Tiểu luận Sự ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn dân cư tại hệ thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam

Tiểu luận kinh tế lượng
Tiểu luận
Sự ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn dân cư tại hệ thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam
Giảng viên : PGS.TS Trương Bá Thanh Nhóm 4 - Cao học KTPT khóa 1, 2008-2010
1
LỜI MỞ ĐẦU
Như chúng ta đã biết, 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 của chúng ta có nền kinh tế phát triển chưa cao và khoa học kỹ thuật còn lạc hậu so với khu vực và thế giới. Chính vì vậy, vốn đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế đất nước, thực hiện công cuộc công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Đảng và Nhà nước chúng ta đã nhận định không chỉ trông chờ vào nguồn vốn bên ngoài mà còn phải phát huy cao độ nội lực để chuyển dịch cơ cấu kinh tế.
Hiện nay trong lĩnh vực hoạt động 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 lượng tiền nhàn rỗi đó phải nói đến nguồn tiền của các tầng lớp dân cư. Đây là nguồn vốn dồi dào, là nguồn tiền gửi có tính ổn định, vững chắc và ngày một tăng lên. Kinh tế ngày càng phát triển thì thu nhập của mọi tầng lớp dân cư ngày càng tăng. Đây chính là lợi thế cho ngân hàng, cho Nhà nước trong việc huy động nguồn vốn phục vụ cho sự phát triển kinh tế- xã hội.
Nhận thức được tầm quan trọng của nguồn vốn và đặc biệt là nguồn vốn huy động từ dân cư, nhóm chúng tôi tiến hành nghiên cứu, tìm hiểu một số nhân tố chính ảnh hưởng đến công tác huy động vốn từ dân cư tại hệ thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam. Cụ thể tên đề tài là “Sự ảnh hưởng của tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số đến việc huy động vốn dân cư tại hệ thống Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam”
Nhóm chúng tôi hy vọng rằng đề tài sẽ mang lại một số ý nghĩa thực tiễn chẳng
hạn như khi chúng ta biết số liệu về tổng sản phẩm quốc nội hoặc lãi suất huy động của bất kỳ tỉnh nào thì bạn có thể dự đoán tương đối được nguồn vốn huy động từ dân cư tại tỉnh đó và sự biến động của các nhân tố này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến công tác huy động vốn của ngân hàng; hoặc trên cơ sở số liệu đã có chúng ta có thể dự báo tình hình huy động vốn từ dân cư cho các năm sau của Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
PHẦN I
KHÁI QUÁT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Đôi nét về Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam.
Thành lập ngày 26/04/1957 với tên gọi Ngân hàng Kiến thiết Việt Nam. Qua nhiều lần đổi tên, ngày 14/11/1990 chuyển thành Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt N am, hoạt động theo Luật các Tổ chức Tín dụng Việt Nam, đến nay Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) là Ngân hàng thương mại quốc doanh, kinh doanh đa ngành, đa lĩnh vực về tài chính, tiền tệ, tín dụng, dịch vụ ngân hàng và phi ngân hàng phù hợp với quy định của pháp luật, không ngừng nâng cao lợi nhuận của ngân hàng, góp phần thực hiện chính sách tiền tệ quốc gia, phục vụ phát triển kinh tế đất nước.
BIDV là ngân hàng lớn thứ hai của Việt Nam (sau Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam) cả về vốn, tài sản, đội ngũ cán bộ nhân viên, mạng lưới hoạt động và số lượng khách hàng. Đến cuối 2007, BIDV có 10.643 tỷ VNĐ vốn tự có theo quyết định của Thủ tướng Chính phủ, tổng tài sản: 201.382 tỷ VNĐ; 103 chi nhánh và gần 400 điểm giao dịch toàn quốc, có quan hệ với trên 8.000 doanh nghiệp và hộ sản xuất kinh doanh, trên mười triệu khách hàng giao dịch các loại.
