intTypePromotion=1

Bài tập kế toán ngân hàng tham khảo

Chia sẻ: Lan Lan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:30

0
389
lượt xem
97
download

Bài tập kế toán ngân hàng tham khảo

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài Tập Kế Toán Quản Trị (Có Lời Giải Mẫu) này được biên soạn phù hợp với nội dung chương trình môn học Kế toán quản trị, nhằm giúp bạn đọc có thể vận dụng tốt nhất những cơ sở lý thuyết đã học vào những tình huống cụ thể.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài tập kế toán ngân hàng tham khảo

  1. BÀI TẬP CHƯƠNG 7, 8 VÀ 9. * Có số liệu sau : tt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Y 495 520 535 572 603 650 325 770 815 889 M 140 140.5 145.4 147.9 153.5 160.4 73.3 172.5 183.3 197.5 I 78.8 78.7 77.9 87.9 93.4 101.7 66 130.4 128 139.9 R 4.46 3.98 3.54 3.47 3.67 4.03 6.7 5.23 5.03 5.68 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 960 1050 237 1208 1350 1460 1580 1770 1950 2235 204.2 214.5 55.7 249.5 262.5 274.4 286.5 306.5 331.5 358.4 155.2 150.3 35.6 205.6 594.7 145.8 226 286.5 358.3 434 7.02 7.29 5.65 5.72 6.95 7.82 7.49 6.77 6.69 8.29 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 2480 2710 3040 3150 3404 3780 4050 4270 4550 4900 789.5 960.3 436.4 790.5 521.5 735.6 619.9 724.5 749.7 975.6 998.5 897.8 558 890.8 546.7 889.5 1457.6 717.6 749.3 1250.8 9.71 11.55 14.44 12.92 10.45 11.89 9.64 7.06 7.68 8.26 1
  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
  3. Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 73.69191 323.5568 0.227756 0.8216 M 2.737142 0.974521 2.808705 0.0093 I 1.255382 0.665422 1.886596 0.0704 R 33.17342 55.90722 0.593366 0.5581 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 MÔ HÌNH 1 3
  4. Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 228.6113 188.8032 1.210845 0.2364 M 2.899593 0.923983 3.138144 0.0041 I 1.317177 0.649288 2.028647 0.0525 R-squared 0.839789 Mean dependent var 1876.933 Adjusted R-squared 0.827922 S.D. dependent var 1416.46 S.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 F-statistic 70.76413 Durbin-Watson stat 1.648984 Prob(F-statistic) 0.000000 MÔ HÌNH 2 4
  5. Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -89.4713 326.226 -0.274262 0.786 M 4.234307 0.591816 7.15477 0.0000 R 49.68073 57.77602 0.859885 0.3974 R-squared 0.820291 Mean dependent var 1876.933 Adjusted R-squared 0.806979 S.D. dependent var 1416.46 S.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 F-statistic 61.62152 Durbin-Watson stat 1.388641 Prob(F-statistic) 0.000000 MÔ HINH 3 5
  6. Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 30 Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 136.0326 193.1282 0.704364 0.487 M 4.596842 0.413385 11.12 0.000 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 Prob(F-statistic) 0.000000 MÔ HÌNH 4 6
  7. 1/ Thực hiện các kiểm định : * Phương sai nhiễu thay đổi : Heteroskedasticity Test: White F-statistic 7.257448 Prob. F(9,20) 0.0001 Obs*R-squared 22.96741 Prob. Chi-Square(9) 0.0063 Scaled explained SS 30.53599 Prob. Chi-Square(9) 0.0004 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 Kiểm định phương sai nhiễu mô hình 2 Heteroskedasticity Test: White F-statistic 6.384566 Prob. F(5,24) 0.0007 Obs*R-squared 17.12512 Prob. Chi-Square(5) 0.0043 Scaled explained SS 27.56033 Prob. Chi-Square(5) 0.0000 Kiểm định phương sai nhiễu mô hình 3 7
