Буцах
2021033 - Банкны зээлийн сувгийн бодит эдийн засаг дахь нөлөөллийг VECM, GMM загвараар үнэлэх нь
Нийгэм
Хураангуй
0
Энэхүү судалгааны ажилд мөнгөний бодлогын шилжих механизмын банкны зээлийн суваг Монгол улсын эдийн засагт ямар нөлөөтэй байгааг тодорхойлохыг зорьсон. 2010 оны I улирлаас 2020 оны II улирал хүртэлх тоон өгөгдлийг улирлын давтамжтайгаар судалгаандаа ашиглав. Банкны зээлийн суваг эдийн засагт нөлөөлж байгаа эсэхийг нийт эдийн засгийн тоон өгөгдөл дээр үндэслэн бүтцийн вектор алдаа залруулах загвар ашиглан тодорхойлсон бөгөөд мөнгөний бодлогын эдийн засагт үзүүлэх нөлөөллийг тодорхойлохдоо хариу үйлдлийн функц ашиглав. Судалгааны үр дүнгээс харахад МУ-ын эдийн засагт банкны зээлийн суваг нөлөөтэй бөгөөд мөнгөний бодлогын өөрчлөлт нь хөрвөх чадвар багатай, нөөц болон өөрийн хөрөнгийн хүрэлцээ муу, жижиг банкуудын зээлийн нийлүүлэлтэнд илүү хүчтэй нөлөөлдөг байна. Мөн Цар тахлын үед Монголбанк репо хэрэгслийн хугацаа, нөхцөлийг өөрчлөх, хэвийн зээлээр баталгаажсан үнэт цаас зах зээлд нэвтрүүлэх замаар бодит эдийн засгийн өсөлт болон санхүүгийн зах зээлийн хөгжлийг дэмжих боломжтойг онцолж байна.
0
Түлхүүр үг: Бодлого, зээл, суваг, банк, ковид
0
Удиртгал
0
Монгол банк нь эдийн засгийн тогтвортой байдлыг хангах зорилгоор мөнгөний бодлогыг хэрэгжүүлэхдээ богино хугацааны хүү, бодит валютын ханш болон бодит зээлийн өсөлтийг давхар харгалзах үзэх ёстой. Тухайлбал манай орон жижиг, нээлттэй эдийн засагтай учраас төгрөгийн гадаад валюттай харьцах ханшид гарах өөрчлөлт нь бүтээгдэхүүн, үйлчилгээний эрэлтэд хүчтэй нөлөөлдөг. Мөнгөний бодлогыг эдийн засгийн өсөлтийг тогтворжуулж, үнийн өсөлтийн хэлбэлзлийг бага байлгах үндсэн зорилготойгоор хэрэгжүүлдэг.
0
Уг судалгааны ажил хоёр бүлгээс бүрдэнэ. Нэгдүгээр бүлэгт мөнгөний бодлогын эдийн засагт нөлөөлөх механизмын талаар ойлголт өгч, банкны зээлийн сувгийн талаар авч үзнэ. Хоёрдугаар бүлэгт манай улсын эдийн засагт банкны зээлийн суваг хэр хүчтэй нөлөөлж байгаа талаар мөн ковид-19 цар тахлын улмаас зөвхөн Монгол Улсын төдийгүй ихэнх улс орны эдийн засгийн өсөлт саарч, мөнгөний болон сангийн зөөлөн бодлого хэрэгжүүлж, эдийн засгийн өсөлтийг дэмжих арга хэмжээг авч хэрэгжүүлж байгаатай холбоотойгоор гарч буй өөрчлөлтийг эмпирик нотолгоон дээр үндэслэж судална.
0
Судалгааны үндэслэл. Дэлхийн улс орнуудын санхүүгийн салбарын гол үйл ажиллагаа нь зах зээл дэх мөнгөний эргэлтийг хангах явдал байдаг тул эдийн засгийн бусад салбаруудын хөгжлийн эх үүсвэр болдог байна. Ийм учраас манай орны санхүүгийн системийн тэр дундаа банкны салбарын зээлийн нийлүүлэлтэд нөлөөлөгч хүчин зүйлсийг олж тогтоон, ирээдүйн хандлагыг тодорхойлох нь зөвхөн санхүүгийн салбарын тогтвортой байдалд төдийгүй эдийн засгийн бусад салбарын хөгжилд ихээхэн ач холбогдолтой юм.
0
Судалгааны ажлын зорилго: Энэхүү нийтлэлд манай улсын эдийн засагт мөнгөний бодлогын шилжих механизмын суваг болох банкны зээлийн нөлөөллийг судлахыг зорьлоо.
