4.2.2.1. Mô tả các biến
Bảng 4.6: Mô tả các biến trong mô hình
Y X1 X2A X2B X3A X3B X4 Mean 0,6489 0,3370 0,6425 0,0873 0,6366 0,1181 0,774 Median 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 0,0000 1,0000 Maximum 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 Minimum 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Std, Dev, 0,4775 0,4729 0,4794 0,2824 0,4812 0,3229 0,4184 Skewness -0,6241 0,6896 -0,5949 2,9230 -0,5681 2,3664 -1,3102 Kurtosis 1,3895 1,4756 1,354 9,5439 1,3228 6,6 2,7167 Jarque-Bera 172,46 176,09 171,2 3195,4 170,83 1471,8 289,47 Probability 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Sum 647,00 337,00 640,000 87,000 636,00 118,00 774,00 Sum Sq, Dev 227,13 223,43 228,7550 79,4 231,09 104,06 174,92 Observations 300 300 300 300 300 300 300
Y X5A X5B X6A X6B X7 X8A X8B
Mean 0,6489 0,214 0,097 3,2414 2,8996 0,815 0,548 0,359 Median 1,0000 0,0000 0,0000 3,0000 3,0000 1,0000 1,0000 0,0000 Maximum 1,0000 1,0000 1,0000 5,0000 5,0000 1,0000 1,0000 1,0000 Minimum 0,0000 0,0000 0,0000 1,0000 1,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Std, Dev, 0,4775 0,4103 0,2961 0,8758 0,7735 0,3884 0,4979 0,4799 Skewness -0,6241 1,3946 2,7233 -0,2107 -0,1511 -1,6224 -0,1932 0,5878 Kurtosis 1,3895 2,9451 8,4166 3,5289 4,4518 3,6323 1,0373 1,3455 Jarque-Bera 172,46 324,31 2458,6 19,025 91,365 455,39 166,39 171,64 Probability 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 Sum 647,00 214,00 97,000 3235,0 2891,0 815,00 547,00 359,00 Sum Sq, 227,13 168,2 87,591 764,8 595,96 150,77 247,19 230,11
Y X5A X5B X6A X6B X7 X8A X8B Dev
Observations 300 300 300 300 300 300 300 300
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Tương quan giữa các biến
Với cơ sở dữ liệu về các ngân hàng đã được thu thập gồm 300 mẫu khảo sát, kiểm định Pearson Correlation cho thấy mối liên hệ tương quan giữa các biến nghiên cứu được tác giả sử dụng với các tiêu chuẩn kiểm định thống kê như dưới đây:
Mức ý nghĩa α = 5%; p-value > α không loại bỏ giả thiết Ho; p-value < α bác bỏ giả thiết Ho.
• Ho: Cặp biến nghiên cứu không có mối liên hệ tương quan.
• H1: Cặp biến nghiên cứu có mối liên hệ tương quan (phụ thuộc).
Kết quả phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến nghiên cứu được thể hiện như bảng dưới đây, dấu “+” cho biết tương quan là cùng chiều, dấu “- ” là ngược chiều; giá trị càng lớn tương quan càng chặt, nhỏ hơn 0.3 tương quan là rất yếu.
4.2.2.2. Kết quả hồi quy
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy mô hình Logisitc
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
X1 0,327436 0,174322 1,878334 0,1264 X2A -0,434786 0,199665 -2,177250 0,0471 X2B -0,721568 0,298846 -2.414514 0,0341 X3A 0,325661 0,189679 1,716905 0,0881 X3B 0,302602 0,255279 1,185377 0,2384 X4 0,405348 0,221471 1,830253 0,0842 X5A -0,228689 0,269268 -0,849298 0,4015 X5B -0,223448 0,318463 -0,701645 0,4832 X6A 0,259686 0,107653 2,412250 0,0221
X6B 0,153406 0,134276 1,142467 0,2712 X7 1,151341 0,200768 5,734683 0,0000 X8A 0,517472 0,191502 2,702175 0,0065 X8B 0,129265 0,210548 0,609685 0,5405 C -2,098652 0,454643 -4,616043 0,0000 Observation 300 Log likelihood -589,5462 LR statistic 142,0289 McFadden R2 0,117124
(Nguồn: Tính toán của tác giả) Các biến có ý nghĩa: X2A, X2B, X6A, X7, X8A tại mức ý nghĩa 5%. Các biến không có ý nghĩa: X1, X3A, X3B, X4, X5A, X5B, X6B, X8B tại mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên biến X3A và X4 có ý nghĩa tại mức 10%.
