KINH TẾ LƯỢNG KIỂM ĐỊNH HỒI QUY

Phân tích hồi qui là phân tích mối liên hệ phụ thuộc giữa một biến gọi là biến phụ thuộc (biến được giải thích, biến nội sinh) phụ thuộc vào một hoặc một số biến khác gọi là (các) biến giải thích (biến độc lập, biến ngoại sinh, biến hồi qui).

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

KHOA TOÁN – THỐNG KÊ

BÀI TẬP NHÓM MÔN KINH TẾ LƯỢNG

ỨNG DỤNG

THÀNH VIÊN NHÓM:

1 Phạm Minh Tuấn 030630141666

2 Phan Thanh Toàn 030630141511

3 Nguyễn Minh 030630141496

Điện thoại: 0188 570 6840 Tên bài báo:

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN LƯỢNG VỐN VAY CỦA HỘ

NÔNG DÂN TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH KIÊNG GIANG

Nêu vấn đề cần nghiên cứu và các giả thuyết

Thiết lập mô hình

Thu thập, sử lý số liệu

Ước lượng các tham số

Phân tích, kiểm định mô hình

Mô hình ước lượng có tốt không

Sử dụng mô hình:

Dự báo, ra quyết định

có không

Th.S Trương Quốc hảo Trường Đại Học Nha Trang Nguồn : Tạp chí kinh tế trường Đại học Nha Trang

Câu 1 : phân tích bài vi t theo quy trình kinh t l ế ế ượ ng

Ta có quy trình tổng quát như sau:

1.1 Nêu vấn đề cần nghiên cứu và các giả thuyết

Nhằm đánh giá tác động đến lượng vốn vay của hộ nông dân một cách khách quan hơn Tác giả đã kế thừa lý thuyết nghiên cứu của Lê Khương Ninh và Phạm Văn Hùng (2011) hay nghiên cứu của Trương Đông Lộc và Trần Bá Duy năm 2009, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay, trong đó có các

yếu tố thuộc về tổ chức tín dụng và các yếu tố về nông hộ vay vốn Chính vì vậy,

từ cơ sở lý thuyết và kế thừa của các nhà nghiên cứu cùng với thực tế quan sát hộ nông dân vay vốn trên địa bàn tỉnh Kiên Giang, bài viết đưa ra mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay của hộ nông dân

1.2 Thiết lập mô hình

Mô hình hồi quy có dạng:

Mô hình của tác giả:

LUONGVONVAY = + SOLANVAY + MUCDICHDAUTU + DIENTICHTHECHAP + GIATRITAISAN +THUNHAPTRUOCKHIVAY + TUOICHUHO + TRINHDOHOCVAN + CONGVIECHIENTAI +

Các biến trong mô hình được giải thích như sau:

LUONGVON

VAY

Là biến phụ thuộc đo lường hộ nông dân vay vốn từ ngân hàng

SOLANVAY

Là biến đánh giá khả năng đến giao dịch của hộ nông dân với các ngân hàng, số lần vay tiền trong năm càng nhiều thì lượng vốn vay của hộ nông dân càng cao, biến này được kì vọng là dương

Lần

MUCDICHD

AUTU

Là biến giả, có giá trị là 1 nếu khoản vay phục vụ mục đích là đầu tư vốn lưu động và là 0 nếu khoản vay phục

vụ mục đích là đầu tư vốn cố định, thực tế mục đích đầu

tư được kì vọng là đồng biến với lượng vốn vay của hộ nông dân mang dấu dương

DIENTICHT

HECHAP

Là diện tích canh tác của hộ nông dân( 1000m2) Những

hộ nông dân có đất càng nhiều thì càng dể dàng vay vốn tại ngân hàng, biến này được kì vọng dương

m2

GIATRITAIS Là biến được kì vọng sẽ có sự tương quan đồng biến Triệu

AN mang dấu dương với lượng vốn vay Tài sản sẽ được định

giá thông qua nhân viên thẩm định giá của ngân hàng đồng

THUNHAPT

RUOCKHIV

AY

Là biến được kì vọng dương, có tương quan thuận với lượng vốn vay Trong sản xuất nông nghiệp tình trạng không bền vững thường xuyên xảy ra do các yếu tố tự nhiên, khí hậu, thiên tai, giá cả, điều đó sẽ tác động đến thu nhập của hộ nông dân

Triệu đồng

TUOICHUH

O

Là tuổi của hộ nông dân vay vốn, biến tuổi được kì vọng

có giá trị dương Tuy nhiên cũng có lập luận rằng cùng với tuổi tác và kinh nghiệm, các hộ gia đình thường tích lũy được nhiều tài sản cũng như vốn nên có thể ít có nhu cầu vay vốn, khi đó biến tuổi sẽ mang giá trị âm Chính

vì vậy, theo các nhà nghiên cứu, ảnh hưởng của tuổi đến lượng vốn vay chỉ có thể kiểm nghiệm nghiên cứu bằng thực tế

Năm

TRINHDOH

OCVAN

Là biến đo lường trình độ của hộ nông dân,biến này được

kì vọng là dương, bởi hộ nông dân có trình độ học vấn càng cao, thì việc đi vay vốn sẽ dể dàng và sủ dụng vốn càng hiệu quả

