Bài tập kế toán ngân hàng tham khảo

Bài tập kế toán ngân hàng tham khảo; kế toán ngân hàng; ôn thi kế toán ngân hàng; những vấn đề cơ bản về kế toán ngân hàng; ngân hàng; đề cương ôn tập kế toán ngân hàng

Trang 1

789.5 960.3 436.4 790.5 521.5 735.6 619.9 724.5 749.7 975.6998.5 897.8 558 890.8 546.7 889.5 1457.6 717.6 749.3 1250.89.71 11.55 14.44 12.92 10.45 11.89 9.64 7.06 7.68 8.26

1

Trang 2

* Trong đó :

Y : Thu nhập quốc dân của các quốc gia (nghìn tỷ USD/năm)

M : Mức cung tiền (nghìn tỷ/năm)

I : Vốn đầu tư (nghìn tỷ/năm) R : Lãi suất (%)

- Kết quả hồi quy từ bảng 1 đến bảng 4 : (với độ tin cậy 95%)

1/ Kiểm định các hiện tượng phương sai nhiễu thay đổi, tự tương quan, thừa biến và thiếu biến trong các mô hình

2/ Sử dụng mô hình 2, dùng kiểm định Park và Glejser để kết luận thêm về phương sai nhiễu và cách khắc phục

3/ Sử dụng mô hình 3, kiểm định tự tương quan của mô hình bằng phương pháp Durbin Watson và Breusch-Godfrey (BG)

4/ Sử dụng kiểm định chuỗi dấu để kiểm định TTQ

5/ Khắc phục TTQ ở mô hình 3 bằng các phương pháp ước lượng bằng

thống kê d và Durbin Watson hai bước

6/ Sử dụng phương pháp tiếp cận so sánh để chọn mô hình phù hợp nhất trong 4 mô hình trên

7/ Có kết quả kiểm định, phần dư có phân phối chuẩn không (α = 55)

2

Trang 3

R-squared 0.84193 Mean dependent var 1876.933

Adjusted R-squared 0.823691 S.D dependent var 1416.46 S.E of regression 594.7595 Akaike info criterion 15.73776

Sum squared resid 9197211 Schwarz criterion 15.92458 Log likelihood -232.0664 Hannan-Quinn criter 15.79752 F-statistic 46.16137 Durbin-Watson stat 1.51936

Prob(F-statistic) 0.000000

Trang 4

Adjusted R-squared 0.827922 S.D dependent var 1416.46S.E of regression 587.58 Akaike info criterion 15.68454

Sum squared resid 9321757 Schwarz criterion 15.82466 Log likelihood -232.2681 Hannan-Quinn criter 15.72937

MÔ HÌNH 2

Trang 5

Adjusted R-squared 0.806979 S.D dependent var 1416.46S.E of regression 622.3092 Akaike info criterion 15.79939

Sum squared resid 10456255 Schwarz criterion 15.93951 Log likelihood -233.9909 Hannan-Quinn criter 15.84422

MÔ HINH 3

Trang 6

R-squared 0.81537 Mean dependent var 1876.933

Adjusted R-squared 0.808776 S.D dependent var 1416.46 S.E of regression 619.4065 Akaike info criterion 15.75974

Sum squared resid 10742602 Schwarz criterion 15.85315 Log likelihood -234.3961 Hannan-Quinn criter 15.78962 F-statistic 123.6545 Durbin-Watson stat 1.583187

MÔ HÌNH 4

Trang 7

Kiểm định phương sai nhiễu mô hình 1

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 9.844667 Prob F(5,24) 0.0000 Obs*R-squared 20.16707 Prob Chi-Square(5) 0.0012 Scaled explained SS 26.87527 Prob Chi-Square(5) 0.0001

Trang 8

* Phương sai nhiễu thay đổi :

* Kiểm định tự tương quan :

8

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 3.814187 Prob Chi-Square(2) 0.1485

Kiểm định tương quan bậc 2 mô hình 1

Obs*R-squared 1.008224 Prob Chi-Square(1) 0.3153

Trang 9

* Kiểm định tự tương quan :

* Kiểm định bỏ sót biến :

9

F-statistic 4.334713 Prob F(1,26) 0.0473 Obs*R-squared 4.286884 Prob Chi-Square(1) 0.0384

F-statistic 1.323074 Prob F(1,27) 0.2601 Obs*R-squared 1.401409 Prob Chi-Square(1) 0.2365

Ramsey RESET Test:

F-statistic 10.86815 Prob F(1,25) 0.0029 Log likelihood ratio 10.82922 Prob Chi-Square(1) 0.001

Kiểm định thiếu biến mô hình 1

Trang 10

* Kiểm định thiếu biến :