Hệ số McFadden R2 là 0,1171 có nghĩa là các biến trong mô hình giải thích được 11,71% biến động của biến phụ thuộc.
Giá trị p-value của hệ số LR bằng 0 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê.
Các hệ số trong mô hình không có ý nghĩa là đóng góp biên của biến số đó là không đáng kể. Các hệ số trong mô hình có ý nghĩa thì đóng góp biên của biến số đó được giải thích như sau:
Biến X2A có hệ số ước lượng -0,43 có nghĩa là người gửi tiền thuộc nhóm từ 30 tuổi đến 55 tuổi với nữ, đến 60 tuổi với nam có xu hướng rút tiền nhiều hơn nhóm dưới 30 tuổi. Cụ thể hơn, với điều kiện các biến khác không đổi, tỷ lệ người gửi tiền thuộc nhóm từ 30 tuổi đến 55 tuổi với nữ, đến 60 tuổi với nam so với nhóm khác là exp (0,43) = 1,337. Điều đó có nghĩa là khả năng rút tiền của nhóm từ 30 tuổi đến 55 tuổi với nữ, đến 60 tuổi với nam cao hơn nhóm khác là 33,7%
Biến X2B có hệ số ước lượng -0,72 có nghĩa là người gửi tiền trên 55 tuổi đối đối với nữ, trên 60 tuổi đối với nam có xu hướng rút tiền nhiều hơn nhóm dưới 30 tuổi khi nhận thông tin bất lợi về thị trường tài chính và ngân
hàng họ gửi tiền.
Biến X6A có hệ số ước lượng 0,26 có nghĩa là khi nhận thông tin bất lợi về thị trường tài chính và ngân hàng người gửi tiền đang gửi, những người gửi tiền càng tin tưởng các nguồn thông tin chính thống (ti vi, báo giấy, báo điện tử) thì xu hướng rút tiền ít hơn.
Biến X3A có hệ số ước lượng 0,32 có nghĩa là người gửi tiền thuộc nhóm tốt nghiệp đại học có xu hướng rút tiền ít hơn.
Biến X4 có hệ số ước lượng 0,4 có nghĩa là người gửi tiền thuộc nhóm đã kết hôn có xu hướng rút tiền ít hơn. Cụ thể hơn, với điều kiện các biến khác không đổi, tỷ lệ người gửi tiền thuộc nhóm đã kết hôn so với nhóm chưa kết hôn là exp(0,4) = 1,491. Điều đó có nghĩa là khả năng rút tiền của nhóm đã kết hôn ít hơn nhóm chưa kết hôn là 49,1%.
Biến X8A có hệ số ước lượng 0,52 có nghĩa là người gửi tiền biết về Bảo hiểm tiền gửi Việt Nam thì xu hướng rút tiền ít hơn so với người gửi tiền không biết về Bảo hiểm tiền gửi Việt Nam.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Qua kết quả nghiên cứu nhân tố tác động đến lượng tiền gửi ngân hàng có thể thấy các nhân tố tác động và mức độ tác động của từng nhân tố là khác nhau trong những giai đoạn khác nhau. Giai đoạn thứ nhất 2006-2010, khi nền kinh tế Việt Nam chưa bị ảnh hưởng nhiều bởi cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, lượng tiền gửi chịu tác động bởi các nhân tố: tính thanh khoản, tình trạng niêm yết và tăng trưởng kinh tế. Trong khi đó từ năm 2011-2015 khi bắt đầu triển khai Đề án tái cấu trúc các ngân hàng Việt Nam cũng là thời gian nền kinh tế bắt đầu suy thoái, lượng tiền gửi chịu tác động bởi quy mô ngân hàng, chất lượng tín dụng, lạm phát và tăng trưởng kinh tế. Và giai đoạn cuối cùng từ 2016-2019 khi nền kinh tế hồi phục thì quy mô ngân hàng, khả năng sinh lời và lạm phát là các nhân tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi . Ngoài ra, các yếu tố như độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, độ tin cậy của thông tin, mức độ thường xuyên cập nhật thông tin cũng như hiểu biết về BHTG ảnh hưởng đến lượng gửi tiền. Các kết luận trên sẽ là tiền đề giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra những chính sách hợp lý trong việc duy trì tốc độ tăng trưởng tiền gửi ổn định tại các NHTM Việt Nam.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ VỀ CHÍNH SÁCH, GIẢI PHÁP HUY ĐỘNG VỐN TỪ TIỀN GỬI