Tổng tiền gửi tiết kiệm trong sl

M đ u ở đầu ầu Tổng tiền gửi tiết kiệm trong S&L là toàn bộ số lượng tiền tiết kiệm mà người dân Mỹ gửi vào tài khoản của S&L.. Nghiên cứu để đưa ra một mô hình và dự báo chuẩn xác về tổ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

-*** -

BÀI TẬP GIỮA KỲ

MÔN: KINH TẾ LƯỢNG

Nhóm thực hiện: Nhóm 25 Lớp tín chỉ: KTE309.5 Khóa: 51

Người hướng dẫn: Th.s Nguyễn Thái Long

Họ và tên

Nguyễn Thùy Linh Bùi Thị Huyền Trang Nguyễn Ngọc Thùy Linh Bùi Bảo Dung

MỤC LỤC

A – BÀI TẬP 1 3

1 Mở đầu 3

2 Lý thuyết 3

3 Mô hình kinh tế lượng 5

4 Dự kiến dấu, giải thích 5

5 Mô hình hồi quy mẫu 6

6 Kiểm định mô hình 7

7 Sửa lỗi mô hình 14

8 Diễn giải cuối, giải thích 15

9 Kết luận 16

B – BÀI TẬP 2 17

1 Mở đầu 17

2 Lý thuyết 17

3 Mô hình kinh tế lượng 18

4 Dự kiến dấu, giải thích 18

5 Mô hình hồi quy mẫu 19

6 Kiểm định 20

7 Sửa lỗi mô hình 28

8 Diễn giải cuối, giải thích 29

9 Kết luận 30

A – BÀI T P 1 ẬP 1

1 M đ u ở đầu ầu

Tổng tiền gửi tiết kiệm trong S&L là toàn bộ số lượng tiền tiết kiệm mà người

dân Mỹ gửi vào tài khoản của S&L

Nghiên cứu để đưa ra một mô hình và dự báo chuẩn xác về tổng tiền gửi S&L hàngnăm sẽ góp phần giúp Chính phủ Hoa Kỳ định hướng rõ ràng các chính sách kinh tế mangtầm vi mô và cả vĩ mô nhằm điều chỉnh và hỗ trợ cho sự phát triển chung của toàn xã hội

Tuy nhiên, trong phạm vi khuôn khổ một bài tiểu luận, nhóm em chỉ nghiên cứu sựảnh hưởng của một số yếu tố nhất định Dựa trên số liệu của thầy giáo đưa ra, với sự trợ

giúp của phần mềm Stata 12, nhóm chúng em đưa ra mô hình kinh tế lượng và kiểm định

các giả thiết đã lựa chọn cũng như đưa ra nhận xét, kết luận về các con số đã thể hiệntrong bài

Trong quá trình làm việc nhóm, chúng em đã cố gắng để có bài tiểu luận tốt nhấtnhưng chắc chắn không tránh khỏi những sai sót, kính mong được thầy góp ý để nhómchúng em có thể hoàn thiện hơn bản báo cáo này

Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy!

và sau năm 1978 (nhân tố này được biểu diễn thông qua một biến giả MMCDUM có giátrị bằng không nếu quan sát trước năm 1978)

Theo lý thuyết kinh tế vĩ mô , toàn bộ thu nhập khả dụng sẽ được chuyển hết vào tiêudùng và tiết kiệm (Yd = C + S) Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi thì sự thayđổi của thu nhập khả dụng ảnh hưởng trực tiếp đến tiêu dùng (C) và tiết kiệm (S)

QYDUS thu được ρ (QYPERM, QYDUS) = 0.9994 Nhận thấy có sự tương quan caogiữa hai biên QYPERM, QYDUS Vì thế nếu đưa cả hai biến QYPERM và QYDUS vào

mô hình sẽ rất dễ mắc phải lỗi đa cộng tuyến Chúng ta cần xem xét lựa chọn bỏ mộttrong hai biến QYPERM, QYDUS Tuy nhiên, nhóm đã lựa chọn xây dựng mô hình dựatrên khung lý thuyết kinh tế vĩ mô về thu nhập khả dụng Cho nên việc bỏ biến QYDUS làhoàn toàn không thể