Đồng thời, là ngân hàng đầu tư tích cực vào đổi mới và ứng dụng công nghệ ngân hàng phục vụ đắc lực cho công tác quản trị kinh doanh và phát triển mạng lưới dịch vụ ngân hàng tiên tiến. Hiện BIDV đã kết nối trên diện rộng mạng máy tính từ trụ sở chính đến 103 chi nhánh và gần 400 điểm giao dịch; và một hệ thống các dịch vụ ngân hàng gồm dịch vụ thanh toán quốc tế qua mạng SWIFT. Đến nay, BIDV hoàn toàn có đủ năng lực cung ứng các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng hiện đại, tiện ích cho mọi đối tượng khách hàng trong và ngoài nước.
Là ngân hàng có mạng lưới ngân hàng đại lý lớn với trên 800 ngân hàng trên thế giới. Là thành viên của Hiệp hội Ngân hàng Châu Á, Hiệp hội ngân hàng ASEAN, Hiệp hội các định chế tài chính phát triển Châu Á – Thái Bình Dương (ADFIAP), Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam. Trong những năm qua, BIDV vinh dự được phục vụ cho các Hội nghị quốc tế tổ chức tại Việt nam, đặc biệt trong đó có Hội Nghị APEC tổ chức tại Việt Nam vào năm 2006. Liên doanh với Ngân hàng Ngoại thương Nga thành lập Ngân hàng liên doanh Việt-Nga, với Ngân hàng Ngoại thương Lào thành lập Ngân hàng Liên doanh
Lào-Việt và Public bank của Malaysia thành lập Ngân hàng Liên doanh VID Public bank. Tiếp nhận và triển khai có hiệu quả các dự án của các tổ chức tài chính tín dụng ngân hàng quốc tế đặc biệt là các dự án của WB (các dự án tài chính nông thôn 1,2 và 3), ADB và các tổ chức tài chính khác.
Với vị thế là một trong những ngân hàng thương mại hàng đầu của Việt Nam, BIDV đã nỗ lực hết mình, đạt được nhiều thành tựu đáng khích lệ qua đó đóng góp to lớn vào sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá và phát triển kinh tế của đất nước trong thời gian qua.
Khái quát vấn đề nghiên cứu
Trong quá trình học tập và nghiên cứu môn kinh tế lượng, chúng tôi phát hiện ra rất nhiều vấn đề hay và bổ ích cho công việc. Môn học đã giúp nhóm chúng tôi biết được một số phương pháp nghiên cứu quan trọng trong việc ứng dụng vào công việc thực tế mà trước đây chúng tôi thường xem nhẹ. Đặc biệt là những cán bộ ngân hàng chuyên nghiên cứu về lĩnh vực huy động vốn, chúng tôi thường hay đặt ra câu hỏi những nhân tố nào ảnh hưởng đến công tác huy động vốn của ngân hàng. Trước đây, chúng tôi chỉ dừng lại ở việc phân tích mang tính định tính là chủ yếu, hiểu vấn đề một cách khái quát nhưng sau khi học xong môn kinh tế lượng, chúng tôi có thể áp dụng một số phương pháp để đưa ra kết quả nghiên cứu thực tiễn hơn và mang tính định lượng. Chính điều này làm cho vấn đề nghiên cứu có tính thuyết phục hơn.
Ngân hàng là mạch máu của nền kinh tế, là đơn vị kinh doanh trong lĩnh vực tiền tệ. Cụ thể là ngân hàng huy động vốn, đặc biệt là nguồn vốn nhàn rỗi từ dân cư để cho các đơn vị có nhu cầu vay. Để đảm bảo đáp ứng được nhu cầu đi vay của các doanh nghiệp đòi hỏi nguồn vốn huy động của ngân hàng đặc biệt phải ổn định và phát triển. Nhưng chúng ta biết rằng nguồn vốn huy động được chịu tác động bởi rất nhiều nhân tố chẳng hạn như lãi suất huy động, thu nhập của người dân, chính sách huy động của từng ngân hàng trên địa bàn, số lượng ngân hàng trên địa bàn, vị thế và uy tín của ngân hàng, lạm phát . Có những nhân tố mang tính khách quan và những nhân tố khác mang tính chủ quan. Vấn đề ở đây là làm cách nào để có được dự đoán, nắm bắt các nhân tố khách quan và tác động, sử dụng vào các nhân tố chủ quan như là một công cụ chính trong công tác huy động vốn.