0
Судалгааны ажлын зорилт:
0
0
Судалгааны арга зүй: Энэхүү судалгаанд судалгаа шинжилгээний болон мэдээлэл боловсруулах ерөнхий аргуудаас гадна EViews 10 программын эконометрик шинжилгээний загвар болон үнэлгээний аргуудыг ашиглана. Энд:
0
0
Судалгааны шинэлэг тал. Монголбанкны мөнгөний бодлогын шийдвэр банкны зээлийн сувгаар дамжин ямар хугацааны дараагаар эдийн засагт хэрхэн нөлөөлдөг болохыг тодорхойлж үр дүнг харуулна.
0
Судлагдсан байдал:
0
Хүснэгт 1. Судлагдсан бүтээлийн тойм
0
Судалгааны ажил |
Аргачлал |
Тоон өгөгдөл |
Үр дүн |
Банкны зээлийн суваг |
VAR, VEC аргачлал |
2004 оны 1-р улирлаас 2011 оны 1-р улирал хүртэлх |
Манай эдийн засагт банкны зээлийн суваг нөлөөтэй бөгөөд мөнгөний бодлогын өөрчлөлт нь хөрвөх чадвар багатай, нөөц болон өөрийн хөрөнгийн хүрэлцээ муу, жижиг банкуудын зээлийн нийлүүлэлтэнд илүү хүчтэй нөлөөлдөг. |
Малайзын арилжааны банкуудад мөнгөний бодлогыг дамжуулах механизмын зээлийн сувгийн үр нөлөө |
OLS |
2008-2017 жилүүдийн зээлийн хэмжээ, хүүгийн түвшин, ДНБ, Инфляцийн түвшин, Банкны активын харьцаа, Банк хөрвөх чадвар, Нийт хөрөнгө |
Малайзын хувьд зээлийн суваг байдаг. Тиймээс бодлого боловсруулагчдын хувьд эдийн засгийн инфляцийг даван туулахын тулд зээлийн нийлүүлэлтийг өөрчлөх зорилгоор мөнгөний бодлогыг хэрэгжүүлэх боломжтой. |
Мөнгөний бодлогын дамжуулах суваг ба Нигери дахь эдийн засгийн өсөлт |
SVAR аргачлал |
2006-2014 оны сараар өгөгдсөн бодит ДНБ, PR, хадгаламжийн зээлийн дээд хүү, хадгаламжийн зээлийн ерөнхий хүү, Зээлийн хэмжээ |
Мөнгөний бодлогыг дамжуулах сувгууд болон макро эдийн засгийн үйлдвэрлэлийн хооронд богино хугацаанд эерэг хамаарал байгааг харуулж байна. Нигерийн эдийн засагт мөнгөний бодлогын импульсийг дамжуулах чухал суваг гэж дүгнэсэн. |
Филиппин дэх Банкны зээлийн сувгаар дамжуулан мөнгөний бодлогыг хэрэгжүүлэх |
OLS |
2008-2015 оны улирлын дата ашигласан. Бодлогын хүү, инфляцийн түвшин, бодит ДНБ |
Энэхүү баримт бичигт банкны шинж чанар, ялангуяа хэмжээ нь банкны зээлийн суваг оршин тогтноход нөлөөлж болохыг харуулсан болно. |
Банкны зээлийн суваг |
Panel-ХБКА VECM |
2004.01-2011.01 оны улирлаар өгөгдсөн нийт эдийн засгийн болон банкны түвшний тоон өгөгдлүүд |
Мөнгөний бодлого нь банкуудын зээлийн хүүнээс илүүтэйгээр нөөц, өөрийн хөрөнгөөр дамжин бодит эдийн засагт нөлөөлдөг. |
Мөнгөний бодлогын зээлийн суваг: Австрийн жишээ |
VAR VEC |
1983–2006 хоорондох сарын мэдээлэл ашигласан. ХҮИ, М1, М2, М3, аж үйлдвэрийн үйлдвэрлэл, банкны зээл |
Хууль эрх зүйн орчин, санхүүгийн системийн бүтэц, аж ахуйн нэгжийн өмчийн төвлөрөл, хөрөнгийн зах зээлийн хөгжил нь Австри улсад мөнгөний бодлогын өндөр үр өгөөжийг зээлийн сувгийн хүчтэй нөлөөтэй болгож байна. |
0
Эх сурвалж: Монголбанкны судалгааны товхимолууд
0
НЭГДҮГЭЭР БҮЛЭГ: Мөнгөний бодлогын шилжих механизм, зээлийн сувгийн онол
0
Мөнгөний бодлогын шилжих механизм
0
Мөнгөний бодлогын шилжих механизм нь тухайн улсын төв банкны мөнгөний бодлогыг эдийн засгийн янз бүрийн макро эдийн засгийн хувьсагч, салбаруудад дамжуулах үйл явц юм. Мөнгөний бодлогын тухай ойлголтыг “нэрлэсэн мөнгөний нийлүүлэлт эсвэл нэрлэсэн хүүгийн хувьцааны өөрчлөлтийн хэлбэр дэх мөнгөний эрх мэдэлтнүүдийн санаатай үйл ажиллагаа нь эдийн засгийн үнийн ерөнхий түвшин ба дотоодын бүтээгдэхүүнд нөлөөлөх янз бүрийн арга замууд” гэж тодорхойлж болно. Шилжих механизм нь бодлогын нөлөөгөөр нэрлэсэн мөнгөний хувьцаа эсвэл богино хугацааны нэрлэсэн хүүгийн хэмжээ нь бодит гарц, ажил эрхлэлт зэрэг бодит хувьсагчдад хэрхэн нөлөөлж байгааг тодорхойлдог.