SPREAD = QRDPASS - QRTB3Y Nếu đưa cả hai biến vào mô hình sẽ dẫn đến lỗi đacộng tuyến Nên chúng ta cần phải lựa chọn giữa hai phương án hoặc là bỏ biếnSPREAD, hoặc là bỏ biến QRDPASS và QRTB3Y Nếu sử dụng 2 biến giải thíchQRDPASS và QRTB3Y vẫn có thể giải thích biến động trong QRDPASS Tuy nhiên,việc sử dụng hai biến này một cách độc lập thì không thể giải quyết bản chất vấn đề.Quyết định tiết kiệm phụ thuộc vào sự so sánh lợi ích giữa việc gửi tiền trong tài khoảntiết kiệm và việc mua tín phiếu kho bạc 3 tháng Vì vậy biến SPREAD thể hiện rõ sựchênh lệch giữa lãi suất hoàn vốn trung bình (QRDPASS) và lãi suất 3 tháng tín phiếukho bạc (QRTB3Y) có thể sẽ giải quyết vấn đề triệt để hơn

tiết kiệm Tuy nhiên, chúng ta không có một cơ sở lý thuyết vững chắc nói về vấn đề ảnhhưởng của số lượng chi nhánh đến lượng tiền gửi tiết kiệm Sự biến động của thu nhập vàlãi suất có ảnh hưởng lớn hơn rất nhiều Tuy nhiên, nếu có nhiều chi nhánh S&L thì việcgửi tiền sẽ trở nên dễ dàng hơn Do đó lượng tiền tiết kiệm cũng tăng theo Vì vậy, ta cóthể cân nhắc đến việc không đưa biến BRANCH vào mô hình

trong các tài khoản tiết kiệm ở S&L Khi lạm phát dự kiến tăng, lượng tiền gửi vào các tàikhoản tiết kiệm sẽ giảm do người dân kỳ vọng vào mức lãi suất tiền gửi cao hơn trongtương lai Mặt khác, lạm phát kì vọng cũng gây ra tác động tới tỉ lệ thu hồi với của tàikhoản tiết kiệm và lãi suất tín phiếu kho bạc Do vậy, rất khó để có thể xác định ảnhhưởng của lạm phát dự kiến Để đơn giản hóa mô hình, nhóm đã đi đến thống nhất đưabiến EXPINF vào mô hình

động Trước những năm 1979, đồng đô la Mỹ rơi vào tình trạng mất giá, trầm trọng nhấtvào giai đoạn giữa năm 1977 đến cuối năm 1978 Trước tình trạng, Jimmy Carter đã đưa

ra các gói kích thích tài chính nhằm giảm tỷ lệ thất nghiệp Tuy nhiên, các gói kích thíchtài chính này lại khiến cho lạm phát và thâm hụt ngân sách tăng vọt Phải đến sau năm

1978, khi FED điều chính các quy định về quản lý chính sách tiền tệ thì tình hình tài

chính Mỹ mới cải thiện Vì vậy việc đưa biến giả MMCDUM để phản ánh sự chênh lệchgiữa lượng tiền gửi giai đoạn trước năm 1978 và giai đoạn sau đó là vô cùng quan trọng

Sau quá trình cân nhắc kỹ lưỡng, có thể nhận thấy rằng mô hình hồi quy vớiQDPASS là biến phụ thuộc và QYDUS, SPREAD, MMCDUM, là các biến giải thích hợp

lý hơn cả

3 Mô hình kinh t l ết ượng ng

PRF: QDPASSt = ^β0 + ^β1 QYDUS t + ^β2 SPREAD t + ^β3 MMCDUM t

Biến phụ thuộc QDPASSt Triệu đô la Tổng số tiền gửi trong tài khoản

tiết kiệm ở S&L trong quý t

MMCDUMt

Biến giả, bằng 0 trước quý 3năm 1978 và bằng 1 sau thờiđiểm đó

4 D ki n d u, gi i thích ự kiến dấu, giải thích ết ấu, giải thích ải thích

β3

-Đầu năm 1979,sau khi FED điều chính các quy định về quản lý chính sách tiền tệ, thị trường tài chính Mỹ dần trở nên ổn định, lạm phát được kiểm soát Người ta tin tưởng rằng thu nhập trong tương lai sẽ ổn định Họ sẽ chi nhiều hơn cho tiêu dùng và giảm tiết kiệm Vì vậy lượng tiền tiết kiệm trong S&L sẽ giảm