Năm

CONGVIEC

HIENTAI

Là biến giả, có giá trị là 0 nếu công việc hiện tại là làm thuần nông và là 1 nếu công việc hiện tại là làm thuần nông kết hợp với nghề khác, biến này được kì vọng là mang dấu dương

1.3 Thu thập, sử lý số liệu

Bài viết tác giả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay của các hộ dân trên địa bàn tỉnh Kiên Giang thông qua việc khảo sát thực tế đối với

132 hộ nông dân vay vốn bằng các bảng câu hỏi khách quan Và việc này được thực hiện trên 2 địa bàn trọng điểm về nông nghiệp của tỉnh Kiên Giang là huyện Hòn Đất và huyện Tân Hiệp Sau khi thu thập dữ liệu, các nhà nghiên cứu tiến thành phân tích số liệu bằng việc sử dụng các phương pháp như thống kê, thống

kê mô tả, so sánh và phân tích bằng các phần mềm như SPSS 16.0, Microsost Excel

Cùng với kết quả khảo sát có được các nhà nghiên cứu đã phân loại các tiêu chí đánh giá và phân nhóm chúng theo các luồng thông tin như : phân tích theo thông tin thuận lợi khi đi vay vốn, phân tích thông tin khó khăn khi đi vay vốn và phân tích thông tin về lượng vốn vay qua các hình thức Các tiêu chí này được chia theo tỷ lệ % của từng nhóm để từ đó tác giả có thể đưa ra các nhận xét hợp lý và đánh giá thông tin một cách chính xác hơn

1.4 Ước lượng các tham số

Sau khi nghiên cứu, tác giả đưa ra được 8 biến tác động đến lượng vốn vay như sau:

Vậy ta có thể rút ra được kết quả ước lượng của mô hình đó là :

Hay:

Lượng vay vốn = -1.50796 + 5.524 số lần vay + 1.7055 mục đích đầu tư + 0.1 diện tích thế chấp + 0.169 giá trị tài sản + 0.704 thu nhập trước khi vay + 0.988 tuổi chủ hộ + 9.8115 trình độ học vấn – 3.8726 công việc hiện tại

1.5 Kiểm định giả thuyết

Nhìn vào kết quả nghiên cứu trong bảng 4, ta thấy hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.942 nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình tương đối cao 94.2% Lượng vốn vay được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình là 94.2% với mức ý nghĩa 5%

Bên cạnh đó, việc kiểm định mô hình đã được ước lượng ở trên khá phù hợp với các lý thuyết mà tác giả đã đặt ra và kế thừa về các yếu tố ảnh hưởng đến lượng vốn vay Trong đó chỉ có một biến CONGVIECHIENTAI là có tham số ngược dấu với kỳ vọng ban đầu của tác giả

Tóm lại các kết quả cho mô hình trên của tác giả thể hiện rằng mô hình là khá tốt vì hầu hết đáp ứng được và đúng như kỳ vọng theo lý thuyết đưa ra, nên không cần phải xem xét lại các bước ban đầu và xây dựng lại mô hình Vì vậy mô hình này của tác giả có thể sử dụng trong việc dự báo và đề ra chính sách, mặt khác kết quả thực nghiệm này cũng góp phần củng cố phát triển các luận cứ ban đầu được nêu ra

1.6 Dự báo

Vì mô hình được cho là khá tốt nên việc dự báo sẽ có phần chính xác hơn

và khả thi hơn Giả sử như MUCDICHDAUTU là đầu tư vốn lưu động, DIENTICHTHECHAP tăng lên 1 (1000m2), GIATRITAISAN tăng lên 1 triệu đồng, THUNHAPTRUOCKHIVAY tăng 1 triệu đồng, TUOICHUHO tăng 1 tuổi, TRINHDOHOCVAN tăng 1 cấp và CONGVIECHIENTAI là làm thuẩn nông kết hợp nghề khác thì lượng vốn vay bình quân tăng :

triệu đồng

Ngoài mục đích dự báo, ta còn có thể dùng mô hình kinh tế lượng nhằm mục đích ước lượng tác động của chính sách Ví dụ như là những kiến nghị mà tác giả đã nêu ra trong bài, một trong số đó như giải pháp cơ chế chính sách của Chính phủ: hỗ trợ các khoản vay, hỗ trợ về giá cả xuất nhập khẩu hoặc đối với chính quyền địa phương: xây dựng kết cấu hạ tầng, giải pháp liên kết tín dụng nông nghiệp để giúp hộ nông dân vay vốn tốt hơn

Câu 2: B d li u nghiên thu c b d li u gì? ộ ữ ệ ộ ộ ữ ệ

Bộ dữ liệu mà tác giả nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn năm 2011 trên nhiều đối tượng khác nhau (ở đây là 132 hộ nông dân vay vốn tỉnh Kiêng Giang) Vậy cho nên bộ dữ liệu này thuộc loại dữ liệu chéo

Câu 3: Ch ra bi n nào là bi n đ nh tính, đ nh l ỉ ế ế ị ị ượ ng?