Trong quá trình nghiên cứu, sử dụng nhiều mô hình, nhóm chúng tôi nhận thấy rằng mô hình sau là tương đối hợp lý nhất. Mô hình đó là nguồn vốn huy động từ dân cư phụ thuộc chủ yếu từ tổng sản phẩm quốc nội, lãi suất và mật độ dân số. Nhóm chúng tôi sử dụng nguồn dữ liệu thu thập được tiến hành chạy thử mô hình. Bước đầu, đã thu được một số kết quả tương đối khả quan.
Nhóm sử dụng số liệu năm 2007 về doanh số huy động vốn, tổng sản phẩm quốc nội của từng tỉnh thành theo mẫu quan sát, lãi suất huy động bình quân của các Chi nhánh Ngân hàng Đầu tư và Phát triển trên từng địa bàn, mật độ dân số từng tỉnh thành.
Mô hình nhóm đưa ra gồm có các biến sau:
Biến doanh số huy động vốn từ dân cư năm 2007 của 30 tỉnh thành tại Ngân hàng Đầu Tư và Phát triển Việt Nam (biến phụ thuộc-Y)
Biến tổng sản phẩm quốc nội (GDP) năm 2007 của từng tỉnh thành (biến độc lập-X2)
Lãi suất huy động vốn năm 2007 của từng chi nhánh trên từng địa bàn (biến độc lập- X3)
Biến mật độ dân số của tỉnh, thành (người/km2)(biến độc lập-X4)
PHẦN II
SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI, LÃI SUẤT HUY ĐỘNG VỐN, MẬT ĐỘ DÂN SỐ
ĐẾN HUY ĐỘNG VỐN
Các giả thiết
Để đưa ra mô hình, chúng ta giả thiết:
Mô hình là mô hình tuyến tính
Kỳ vọng của các sai số bằng không
Phương sai thuần nhất bằng nhau
Sai số tuân theo phân phối chuẩn
Mô hình toán học
Hàm hồi quy tổng thể có dạng
Y = 1 + 2X2 + 3X3 + 3X4 +ui
Trong đó:
Y: Doanh số huy động vốn trung bình của 1 tỉnh, thành- Biến phụ thuộc X2: GDP (tỷ đồng)
X3: Lãi suất (%/năm)
X4: Mật độ dân số (người/km2)
1: Hệ số chặn
ui: Yếu tố ngẫu nhiên
Thu thập số liệu
Tình hình huy động vốn, GDP, lãi suất huy động bình quân năm 2007 của BIDV tại 30 tỉnh thành, mật độ dân số của 30 tỉnh thành:
TT
Tỉnh thành
Huy động
vốn
GDP
Lãi suất
Mật độ số (Người
/km2)
( tỷ đồng)
(tỷ đồng)
(%/năm)
1
Bắc Ninh
1,682
5,913
8.28
1,250
2
Hà Tây
859
18,085
8.04
1,165
3
Hải Phòng
2,126
25,739
8.28
1,202
4
Thái Bình
568
5,967
8.04
1,208
5
Hải Dương
1,155
9,184
8.16
1,048
6
Nam Định
696
12,365
8.04
1,206
7
Cao Bằng
277
2,855
7.80
78
8
Bắc Giang
301
8,218
7.80
420
9
Thái Nguyên
924
7,544
8.04
321
10
Quảng Ninh
1,634
15,506
8.16
180
11
Thanh Hóa
833
24,614
8.04
332
12
Nghệ An
1,703
19,769
8.28
188
13
Hà Tĩnh
622
5,149
8.04
214
14
Quảng Bình
1,021
5,540
8.16
106
15
Quảng Trị
265
3,990
7.80
420
16
Đà Nẵng
983
13,501
8.04
641
17
Quảng Ngãi
405
5,388
8.04
250
18
Bình Định
539
11,052
8.04
261
19
Khánh Hòa
502
15,895
8.04
220
20
Gia Lai