5 Mô hình h i quy m u ồi quy mẫu ẫu

_cons 29864.83 4064.032 7.35 0.000 21622.59 38107.07 spread 2794.129 618.698 4.52 0.000 1539.352 4048.907 mmcdum -20643.49 3945.487 -5.23 0.000 -28645.31 -12641.67 qydus 82.57275 3.968033 20.81 0.000 74.5252 90.62029 qdpass Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 1.5453e+10 39 396239615 Root MSE = 5311.8 Adj R-squared = 0.9288 Residual 1.0158e+09 36 28215630.3 R-squared = 0.9343 Model 1.4438e+10 3 4.8125e+09 Prob > F = 0.0000 F( 3, 36) = 170.56 Source SS df MS Number of obs = 40 reg qdpass qydus mmcdum spread

Diễn giải biến:

các yếu tố khác không thay đổi thì lượng tiền gửi được giữ tại các tài khoản sổ tiết kiệmtrong S&Ls tăng lên 82.57275 triệu đôla trong quý đó

sổ tiết kiệm trong S&Ls trong quý t và lãi suất ba tháng tín phiếu kho bạc cùng quý tănglên 1%, các yếu tố khác không thay đổi thì lượng tiền gửi trong các tài khoản sổ tiết kiệmtrong S&Ls quý đó tăng lên 2794.129 triệu đôla

quý 3 năm 1978 lớn hơn sau thời điểm đó trung bình 20643.49 triệu đôla, trong điều kiệncác yếu tố khác không thay đổi

+ R2 = 0.9343: các biến độc lập và mô hình giải thích được 93.43% tổng số biếnđộng trong lượng tiền gửi trong các tài khoản sổ tiết kiệm trong S&Ls từ năm 1970 đếnhết năm 1979.

6 Ki m đ nh mô hình ểm định mô hình ịnh mô hình

se( ^β 3)| = - 5.23 < tcrit = 1.96  bác bỏ H 0  β3 có ý nghĩa thống kê

b Kiểm định sự phù hợp của mô hình

 Nhìn vào đồ thị dự doán phần dư có phân phối chuẩn.

Phương án 2: Xem xét các giá trị Sknewness và Kurtosis

H 0 : Phần dư có phân phối chuẩn

H 1 : Phần dư có phân phối không chuẩn

e 40 0.8612 0.0117 5.97 0.0506 Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 joint Skewness/Kurtosis tests for Normality

sktest e

Kết quả: Kiểm định Skewness và Kurtoris đều có p-value > 0.05, do đó không bác

d Kiểm định đa cộng tuyến

Phương án 1: Tính thừa số tăng phương sai VIF (Lệnh vif)

Mean VIF <10  có thể kết luận không có đa cộng tuyến

Phương án 2: Xem xét tương quan giữa các biến độc lập

cor qydus spread

Có ρ (QYDUS, SPREAD) = -0.5246 <0.8 => không có lỗi đa cộng tuyến

e Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Phương án 1: Dùng đồ thị

Vẽ phần dư bình phương trên trục trục tung và các giá trị dự báo trên trục hoành

Dựa vào độ thị có thể dự đoán mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Phương án 2: Kiểm đinh Park

ln(e i 2) = α0 + α1 * lnqydusi + v i

_cons 8.993727 7.946964 1.13 0.265 -7.09406 25.08151 lnqydus 9446863 1.141645 0.83 0.413 -1.366454 3.255826 lne2 Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 154.491023 39 3.96130827 Root MSE = 1.9984 Adj R-squared = -0.0081 Residual 151.75653 38 3.9935929 R-squared = 0.0177 Model 2.73449255 1 2.73449255 Prob > F = 0.4131 F( 1, 38) = 0.68 Source SS df MS Number of obs = 40 reg lne2 lnqydus

Kiểm định cặp giả thuyết:

H 0 : α1 = 0

H 1 : α1 # 0

sai sai số thay đổi do biến qydus gây ra.

