Kiểm định các giả thiết của mô hình

Một phần của tài liệu Tổng quan về Ngân hàng Quốc tế Việt Nam - VIBank (Trang 30 - 35)

6.1. Phơng sai của sai số thay đổi

Kiểm định White

B1: Ước lợng mô hình (2) bằng phơng pháp OLS. Thu đợc phần d tơng ứng RESID.

B2: Ước lợng mô hình sau đây:

RESID2 = α 1 + α 2LOG(X) + α 3( LOG(X) 2

B3: Kiểm định cặp giả thiết sau:

Ho: α 2 =α 3 =0 (phơng sai của sai số không đổi) H1: phơng sai của sai số thay đổi

Bảng ớc lợng EVIEWS:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 08/20/05 Time: 03:13 Sample(adjusted): 2003:02 2005:12

Included observations: 35 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(X) 0.197431 0.127110 1.553228 0.1302 LOG(X)^2 0.005187 0.004124 1.257866 0.2175 C 1.119065 0.408967 2.736320 0.0101 R-squared 0.079381 Mean dependent var 0.561242 Adjusted R-squared 0.021842 S.D. dependent var 1.343069

Sum squared resid 56.46193 Schwarz criterion 3.620840 Log likelihood -58.03167 F-statistic 1.379605 Durbin-Watson stat 1.859288 Prob(F-statistic) 0.266245

Dựa vào kết quả ớc lợng: với mức ý nghĩa 5% có giá trị P_value là 0,266245 ( kiểm định F). Chấp nhận giả thiết Ho.Hay phơng sai của sai số là đồng đều.

Kiểm định tự tơng quan

Giả thiết cần kiểm định:

Ho: không tồn tại hiện tợng tự tơng quan H1 : tồn tại hiện tợng tự tơng quan bậc nhất.

Dựa vào bảng ớc lợng: Sử dụng thống kê F, giá trị P_value là 0,792632, với mức ý nghĩa là 5% cho ta kết luận rằng chấp nhận giả thiết Ho. Hay không tồn tại hiện tợng tự tơng quan bậc nhất.

Kiểm định sự phân phối chuẩn của yếu tố ngẫu nhiên

Kiểm định giả thiết:

Ho: U có phân bố chuẩn

H1 : U không có phân bố chuẩn

Test Equation:

Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 08/20/05 Time: 03:33

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(X) 0.005604 0.022790 0.245874 0.8075 C 0.076461 0.804279 0.095068 0.9249 AR(1) -0.056136 0.166895 -0.336358 0.7390 RESID(-1) -0.015084 0.261130 -0.057764 0.9543 RESID(-2) 0.258509 0.236096 1.094930 0.2826 R-squared 0.054797 Mean dependent var -3.23E-13 Adjusted R-squared -0.075576 S.D. dependent var 0.771244 S.E. of regression 0.799857 Akaike info criterion 2.526285 Sum squared resid 18.55337 Schwarz criterion 2.750750 Log likelihood -37.94685 F-statistic 0.420309 Durbin-Watson stat 1.958970 Prob(F-statistic) 0.792632

0 4 8 12 16 20 -2 -1 0 1 2 Series: Residuals Sample 2003:03 2005:12 Observations 34 Mean -3.23E-13 Median 0.095915 Maximum 2.007120 Minimum -2.457066 Std. Dev. 0.771244 Skewness -0.800848 Kurtosis 6.400318 Jarque-Bera 20.01410 Probability 0.000045

Dựa vào kiểm định: JB= 20,01410, P_value là 0,000045.Với ý nghĩa thống kê là 5% thì Ho bị bác bỏ.Do đó các kiểm định T và F không còn ý nghĩa nữa.Hay U không có phân bố chuẩn.

6.2. Kiểm định sự thiếu biến của mô hình( kiểm định Ramsey)

Kết quả ớc lợng dới đây cho thấy: Kiểm định F, có giá trị P_value nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05%. Vì vậy bác bỏ giả thiết Ho.Hay mô hình đa ra là không hoàn hảo.Vẫn còn thiếu biến.

F-statistic 3.956298 Probability 0.030251 Log likelihood ratio 8.202739 Probability 0.016550 Test Equation:

Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 08/20/05 Time: 04:46 Sample: 2003:03 2005:12 Included observations: 34 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Convergence achieved after 6 iterations

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(X) 0.015966 0.028804 0.554308 0.5836 C 0.283899 0.589973 0.481206 0.6340 FITTED^2 -0.984196 0.226573 -4.343836 0.0002 FITTED^3 -0.184126 0.050073 -3.677185 0.0010 AR(1) 0.181109 0.265317 0.682615 0.5003 R-squared 0.742952 Mean dependent var -2.540089 Adjusted R-squared 0.707497 S.D. dependent var 1.348331 S.E. of regression 0.729225 Akaike info criterion 2.341384 Sum squared resid 15.42130 Schwarz criterion 2.565849 Log likelihood -34.80352 F-statistic 20.95485 Durbin-Watson stat 2.021627 Prob(F-statistic) 0.000000 Inverted AR Roots .18

Kết luận: Mô hình đa ra trên đây về cơ bản đã đáp ứng đầy đủ các giả

thiết của phơng pháp OLS.Vì vậy phơng pháp ớc lợng rủi ro thanh khoản bằng mô hình kinh tế lợng trên đây có thể là một công cụ giúp ích ít nhiều cho công tác quản trị rủi ro của Ngân hàng. Tuy nhiên vì kiến thức vẫn còn hạn chế và bộ số liệu sử dụng không đợc đầy đủ nên mô hình em đa ra vẫn còn một số khuyết tật nhỏ.

C - Kết luận

Quá trình phân tích và đánh giá cho thấy hoạt động kinh doanh của Ngân hàng Quốc tế Việt Nam - VIBank phát triển mạnh cả về quy mô lẫn chất lợng. Mặc dù hoạt động cho vay và đầu t chiếm tỷ trọng lớn xong mức độ rủi ro vẫn ở trạng thái an toàn và có thể kiểm soát đợc. Tuy nhiên Ngân hàng VIbank cần phải đề phòng các biến động kinh tế xảy ra. Và từ đó có biện pháp phòng tránh rủi ro kịp thời.

pháp ớc lợng rủi ro đó. Hy vọng phơng pháp sử dụng mô hình Kinh tế lợng để ớc lợng có thể mang lại cho phía các nhà quản trị Ngân hàng một hớng mới để dự báo về rủi ro thanh khoản. Mặc dù đã rất cố gắng xong kiến thức còn nhiều hạn chế và bộ số liệu sử dụng không đầy đủ nên mô hình đa ra còn nhiều thiếu sót. Em mong đợc sự đóng góp ý kiến của các anh, chị phòng Quản lý tín dụng giúp em hoàn thiện chuyên đề thực tập của mình.

Em xin chân thành cảm ơn thầy giáo.TS. Trần Trọng Nguyên đã nhiệt tình hớng dẫn em hoàn thành đề tài này. Em cũng xin cảm ơn các cô, chú ban lãnh đạo Ngân hàng Quốc tế Việt Nam - VIBank đã giúp đỡ em trong công việc thực tập của mình, để em hoàn thành chuyên đề thực tập này.

Một phần của tài liệu Tổng quan về Ngân hàng Quốc tế Việt Nam - VIBank (Trang 30 - 35)