* Kiểm định bỏ sót biến :

10

Ramsey RESET Test:

Log likelihood ratio 8.218112 Prob Chi-Square(1) 0.0041

Ramsey RESET Test:

Omitted Variables: R

Kiểm định bỏ sót biến (R) mô hình 2

Trang 11

Kiểm định bỏ sót biến (I) mô hình 3

Redundant Variables: R

Kiểm định thừa biến mô hình 1

Omitted Variables: I R

Kiểm định bỏ sót 2 biến (I và R) mô hình 4

Trang 12

* Kiểm định biến thừa :

2/ Sử dụng mô hình 2, dùng kiểm định Park và Glejser để kết luận thêm về phương sai nhiễu và cách khắc phục :

12

Redundant Variables: I

Redundant Variables: I R

Trang 13

* Kiểm đinh Park :

Kiểm định Park Mô hình 2

Dependent Variable: ABS(UMU)

Kiểm định Glejser mô hình 2

* Kiểm định Glejser :

Trang 14

* Cách khắc phục :

14

* Theo giả thiết : E(Ui 2 ) = i 2 = i 2 Xi 2

Heteroskedasticity Test: White

Khắc phục (phương sai tỷ lệ với M^2)

Trang 15

Khắc phục (phương sai tỷ lệ với M)

Heteroskedasticity Test: White

Trang 16

3/ Sử dụng mô hình 3, kiểm định tự tương quan của mô hình bằng

phương pháp Durbin Watson :

Ta có : k’ = 2 , α2 = 0,05 , n = 30 Tra bảng Durbin Watson ta có :

dL = 1,284  4 – dL = 2,716

dU = 1,567  4 – dU = 2,433

Ta thấy : dL = 1,284 < d = 1,3886 < dU = 1,567

rơi vào khoảng không quyết định được nên không thể sử dụng Durbin

Watson tổng quát Sử dụng phương pháp Durbin Watson cải biên ta thấy :

d = 1,3886 < dU = 1,567 nên với độ tin cậy 95%, mô hình xảy ra hiên tượng tự tương quan dương

* Kiểm định bằng phương pháp Breusch-Godfrey (BG) :

+ Kiểm định tự tương quan bậc 4 :

Ta có : n = 30 bậc TQ : p = 4 R 2p 4 = 0,3218

Ho : ρ1 = ρ2 = ρ3 = ρ4 = 0 (không có tự tương quan bậc 4)

H1 : Có 1 ρj khác không (mô hình có tự tương quan bậc 4)

(n – p)R2p 4 = (30 – 4)*0,3218 = 8,3668 < 2(4) = 9,4877, chấp nhận Ho,

0,05

Trang 17

+ Kiểm định tự tương quan bậc 3 :

Ta có : n = 30 bậc TQ : p = 3 R 2p 3 = 0,3221

Ho : ρ1 = ρ2 = ρ3 = 0 (không có tự tương quan bậc 3)

H1 : Có 1 ρj khác không (mô hình có tự tương quan bậc 3)

(n – p)R2p 3 = (30 – 3)*0,3221 = 8,6967 > 2(3) = 7,8147, bác bỏ Ho, đã xảy ra TTQ bậc 3 trong mô hình

17

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Obs*R-squared 9.654291 Prob Chi-Square(4) 0.0567

Kiểm định tương quan bậc 4 ( Mô hình 3)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Kiểm định tương quan bậc 3 (Mô hình 3)

Trang 18

4/ Sử dụng kiểm định chuỗi dấu để kiểm định TTQ :

Trang 19

Từ bảng phần dư ta có :

n1 = 11 [tổng số dấu (+) trong dãy]

n2 = 19 [tổng số dấu (-) trong dãy]

N = 30 = n1 + n2 (tổng số quan sát)

k* = 6 (số chuỗi dấu trong dãy)

Kiểm định giả thiết :

Ho : Không có tương quan giữa các phần dư

H1 : Có tương quan giữa các phần dư

Ta thấy : n1 = 11 > 10 và n2 = 19 >10 nên thỏa mãn điều kiện

= 2*(11)*(19)

(11) + (19) + 1 = 14,9333

= 2(11)(19) (2(11)(19) - 11 - 19)

(11 + 19)2 (11 + 19 - 1)

Trang 20

Với độ tin cậy 95%  phân vị chuẩn mức U = 1,96

Khoảng tin cậy 95% :[ E(k) - U *Se(k) ; E(k) + U *Se(k) ]

 (14,9333 – 1,96*2,4928 ; 14,9333 + 1,96*2,4928)