+ Hồi quy ln(e i 2) theo lnspreadi theo mô hình:

ln(e i 2) = α0 + α1 * lnspreadi + v i

_cons 15.13235 .7797238 19.41 0.000 13.3685 16.89621 lnspread 2675628 .5534556 0.48 0.640 -.9844408 1.519566 lne2 Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 40.5551043 10 4.05551043 Root MSE = 2.0957 Adj R-squared = -0.0830 Residual 39.528614 9 4.39206822 R-squared = 0.0253 Model 1.02649037 1 1.02649037 Prob > F = 0.6403 F( 1, 9) = 0.23 Source SS df MS Number of obs = 11 reg lne2 lnspread

Kiểm định cặp giả thuyết:

H 0 : α1 = 0

H 1 : α1 # 0

sai số thay đổi do biến spread gây ra.

Phương án 3: Kiểm định Breusch – Pagan – Godfrey

(Lệnh: hettest )

H 0 : phương sai sai số không đổi

H 1 : phương sai sai số thay đổi

Prob > chi2 = 0.1109

chi2(1) = 2.54

Variables: fitted values of qdpass

Ho: Constant variance

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity

hettest

sai sai số thay đổi

f Kiểm định tự tương quan

Phương án 2: Kiểm định Durbin – Watson

(Lệnh: dwstat )

Durbin-Watson d-statistic( 4, 40) = 6812148

dwstat

Với mức ý nghĩa 5%, K’=3, n=40: dL=1.338 ;dU=1.659

Như vậy có thể kết luận tự tương quan dương

g Kiểm định dạng hàm

Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey: đưa thêm bình phương và mũ 3 của cácgiá trị dự báo vào mô hình và chạy hồi quy phụ:

_cons 47854.5 35925.3 1.33 0.192 -25154.49 120863.5 qdpasshat3 -4.45e-11 1.48e-10 -0.30 0.766 -3.46e-10 2.57e-10 qdpasshat2 0000163 .0000496 0.33 0.744 -.0000844 000117 spread -2642.191 15223.54 -0.17 0.863 -33580.16 28295.77 mmcdum 19636.93 111200.5 0.18 0.861 -206349.8 245623.6 qydus -78.86977 449.0558 -0.18 0.862 -991.4609 833.7214 qdpass Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 1.5453e+10 39 396239615 Root MSE = 5437.6 Adj R-squared = 0.9254 Residual 1.0053e+09 34 29567092.5 R-squared = 0.9349 Model 1.4448e+10 5 2.8896e+09 Prob > F = 0.0000 F( 5, 34) = 97.73 Source SS df MS Number of obs = 40 reg qdpass qydus mmcdum spread qdpasshat2 qdpasshat3

gen qdpasshat3=qdpasshat*qdpasshat*qdpasshat

gen qdpasshat2=qdpasshat*qdpasshat

(option xb assumed; fitted values)

predict qdpasshat

Mô hình sau khi thêm biến:

QDPASS = ^β0 + ^β1 QYDUS t + ^β2 SPREAD t + ^β3 MMCDUM t + ^β4^QDPASS2 + ^β5

^

QDPASS3 + vi

H 0 : β4 = β5 = 0

H 1 : β42 + β52 # 0Kiểm định F-test:

7 S a l i mô hình ửa lỗi mô hình ỗi mô hình

Ước lượng ρ sử dụng phần dư

+ Hồi quy mô hình ban đầu, lưu lại các giá trị của phần dư

+ Tạo e có độ trễ 1  e1

e 5406435 .1141486 4.74 0.000 3095618 .7717252 e1 Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 771605926 39 19784767.3 Root MSE = 3573.2 Adj R-squared = 0.3547 Residual 485184994 38 12768026.2 R-squared = 0.3712 Model 286420932 1 286420932 Prob > F = 0.0000 F( 1, 38) = 22.43 Source SS df MS Number of obs = 39 reg e1 e, nocons

-> ρ = 0.5406435

+ sử dụng ρ để biến đổi số liệu

Source SS df MS Number of obs = 39

reg qdpass1 qydus1 spread1 mmcdum

(1 missing value generated)

gen spread1 = spread- 5406435* spread[_n-1]

(1 missing value generated)

gen qydus1 = qydus- 5406435* qydus[_n-1]

(1 missing value generated)

gen qdpass1 = qdpass- 5406435* qdpass[_n-1]