  8. * Phương sai nhiễu thay đổi : Heteroskedasticity Test: White F-statistic 11.05193 Prob. F(2,27) 0.0003 Obs*R-squared 13.50435 Prob. Chi-Square(2) 0.0012 Scaled explained SS 22.0101 Prob. Chi-Square(2) 0.0000 Kiểm định phương sai nhiễu mô hình 4 * Kiểm định tự tương quan : Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.747903 Prob. F(2,24) 0.1956 Obs*R-squared 3.814187 Prob. Chi-Square(2) 0.1485 Kiểm định tương quan bậc 2 mô hình 1 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.904181 Prob. F(1,26) 0.3504 Obs*R-squared 1.008224 Prob. Chi-Square(1) 0.3153 Kiểm định tương quan bậc 1 mô hình 2 8
  9. * Kiểm định tự tương quan : Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 4.334713 Prob. F(1,26) 0.0473 Obs*R-squared 4.286884 Prob. Chi-Square(1) 0.0384 Kiểm định tương quan bậc 1 mô hình 3 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.323074 Prob. F(1,27) 0.2601 Obs*R-squared 1.401409 Prob. Chi-Square(1) 0.2365 Kiểm định tương quan bậc 1 mô hình 4 * Kiểm định bỏ sót biến : 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 9
  10. * Kiểm định thiếu biến : Ramsey RESET Test: F-statistic 8.193433 Prob. F(1,26) 0.0082 Log likelihood ratio 8.218112 Prob. Chi-Square(1) 0.0041 Kiểm định thiếu biến mô hình 2 Ramsey RESET Test: F-statistic 20.88303 Prob. F(1,26) 0.0001 Log likelihood ratio 17.68677 Prob. Chi-Square(1) 0.0000 Kiểm định thiếu biến mô hình 3 * Kiểm định bỏ sót biến : Omitted Variables: R F-statistic 0.352083 Prob. F(1,26) 0.5581 Log likelihood ratio 0.403523 Prob. Chi-Square(1) 0.5253 Kiểm định bỏ sót biến (R) mô hình 2 10
  11. * Kiểm định bỏ sót biến : Omitted Variables: I F-statistic 3.559246 Prob. F(1,26) 0.0404 Log likelihood ratio 3.849001 Prob. Chi-Square(1) 0.0498 Kiểm định bỏ sót biến (I) mô hình 3 Omitted Variables: I R F-statistic 2.184367 Prob. F(2,26) 0.0428 Log likelihood ratio 4.659511 Prob. Chi-Square(2) 0.0473 Kiểm định bỏ sót 2 biến (I và R) mô hình 4 * Kiểm định biến thừa : Redundant Variables: R F-statistic 0.352083 Prob. F(1,26) 0.5581 Log likelihood ratio 0.403523 Prob. Chi-Square(1) 0.5253 Kiểm định thừa biến mô hình 1 11
  12. * Kiểm định biến thừa : Redundant Variables: I F-statistic 3.559246 Prob. F(1,26) 0.0404 Log likelihood ratio 3.849001 Prob. Chi-Square(1) 0.0498 Kiểm định thừa biến mô hình 1 Redundant Variables: I R F-statistic 2.184367 Prob. F(2,26) 0.0428 Log likelihood ratio 4.659511 Prob. Chi-Square(2) 0.0473 Kiểm định thừa biến mô hình 1 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
  13. * Kiểm đinh Park : Dependent Variable: LOG(UMU^2) Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.37739 3.494676 0.680289 0.5019 LOG(M) 1.486019 0.61115 2.431512 0.0217 R-squared 0.17434 Mean dependent var 10.80119 F-statistic 5.912251 Durbin-Watson stat 2.047025 Prob(F-statistic) 0.021688 Kiểm định Park Mô hình 2 * Kiểm định Glejser : Dependent Variable: ABS(UMU) Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 21.77111 94.25351 0.230985 0.819 M 0.978156 0.201747 4.848435 0.0000 R-squared 0.456388 Mean dependent var 392.2149 F-statistic 23.50732 Durbin-Watson stat 1.766343 Prob(F-statistic) 0.000042 Kiểm định Glejser mô hình 2 13