567
737
8.04
75
21
Đắk Lắk
276
14,425
7.80
134
22
Lâm Đồng
302
11,071
7.80
123
23
Bình Dương
550
17,897
8.04
379
24
Đồng Nai
636
35,326
8.04
382
25
Bà Rịa - Vũng Tàu
1,411
34,966
8.16
476
26
Bến Tre
553
11,239
8.04
574
27
Vĩnh Long
242
9,234
7.80
718
28
Đồng Tháp
85
12,150
7.80
495
29
Cần Thơ
278
18,069
7.80
824
30
Tiền Giang
341
14,793
7.80
694
Kết quả mô hình (3 biến) được chạy bằng phần mềm SPSS
Model Summary Model 
R 
R Square 
Adjusted R Square 
Std. Error of the Estimate 
Change Statistics 
Durbin- Watson 
R 
Square Change 
F 
Change 
df1 
df 2	Sig. F 
Change 
1 
0.9129 
0.833369 
0.814142
223.6913
0.833369
43.34432 
3 
26	2.94E- 
10 
1.791 
a.Predictors: (Constant), X4, X2, X3
b.Dependent Variable: Y

ANOVA
Model 
Sum of Squares 
df 
Mean Square 
F 
Sig. 
1 
Regression 
6506564.464
3
2168854.821
43.34
.000a
Residual 
1300983.003
26
50037.808
Total 
7807547.467
29
a.Predictors: (Constant), X4, X2, X3 b.Dependent Variable: Y
Coefficientsa
Model 
Unstandardized 
Coefficients 
Standardized 
Coef of ancients 
t 
Sig. 
95% Confidence Interval for B 
B 
Std. 
Error 
Beta 
Lower 
Bound 
Upper 
Bound 
1 
(Constant) 
-21010.3 
2138.842 
-9.8232 
.0000 
-25406.7 
-16613.8 
X2 
0.006153 
0.005238 
0.098426 
1.174708 
0.2508 
-0.00461 
0.016919 
X3 
2700.201 
271.023 
0.862868 
9.962997 
.0000 
2143.105 
3257.297 
X4 
0.073526 
0.110915 
0.05503 
0.662906 
0.5132 
-0.15446 
0.301514 
a.Dependent Variable: Y
Correlations
Y 
X1 
X2 
X3 
X4 
Pearson Correlation 
Y 
1.000
1.00
.357
.906
.291
X1 
.
.
.
X2 
.357
1.000
.295
.080
X3 
.906
.295
1.000
.265
X4 
.291
.080
.265
1.000
Sig. (1-tailed) 
Y 
.
.00
.026
.000
.059
X1 
.000
.000
.000
.000
X2 
.026
.00
.
.057
.338
X3 
.000
.00
.057
.
.079
X4 
.059
.00
.338
.079
N 
Y 
X1 X2 
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
X3 
X4 
30
30
3
3
30
30
30
30
30
30
Từ kết quả trên cho ta mô hình toán sau:
Y = -21,010.286 + 0.06 X2 + 2,700.201 X3 + 0.074 X4
Từ mô hình này, ta thấy biến lãi suất là có ý nghĩa nhất. Khi lãi suất tăng 1% thì vốn huy động tăng 2,700.201%.Các biến tổng sản phẩm quốc nội, mật độ dân số ảnh hưởng rất ít đến huy động vốn của ngân hàng, cụ thể khi tổng sản phẩm quốc nội tăng lên 1% thì vốn huy động tăng lên 0.06%, mật độ dân số tăng lên 1% thì vốn huy động tăng lên 0.074%. Điều này cũng thật dễ hiểu vì vốn huy động còn phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố như thu nhập khả dụng và tiết kiệm trong chi tiêu của người dân.
Tiến hành kiểm định
Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy
Giả thiết:	H0: i = 0, tức là Xi không ảnh hưởng đến Y (i =2,3,4) H1:	i # 0, tức là X i có ảnh hưởng đến Y
Tra bảng: F0,05(2; 27) = 3,49.
Từ bảng Anova trên thì F = 43,344 và Sig = 0.000, ta thấy tham số F > F0,05(2; 27), như vậy F thật sự có ý nghĩa. Tức là bác bỏ giả thiết H 0. Ta kết luận Chấp nhận giả thiết H1, nghĩa là có ít nhất một yếu tố ảnh hưởng đến huy động vốn.
Kiểm định giả thiết của các hệ số hồi quy riêng
Kết quả SPSS cho ta :
t2 = 1.175	sig2 = 0.251
t3= 9.963	sig3 = 0.000
t4 = 0.663	sig 4 = 0.513
Qua kết quả trên cho thấy biến X3 là rất có ý nghĩa với mô hình. Các biến X2 và X4 thật sự chưa có ý nghĩa nhiều tới mô hình.
Khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy riêng:
Đối với
β2 :
( - 0.005 ; 0.17 )
`
Đối với
Đối với
β3 :
β4 :
( 2143.105 ; 3257.297 )
( -0.154 ; 0.302 )
Kết quả SPSS cho ta hệ số xác định bội R2 = 0.833, điều này có nghĩa là mô hình giải thích được 83,3% các quan sát. Phần còn lại do sai số.
Dựa vào bảng kết quả trên cho ta thấy trong ba biến tổng sản phẩm quốc nội, mật độ dân số và lãi suất huy động thì biến lãi suất có ý nghĩa hơn. (Sig = 0.000 )
Rõ ràng với các kết quả đã phân tích ở trên, nhóm chúng tôi thấy rằng mô hình đưa ra là tương đối phù hợp. Độ phù hợp của mô hình (R2 =0.833) tương đối cao. Tuy nhiên trong thực tế doanh số huy động vốn còn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như chính sách chăm sóc khách hàng, chính sách khuyến mãi cho khách hàng, uy tín, vị trí và thương hiệu của ngân hàng cũng như đôi lúc còn phụ thuộc vào thói quen của khách hàng... Trong thực tế các biến này không mang tính định tính cho nên rất khó để xác định. Vì thế, nếu có thể thu thập, đánh giá để đưa ra số liệu cho mô hình, nhóm chúng tôi sẽ đưa thêm vào mô hình biến chính sách chăm sóc khách hàng của ngân hàng ( có thể coi đây là biến giả: Ngân hàng nào có chính sách chăm sóc khách hàng tốt luôn làm khách hàng hài lòng thì nhận giá trị 1; và ngược lại nhận giá trị 0 ). Tuy vậy, việc định lượng các giá trị này quả là không đơn giản vì thế nhóm chúng tôi chỉ dừng lại nghiên cứu mô hình trên.
Phát hiện tự tương quan trong mô hình theo DW
Kết quả chạy SPSS ta có DW=1.791
Tra bảng DW với mức ý nghĩa 5% , k’ = 3, n = 30 ta có dl và du như sau: dl =1.214 ; du = 1.650 ; 4- du = 2.350
Ta có: du = 1.650 < d = 1.791 < 4-du =2.350
Kết quả trên cho thấy không có tự tương quan dương hoặc âm
Phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến
Sử dụng hệ số tương quan cặp để phát hiện đa cộng tuyến:
Kết quả SPSS ở phần Pearson correlations ta thấy hệ số tương quan : rX2X3 = 0.295 < 0.8
rX3X 4 = 0.265 < 0.8
rX2X 4 = 0.080 < 0.8
Chứng tỏ các biến không có hiện tượng đa cộng tuyến.