Kiểm định lại mô hình

mô hình mới đều có ý nghĩa ở mức 5%

hình mới không bị bỏ sót biến

hình mới không bị PSSSTD

không bị mắc đa cộng tuyến

dùng lệnh sktest r1) thu được p-value = 0.0262 < 0.05 => mô hình vẫn có phần dư khôngphân phối chuẩn

39) = 1.279283 < 1.96 Mô hình không bị mắc lỗi tự tương quan

8 Di n gi i cu i, gi i thích ễn giải cuối, giải thích ải thích ối, giải thích ải thích

Trong mô hình hồi quy ban đầu:

- Mô hình hồi quy có dạng tuyến tính

- Dấu của hệ số góc phù hợp với dự kiến

- Không có hiện tượng bỏ sót biến.

- Không có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích

- Mô hình bị mắc lỗi tự tương quan

Sau khi sửa mô hình bằng cách ước lượng p sử dụng phần dư, có thể đề xuất được

mô hình tốt hơn như sau:

9 K t lu n ết ận

Tổng kết lại, sau khi thực hiện phân tích và thực nghiệm trên dữ liệu đã chọn,nhóm chúng em xin đề xuất mô hình tốt nhất để lượng hóa ảnh hưởng của các yếu tố đếnlượng tiền gửi trong các tài khoản tiết kiệm ở S&L như sau:

QDPASSt = 12939.78+ 83.45992 QYDUS t + 2326.267 SPREAD t – 13699.14 MMCDUM t

Từ mô hình này, có thể kết luận rằng: thứ nhất, thu nhập khả dụng có tác độngdương đến lượng tiền gửi trong tài khoản tiết kiệm ở S&L, thu nhập càng cao thì lượngtiền gửi tiết kiệm càng nhiều Thứ hai, độ chênh lệch giữa lãi suất hoàn vốn trung bìnhcủa các tài khoản sổ tiết kiệm trong S&L và lãi suất 3 tháng tín phiếu kho bạc có tác độngdương đối với lượng tiền gửi tiết kiệm Mức chênh lệch giữa lãi suất hoàn vốn trung bìnhcủa các tài khoản sổ tiết kiệm trong S&L và lãi suất 3 tháng tín phiếu kho bạc càng lớn thìlượng tiền gửi tiết kiệm càng nhiều Thứ ba, biến giả mang dấu âm Chênh lệch về lượng

Việc đưa ra những dự báo chính xác giúp Chính phủ có thể đưa ra được nhữngchính sách hợp lý, kịp thời để định hướng cho nền kinh tế thị trường

xã hội.

Tuy nhiên, trong phạm vi khuôn khổ một bài tiểu luận, nhóm em chỉ nghiên cứu sựảnh hưởng của một số yếu tố nhất định Dựa trên số liệu của thầy giáo đưa ra, với sự trợ

giúp của phần mềm Stata 12, nhóm chúng em đưa ra mô hình kinh tế lượng và kiểm định

các giả thiết đã lựa chọn cũng như đưa ra nhận xét, kết luận về các con số đã thể hiện trong bài

Trong quá trình làm việc nhóm, chúng em đã cố gắng để có bài tiểu luận tốt nhất nhưng chắc chắn không tránh khỏi những sai sót, kính mong được thầy góp ý để nhóm chúng em có thể hoàn thiện hơn bản báo cáo này

Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy!

2 Lý thuy t ết

Quy luật cung cầu là một trong các quy luật quan trọng của nền kinh tế Phân tích cung cầu là một trong những phương pháp phân tích kinh tế vĩ mô cơ bản Những khái niệm về cung cầu là một trong những phương tiện quan trọng để hiểu biết kinh tế và cần thiết đối với doanh nghiệp và người tiêu dùng để đưa ra quyết định đúng đắn

Dựa vào lý thuyết cung-cầu, lượng cầu của một mặt hàng X chịu ảnh hưởng của giá hàng hóa X, giá hàng hóa thay thế Y, thu nhập của người tiêu dùng, số lượng người tiêu dùng, các chính sách vĩ mô và kỳ vọng của người tiêu dùng Như vậy có thể thấy, khinghiên cứu cầu thịt lợn, ta không thể bỏ qua ảnh hưởng của giá thịt lợn, giá thịt bò và thu nhập của người dân Mỹ

có tương quan rất gần với khái niệm của độ co giãn được dùng trong kinh tế Như vậy