l n đ n kh n ng g i ti n c ng nh l ng ti n g i c a cá

Một phần của tài liệu ÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG GỬI TIỀN VÀ LƯỢNG TIỀN GỬI CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH AN GIANG.PDF (Trang 70)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(93 trang)