  14. * Cách khắc phục : * Theo giả thiết : E(Ui2) = i2 = i2.Xi2 Dependent Variable: Y/M Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 1/M -56.7563 53.09942 -1.068868 0.2946 M/M 4.234684 0.60438 7.006659 0.0000 I/M 0.902943 0.450471 2.00444 0.0551 R-squared 0.240148 Mean dependent var 4.842437 Durbin-Watson stat 2.016109 Khắc phục (phương sai tỷ lệ với M^2) * Kiểm định : Heteroskedasticity Test: White F-statistic 2.136905 Prob. F(5,24) 0.0955 Obs*R-squared 9.241462 Prob. Chi-Square(5) 0.0998 Scaled explained SS 8.135213 Prob. Chi-Square(5) 0.1489 Kiểm định phương sai nhiễu theo M (Mô hình 2) 14
  15. * Theo giả thiết : E(Ui2) = i2 = i2.Xi Dependent Variable: Y/SQR(M) Included observations: 30 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 1/SQR(M) 16.31285 106.1574 0.153667 0.879 M/SQR(M) 3.800622 0.815385 4.661139 0.0001 I/SQR(M) 1.008502 0.57072 1.76707 0.0885 R-squared 0.720501 Mean dependent var 90.04589 Durbin-Watson stat 1.963722 Khắc phục (phương sai tỷ lệ với M) * Kiểm định : Heteroskedasticity Test: White F-statistic 5.022777 Prob. F(5,24) 0.0027 Obs*R-squared 15.34019 Prob. Chi-Square(5) 0.009 Scaled explained SS 19.45722 Prob. Chi-Square(5) 0.0016 Kiểm định phương sai nhiễu theo SQR(M)(Mô hình 2) 15
  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 2p4 = 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 tương0,05quan bậc 4) (n – p)R 2p4 = (30 – 4)*0,3218 = 8,3668 < 2(4) = 9,4877, chấp nhận Ho, không có TTQ bậc 4 trong mô hình. 16
  17. + Kiểm định tự tương quan bậc 3 : Ta có : n = 30 bậc TQ : p = 3 R 2p3 = 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)R 2p3 = (30 – 3)*0,3221 = 8,6967 > 2(3) = 7,8147, bác bỏ Ho, đã xảy ra TTQ bậc 3 trong mô hình. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 3.743122 Prob. F(3,24) 0.0245 Obs*R-squared 9.562505 Prob. Chi-Square(3) 0.0227 Kiểm định tương quan bậc 3 (Mô hình 3) Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 2.728446 Prob. F(4,23) 0.054 Obs*R-squared 9.654291 Prob. Chi-Square(4) 0.0567 Kiểm định tương quan bậc 4 ( Mô hình 3) 17
  18. 4/ Sử dụng kiểm định chuỗi dấu để kiểm định TTQ : Ta có bảng phần dư sau : Quan sát Phần dư Dấu Quan sát Phần dư Dấu 1 -229.907809 trừ 16 -0.9259891 trừ 2 -183.178212 trừ 17 84.2335314 cộng 3 -167.066797 trừ 18 225.317508 cộng 4 -137.174915 trừ 19 303.434279 cộng 5 -139.823183 trừ 20 395.042239 cộng 6 -139.924968 trừ 21 -1255.9144 trừ 7 -228.764336 trừ 22 -1840.5466 trừ 8 -130.776965 trừ 23 564.229763 cộng 9 -121.571339 trừ 24 -749.62381 trừ 10 -139.990981 trừ 25 766.116311 cộng 11 -163.93302 trừ 26 164.010827 cộng 12 -130.960184 trừ 27 1035.70185 cộng 13 -190.075758 trừ 28 940.969569 cộng 14 -43.1621988 trừ 29 1083.46297 cộng 15 -17.3154946 trừ 30 448.118083 cộng 18
  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. Ta tính các đại lượng : 2*n1*n2 2*(11)*(19) E(k) = +1 = + 1 = 14,9333 n1 + n2 (11) + (19) 2*n1*n2 (2*n1*n2 - n1 - n2 ) 2(11)(19) (2(11)(19) - 11 - 19) Var(k) = = 2 (n1 + n2) (n1 + n2 - 1) (11 + 19)2 (11 + 19 - 1) Se(k) = Var(k) = 6,21395 = 2,4928 19
  20. Với độ tin cậy 95%  phân vị chuẩn mức Uα/2 = 1,96 Khoảng tin cậy 95% : [ E(k) - Uα/2*Se(k) ; E(k) + Uα/2 *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 : d 1,3886 d = 2(1 – ρ)  ρ = 1 - = 1 - = 0,3057 2 2 Thay hệ số tương quan vào phương trình sai phân cấp 1 tổng quát : 20
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2