Thông tin cần dùng 3.2
Số liệu thứ cấp: thu thập từ sách, báo, các bài nghiên cứu, đề tài của một số tác giả; báo cáo, số liệu của Hội sở Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn – Chi nhánh Đồng Nai (Agribank Đồng Nai) và Ngân hàng Nhà nước chi nhánh tỉnh
Mục tiêu nghiên cứu Tổng kết lý thuyết Mơ hình nghiên cứu Thu thập dữ liệu Nghiên cứu định lượng Thảo luận kết quả Viết báo cáo
Đồng Nai.
Số liệu sơ cấp: Dữ liệu cho vay nông hộ trên địa bàn thành phố Biên Hòa được trích xuất từ hệ thống chương trình quản lý vay của Agribank Đồng Nai; Tham khảo cán bộ, nhân viên Hội sở Agribank Đồng Nai.
Phƣơng pháp phân tích 3.3
Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dư nợ tín dụng nơng nghiệp của nơng hộ, đề tài sử dụng phương pháp phân tích định lượng và ước lượng OLS (Ordinary Least Square) với biến phụ thuộc là “Dư nợ tín dụng nơng nghiệp của nơng hộ”; 05 biến độc lập là: độ tuổi, trình độ học vấn, diện tích đất, lãi suất vay, mục đích vay.
Phân tích hồi quy là nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đốn giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập.Nghiên cứu được giới hạn trong mơ hình hồi qui tuyến tính mơ tả mối quan hệ tuyến tính (dạng đường thẳng) giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, mặc dù trong thực tiễn có rất nhiều kiểu quan hệ đa dạng, phong phú (phi tuyến tính) như dạng hàm mũ, dạng hàm parapol, hyperbol,… thuật ngữ “tuyến tính” khơng chỉ mối quan hệ tuyến tính trong các biến độc lập và phụ thuộc, dạng của mối quan hệ giữa các biến có thể là phi tuyến, có thể là tuyến tính, nhưng hình thức của các hệ số trong mơ hình hồi qui tuyến tính ln là tuyến tính.
Mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu có dạng như sau: Y = α + βjXj + e Y: Giá trị dự đốn của biến phụ thuộc (biến giải thích)
α: Hệ số chặn, thể hiện giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi giá trị các biến độc lập bằng 0.
βj : Hệ số ước lượng (hệ số hồi quy), phản ánh sự thay đổi (mức độ ảnh hưởng) trong giá trị trung bình của Y khi Xj thay đổi một đơn vị (với điều kiện giữ các biến độc lập cịn lại khơng đổi). Nói một cách khác, hệ số hồi quy cho biết ảnh hưởng “thuần” của các thay đổi một đơn vị trong Xj đối với giá trị trung bìnhcủa biến phụ thuộc Y khi loại trừ ảnh hưởng của các biến độc lập khác. Trong hồi qui tuyến tính
bội, để đánh giá đóng góp “thật sự” của một biến đối với thay đổi trong Y thì bằng cách nào đó phải “kiểm sốt” được ảnh hưởng của các biến khác. Nếu βi > 0: ảnh hưởng thuận; βi < 0 ảnh hưởng nghịch; và βi càng lớn thì sự ảnh hưởng đến chỉ tiêu phân tích càng mạnh.
ei: đại lượng khơng giải thích được bởi mơ hình (cịn được gọi là sai số/phần dư). Vì mơ hình hồi qui xây dựng vẫn cịn bỏ qua những nhân tố khác có tác động đến biến giải thích, các dữ liệu thu được về Y và X vẫn có các sai số đo lường khơng thể kiểm sốt được, dạng của mối quan hệ giữa Y và X chưa chắc là tuyến tính… nên vẫn cịn các sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị lý thuyết của biến phụ thuộc, các sai lệch đó được thể hiện trong ei.
Từ kết quả quan sát được trong mẫu, phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi qui không thể tách rời các giả định cần thiết và những chẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa. Tác giả đưa ra mơ hình rút gọn với ký hiệu 05 yếu tố ảnh hưởng đến dư nợ cho vay nông nghiệp tại Agribank Đồng Nai là độ tuổi (TUOI), trình độ học vấn (EDU), diện tích đất (DAT), lãi suất vay (LS), mục đích vay (ANIMAL); Ký hiệu dư nợ cho vay nông nghiệp là DEBT, tác giả đưa ra mơ hình rút gọn các yếu tố nội sinh ảnh hưởng đến dư nợ cho vay nông nghiệp tại Agribank Đồng Nai như sau:
DEBT = f(TUOI, EDU, DAT, LS, ANIMAL) Mối liên hệ dự đoán theo lý thuyết, kỳ vọng dấu và diễn giải dữ liệu: