BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG: Sự ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn của Ngân hàng BIDV

HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM
KHOA KINH TẾ & PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN
--------------------

BÀI TẬP NHÓM
KINH TẾ LƯỢNG


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

DANH SÁCH THÀNH VIÊN NHÓM

STT

I.

Họ và tên

Mã sinh viên

Lớp

1

Bùi Thanh Hải

26160148

CH26QLKTB

2

Nguyễn Thị Huế

26160151

CH26QLKTB

3

Hoàng Thị Phương

26160169

CH26QLKTB

4

Nguyễn Thị Thu

26160175

CH26QLKTB

ĐẶT VẤN ĐỀ
Vốn là một trong những nhân tố quan trọng trong quá trình chuyển dịch

cơ cấu kinh tế của một quốc gia. Đối với Việt Nam chúng ta, nền kinh tế phát
triển chưa cao, khoa học kỹ thuật còn lạc hậu so với khu vực và thế giới. Chính

CH26QLKTB

Page 2


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

vì lẽ đó mà vốn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế
đất nước.
Hiện nay hoạt động trong lĩnh ngân hàng thì vốn được coi là nhân tố đặc
biệt quan trọng, nó quyết định đến sự hình thành và phát triển bền vững của
ngân hàng. Trong đó chủ yếu là nguồn vốn huy động từ các nguồn tiền nhàn rỗi
trong nền kinh tế, trong nguồn tiền nhàn rỗi đó phải kể đến nguồn tiền trong dân
cư. Kinh tế càng phát triển thì thu nhập của người dân càng tăng cao, đây chính
là lợi thế cho ngân hàng trong việc huy động vốn để phục vụ phát triển kinh tế.
Chính vì thế mà nhóm chúng tôi tiến hành nghiên cứu “ Sự ảnh hưởng
của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn
của Ngân hàng BIDV”

II.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH
1.
Xây dựng mô hình kinh tế:
Ta xác định: Doanh số huy động vốn của ngân hàng BIDV là biến phụ thuộc Y ;
còn tổng sản phẩm quốc nội (GDP), lãi suất và mật độ dân số là các biến độc lập
Xi.
Lý do đưa các biến vào mô hình:

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): GDP tăng, đời sống người dân được tăng
cao, nguồn tiền nhàn rỗi tăng vì thế ngân hàng có thể huy động được nhiều hơn
và ngược lại.
Lãi suất chính là nhân tố ảnh hưởng trực tiếp và nhiều nhất. Người dân
thường quan tâm đến lãi suất để đem tiền đi gửi ngân hàng.
Mật độ dân cư: mật độ dân cư đông hay ít cũng là nhân tố có ảnh hưởng
đến khả năng huy động vốn của ngân hàng.
CH26QLKTB

Page 3


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

Mối quan hệ giữa X1, X2, X3 là mối quan hệ tuyến tính có dạng:
Y=β1+ β2*X2+ β3*X3+ β4*X4
Trong đó:
β1 là hằng số
β2 , β3, β4 là sự thay đổi của X tác động đến Y
2.
Xây dựng mô hình hàm hồi quy tổng thể:
Hàm hồi quy tổng thể có dạng:
Y=β1+ β2*X2+ β3*X3+ β4*X4 + ui
Trong đó :
Biến phụ thuộc :
Y : Khả năng huy động vốn trung bình của 1 tỉnh thành (tỷ đồng)
Biến giải thích :
X2 : Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) (Tỷ đồng)

X3 : Lãi suất (%/năm)
X4 : Mật độ dân số (Người/km2)
ui : Giá trị của biến nằm ngoài mô hình
Ảnh hưởng của các yếu tố đến khả năng huy động vốn:
Khi tổng sản phẩm quốc nội (GDP) tăng thì doanh số huy động vốn càng
cao. Do đó kỳ vọng β2 > 0
Khi lãi suất ngân hàng cao thì việc người dân đi gửi tiết kiệm cũng sẽ
nhiều. Do đó kỳ vọng β3 > 0
Khi mật độ dân của tỉnh thành cao, tập trung nhiều dân cư, như vậy sẽ dễ
huy động vốn hơn. Do đó kỳ vọng β4 > 0
3.
Ước lượng mô hình bằng Excel:

CH26QLKTB

Page 4


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

CH26QLKTB

GV: HOÀNG VŨ QUANG

Page 5


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

Từ kết quả xác định được mô hình kinh tế lượng là:
Ŷ = -21377,33053 + 0,008*X2 + 2742,014 *X3 + 0,11158* X4
III. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
1.

Kiểm định ý nghĩa của các biến giải thích

Cơ sở kiểm định



Giả thiết H0 : βj = 0 (xi không có mối quan hệ/ tương quan với Y)
Giả thiết H1: β j # 0 (xi có mối quan hệ/ tương quan với Y)

Để kiểm định H0 và H1 ta dùng phân phối T (phân phối student)
Ta tiến hành kiểm định các tham số b j (1,2,3) bằng cách so sánh T-stat (T kđ ) với
T tiêu chuẩn Tc
CH26QLKTB

Page 6


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

+ Nếu |Tkđ|> Tc(1-α) , chấp nhận giả thiết H 1, bác bỏ giả thiết H0 hay biến đó có
ý nghĩa thống kê tại mức α
+ Nếu |Tkđ |< Tc(1-α) , chấp nhận giả thiết H 0, bác bỏ giả thiết H1 hay biến đó

không có ý nghĩa thống kê tại mức α
Tkđ =
Tc được tra trên bảng phân phối T với bậc tự do là n-k-1 trong đó n: số mẫu, k:
số biến độc lập.
Xác suất sai số là α = 0.05 => độ tin cậy 1- α = 0.95 (95%)
Ta có Tc (0.05,26) = 2,056
+ Kiểm định β2 :
Ho : β2= 0
H1: β2 # 0
|Tkđ (β2 )|= 1,48 < Tc(95%)



Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1.
Hệ số β2 = 0,008 không có ý nghĩa thống kê

+ Kiểm định β3
Ho : β3 = 0
H1: β3 # 0
|Tkđ (β3 )|= 9,12 > Tc(95%)



Bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Hệ số β3 =2742,014 có ý nghĩa thống kê.

Vậy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi lãi suất tăng 1% thì vốn huy
động sẽ tăng 2742,014 tỷ đồng.
+ Kiểm định β4
Ho : β4 = 0

H1: β4 # 0
|Tkđ (β4 )| = 0,94 < Tc(95%)

Chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1.

Hệ số β4 = 0,11158 không có ý nghĩa thống kê
+ Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình:

CH26QLKTB

Page 7


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG


GV: HOÀNG VŨ QUANG

Kiểm định độ chặt chẽ của mô hình: Kiểm định

Giả thuyết H0 :

=0

H1 :

#0

Tra bảng phân phối F với

= 0.05, bậc tự do k = 3 và n–k – 1 = 26 ta được

= 2,975

=

= (6303908,439/3)/(1503639,028/26) = 36,33443

So sánh
|

(

) và Fc ta có

| > | Fc | nên chấp nhận H1 , bác bỏ H0

=>

là ước lượng tin cậy hay mô hình là chặt chẽ.



Phân tích phươg sai:

Ta có

= 0,8074



80,74% biến động của biến phụ thuộc Y được giải thích bởi mô hình hồi

quy
2.

Kiểm tra tính vi phạm các giả thiết của phương pháp bình phương

nhỏ nhất của mô hình

Dễ thấy mô hình hồi quy trên là mô hình tuyến tính, X là biến phi ngẫu
nhiên, Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.

Kiểm tra giá trị trung bình của ui:
Từ bảng Residual Output ở trên, có giá trị trung bình của u là:
[168,58 + (-84,14) + 459,02 + (-283,08) + (-33,05) + (-206,14) + 235,03 +
177,88 + 159,25 + 492,12 + (-69,80) + 197,02 + (-111,61) + (-32,74) + 175,77 +
CH26QLKTB

Page 8


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

134,79 + (-334,54) + (-247,17) + (-318,41) + (-115,74) + 135,04 + 189,16 + (304,2) + (-358,24) + 80,11 + (-269,59)+ 77,49 + (-77,99) + 30,85 + 134,61]/30
=~0
Như vậy, mô hình hồi quy thỏa mãn trung bình của sai số bằng 0


Kiểm tra, phát hiện đa cộng tuyến:

Ta sử dụng mô hình hồi quy phụ trợ để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của
mô hình. Giả sử có mô hình hồi quy phụ trợ như sau:
X2 =

+

2

X3 +

3

X4 + ui

Sử dụng phần mềm Excel để ước lượng phương trình hồi quy, ta được mô hình
như sau: X1 = -94779,6 + 13412,65 X2 +1,11 X3 + ui
Với R² = 0,069;

-

= 10374,73;

Lập hệ giả thuyết: Ho :

H1 :
-

2

2

= 4,2

=0

#0

Xác suất sai số là α = 0.05 => độ tin cậy 1- α = 0.95 (95%)

Ta có Tc (0.05,26) = 2,056
-

Tkđ (

2

)=

Thấy |Tkđ (

2

)| = 1,29 < Tc (0.05,26) = 2,056



= (13412,65/10374,73)= 1,29

Chấp nhận H0, bác bỏ H1. Như vậy, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

trong mô hình.

Kiểm tra, phát hiện hiện tượng phương sai không đồng đều
Từ bảng Residual Output ở trên, ta có bảng phương sai của sai số như sau:
CH26QLKTB

²
Page 9


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

Observation

Predicted Y

GV: HOÀNG VŨ QUANG

Residuals

²

1

1513,417777

168,5822235

28419,96607

2

943,4147478

-84,41474777

7125,849641

3

1666,97731

459,0226902

210701,8301

4

851,0808363

-283,0808363

80134,75986

5

1188,055361

-33,05536092

1092,656886

6

902,1408881

-206,1408881

42494,06575

7

41,96613298

235,033867

55240,91864

8

123,1141694

177,8858306

31643,36872

9

764,7485044

159,2514956

25361,03886

10

1141,876659

492,123341

242185,3828

11

902,8006081

-69,80060815

4872,124898

12

1505,981095

197,0189046

38816,44877

13

733,6121447

-111,6121447

12457,27084

14

1053,737084

-32,73708388

1071,716661

15

89,22460514

175,7753949

30896,98944

16

848,2029592

134,7970408

18170,24221

17

739,5447847

-334,5447847

111920,213

18

786,1720138

-247,1720138

61094,0044

19

820,4162737

-318,4162737

101388,9233

20

682,7378992

-115,7378992

13395,26131

21

140,9541146

135,0458854

18237,39115

22

112,8427072

189,1572928

35780,48144

23

854,2047768

-304,2047768

92540,54624

24

994,2417957

-358,2417957

128337,1842

25

1330,886551

80,11344888

6418,164691

26

822,5959218

-269,5959218

72681,96103

27

164,5092104

77,49078957

6004,822469

28

162,9997558

-77,99975578

6083,961902

29

247,1538548

30,84614523

951,4846754

CH26QLKTB

Page 10


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG
30

206,3894589

GV: HOÀNG VŨ QUANG
134,6105411

18119,99779

Từ đồ thị có thể thấy, mô hình không thỏa mãn điều kiện phương sai của sai số
đồng đều.
Kiểm tra, phát hiện hiện tượng tự tương quan:



Công thức kiểm định Durbin-Waston:
DW=d=

= 2913084,561/1503639,028~1,937

k'=k-1=3-1=2
Tra bảng Durbin Waston ta có
dL=1,214
dU=1,650
So sánh các giá trị nhận thấy:
dU=1,650 < d= 1,937 < (4-dU)=2,350
Kết quả cho thấy không có tự tương quan dương hoặc âm.
IV. TÍNH HỆ SỐ ĐÀN HỒI
Ta có:
Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo GDP (X2):
=

=

. . =

=0,008

2

Tương tự ta có:
-

Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo lãi suất (X3):
CH26QLKTB

Page 11


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

=
-

=2742,014

Hệ số đàn hồi của khả năng huy động vốn (Y) theo mật độ dân số (X4):
=

V.

3

GV: HOÀNG VŨ QUANG

4

= 0,11158.

KẾT LUẬN

Như vậy, qua quá trình nghiên cứu, đánh giá cũng như kiểm định ta thấy:
Mô hình đưa ra là chặt chẽ, phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Các yếu tố GDP,lãi suất, mật độ dân số giải thích được 80,74% khả năng
huy động vốn của ngân hàng BIDV. 19,26% còn lại là do các yếu tố khác (chưa
được đưa vào mô hình) chi phối.
Trong các yếu tố đó, yếu tố lãi suất đóng vai trò quan trọng nhất, giải
thích chủ yếu sự thay đổi của khả năng huy động vốn của ngân hàng. Như vậy,
để có được khả năng huy động vốn cao thì ngân hàng cần căn cứ lãi suất ngân
hàng trung ương, chính sách khách hàng… để điều chỉnh lãi suất huy động hợp
lý nhất mang lại hiệu quả cao.
Các yếu tố còn lại tuy có sự tác động nhưng còn phức tạp và khó phân
tích.
Các hiện tượng như đa cộng tuyến, phương sai của sai số thay đổi hay tự
tương quan trong mô hình tuy được đưa ra phân tích, kiểm định nhưng còn khó
có kết luận chính xác cũng như cách khắc phục hiệu quả.

CH26QLKTB

Page 12


BÀI TẬP NHÓM KINH TẾ LƯỢNG

GV: HOÀNG VŨ QUANG

VI. PHỤ LỤC BẢNG SỐ LIỆU

Tình hình huy động vốn, GDP, Lãi suất của ngân hàng BIDV và mật độ dân số
năm 2007 tại 30 tỉnh thành :
TT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

28
29
30

Tỉnh
Bắc Ninh
Hà Tây
Hải Phòng
Thái Bình
Hải Dương
Nam Định
Cao Bằng
Bắc Giang
Thái Nguyên
Quảng Ninh
Thanh Hóa
Nghệ An
Hà Tĩnh
Quảng Bình
Quảng Trị
Đà Nẵng
Quảng Ngãi
Bình Định
Khánh Hòa
Gia Lai
Đắc Lắc
Lâm Đồng
Bình Dương
Đồng Nai
Vũng Tàu

Bến Tre
Vĩnh Long
Đồng Tháp
Cần Thơ
Tiền Giang

CH26QLKTB

Huy động vốn
1682
859
2126
568
1155
696
277
301
924
1634
833
1703
622
1021
265
983
405
539
502
567
276

302
550
636
1411
553
242
85
278
341

GDP
5913
18085
25739
5967
9184
12365
2855
8218
7544
15506
24614
19769
5149
5540
3990
13501
5388
11052
15895

737
14425
11071
17897
35326
34966
11239
9234
12150
18069
14793

Lãi suất
8,28
8,04
8,28
8,04
8,16
8,04
7,80
7,80
8,04
8,16
8,04
8,28
8,04
8,16
7,80
8,04
8,04

8,04
8,04
8,04
7,80
7,80
8,04
8,04
8,16
8,04
7,80
7,80
7,80
7,80

Mật độ dân số
1250
1165
1202
1208
1048
1206
78
420
321
180
332
188
214
106
420

641
250
261
220
75
134
123
379
382
476
574
718
495
824
694

Page 13