 ( 10,0474 ; 19,8192)

k* = 6 nằm ngoài khoảng tin cậy nên bác bỏ Ho Với độ tin cậy 95%,

mô hình có tự tương quan giữa các phần dư

5/ Khắc phục TTQ ở mô hình 3 bằng các phương pháp ước lượng bằng thống kê d và Durbin Watson hai bước :

1,38862

Trang 21

* Ta có kết quả hồi quy :

21

Dependent Variable: Y-0.3057*Y(-1)

Included observations: 29 after adjustments

Coefficient Std Error t-Statistic Prob

C -47.50291 286.4488 -0.165834 0.8696

M-0.3057*M(-1) 3.237813 0.59209 5.468445 0.0000

R-0.3057*R(-1) 102.6953 62.26151 1.649419 0.1111 R-squared 0.709006 Mean dependent var 1382.675 F-statistic 31.67444 Durbin-Watson stat 1.46645

Hồi quy sai phân cấp 1 tổng quát bằng thống kê d

Obs*R-squared 3.159985 Prob Chi-Square(1) 0.0755

Trang 22

* Durbin Watson hai bước :

Hồi quy phương trình sai phân tổng quát đã biến đổi , ta có :

22

Dependent Variable: Y

M(-1) 0.046544 0.516358 0.090139 0.929

R -1.318661 45.69501 -0.028858 0.9772 R(-1) 3.002867 41.9045 0.07166 0.9435 Y(-1) 0.894078 0.122703 7.286529 0.0000 R-squared 0.968536 Mean dependent var 1924.586 F-statistic 141.5996 Durbin-Watson stat 2.83417

Tính hệ số tương quan bằng D-W hai bước (MH3)

Trang 23

* Thay hệ số tương quan vào phương trình sai phân cấp 1 tổng quát :

23

Dependent Variable: Y-0.8941*Y(-1)

Sample (adjusted): 2 30

Obs*R-squared 4.895279 Prob Chi-Square(2) 0.0865

C 1.016073 74.71107 0.0136 0.9893 M-0.8941*M(-1) -0.099014 0.360042 -0.275008 0.7857 R-0.8941*R(-1) 17.96822 44.35494 0.405101 0.689

Kiểm định TTQ phương pháp D-W hai bước

Trang 24

6/ Sử dụng phương pháp tiếp cận so sánh để chon mô hình phù hợp nhất trong 4 mô hình trên :

Ta có bảng thống kê sau :

Ta thấy : Mô hình 2 có các hệ số tốt nhất Như vậy mô hình 2 xem như phùhợp nhất trong các mô hình Tuy nhiên cần kiểm định các vấn đề như đa cộng tuyến và xử lý phương sai nhiễu thay đổi trong mô hình như đã kiểm định từ đầu Đồng thời kiểm định thêm vấn đề định dạng của mô hình

Trang 25

6/ Sử dụng MÔ HÌNH 4, hồi quy theo mô hình tuyến tính log ta có kết quả ở bảng MÔ HÌNH 5 Hãy sử dụng MWD-test để chọn lựa giữa 2 mô hình.

* Ta có kết quả sau :

25

Dependent Variable: LOG(Y)

Method: Least Squares

MÔ HÌNH 5

Trang 26

LnY = 1 + 2ln(M) + 3Z2 (B)

Lập giả thiết :

Ho : Mô hình tuyến tính (1)

H1 : Mô hình tuyến tính Log (2)

Từ Mô hình (A) : nếu 3 có ý nghĩa  Bác bỏ Ho

Từ Mô hình (B) : nếu 3 có ý nghĩa  Bác bỏ H1

Ta có kết quả hồi quy của Bảng (A) và Bảng (B) sau :

26

Trang 27

Ta thấy P-value của biến Z1 không có giá trị thống kê với mức ý nghĩa 5% nên chấp nhận Ho : mô hình tuyến tính.

BẢNG (A)

Trang 28

Ta thấy P-value của biến Z2 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% nên bác bỏ giả thiết H1

Vậy căn cứ vào MWD-test, ta quyết định chọn mô hình tuyến tính với mức ý nghĩa 5%

BẢNG (B)

Trang 29

7/ Có kết quả sau :

Mô hình có phân phối chuẩn không, với độ tin cậy 95% ?

Kiểm định giả thiết : Ho : Mô hình có phân phối chuẩn

H1 : Mô hình không có phân phối chuẩn

Ta thấy : P-value của kiểm định Jarque-Bera = 0,1539 > mức ý nghĩa 5% nên chấp nhận giả thiết Ho Vây với độ tin cậy 95% thì mô hình có phân phối chuẩn

Trang 30

30

Định dạng
Số trang	30
Dung lượng	275,22 KB