0
(Бумчимэг.Г, Мөнгөний бодлогын зорилтын сонголт, үр дүнг үнэлэх, хэрэгслүүдийг сонгох, бодлогыг хэрэгжүүлэх онол практикийн асуудлууд, 2004)
0
Уламжлалт Кейнсийн хүүгийн сувгийн үзэж байгаагаар хөрөнгө оруулагчид өрийн хэрэгслийн эрсдэлд тохирсон хүлээгдэж буй өгөөжийн зөрүүг арбитраж шийдвэр гаргадаг тул богино хугацааны нэрлэсэн хүүг нэмэгдүүлэх бодлого нь урт хугацааны нэрлэсэн хүүгийн өсөлтөд хүргэдэг. Хугацааны нэр томъёоны таамаглалаар тодорхойлсон янз бүрийн хугацаатай. Нэрлэсэн үнийн тохируулга удаашралтай байгаа тохиолдолд нэрлэсэн хүүгийн эдгээр хөдөлгөөн нь бодит хүүгийн хөдөлгөөн болж хувирдаг. Бүх давхаргад зээлийн бодит өртөг нэмэгдсэнийг пүүсүүд анзаарсан тохиолдолд хөрөнгө оруулалтын зардлыг бууруулах хандлагатай байна. Үүнтэй адилаар зээлийн бодит өртөг өндөр байгаа өрхүүд орон сууц, автомашин болон бусад удаан эдэлгээтэй бараа бүтээгдэхүүний худалдан авалтанд хамрагдана. Нийт гарц ба ажил эрхлэлт буурдаг. (Мөнхбаяр.П & Саруул.Х, 2017)
0
0
Зураг 1. Дэлхийн төв банкуудын үзүүлэх хүч, ойлголтыг дүрслэв. (Adeoye, 2017)
0
1.2. Банкны зээлийн суваг
0
Банкны зээлийн онол нь төв банкны мөнгөний бодлогын санхүүгийн байгууллагуудын зээл, зээлийн нийлүүлэлт, пүүсүүдийн баланс, тэдгээрийн зээл авах чадварт үзүүлэх нөлөөллийг судалдаг. Бернанке, Гертрлер нарын бичсэнээр банкны зээлийн онол нь тэгш бус мэдээллийн улмаас санхүүгийн зах зээл дээрх үр дүнгээс үүсдэг. Тэгш хэмтэй бус мэдээлэл гэдэг нь зах зээлийн гүйлгээний нэг оролцогч нөгөө талаасаа илүү мэдээлэлтэй байдаг нөхцөл байдал юм.Төв банк мөнгөний бодлогыг нээлттэй зах зээл дээр зарж борлуулах замаар мөнгөний бодлогыг хэрэгжүүлбэл банкны хадгаламж агшиж, улмаар банкны зээлийн хэмжээ буурахад хөрөнгө оруулалт багасч улмаар эдийн засаг дахь эрэлт буурна.
0
Банкууд балансынхаа актив тал дээр өрхийн салбартай адил өвөрмөц зүйл хийдэггүй, зөвхөн бондод хөрөнгө оруулдаг. Нөөцийн хөдөлгөөн бодит хүүнд нөлөөлөх тохиолдолд мөнгөний саармаг байдал үүсдэг.Дамжуулалт дараах байдлаар явагдана. Нөөцийн бууралт нь банкны салбарын хугацаагүй хадгаламж байршуулах чадварыг бууруулдаг. Нягтлан бодох бүртгэлийн хувьд энэ нь банкны салбар цөөн тооны бонд эзэмших ёстой гэсэн үг. Тиймээс өрхийн салбар бага мөнгө, бонд ихтэй байх ёстой. (Hernando, 2000)
0
Мөнгөний бодлогыг дамжуулах зээлийн хандлага нь аль нэг хэлбэрээр удаан хугацааны туршид байсаар ирсэн. Өмнө нь хийсэн ажлын ихэнх хэсэг нь логик ялгаатай хоёр асуудлыг хамтад нь бүдгэрүүлэх хандлагатай байв:
0
(A) Мөнгөний бодлого нь банкны зээлийн харьцангуй өртөг болон нээлттэй зах зээлийн баримт бичгийг өөрчлөх замаар хэсэгчлэн ажилладаг эсэх.
0
(B) Банкны зээлийн нийлүүлэлт дэх ийм өөрчлөлт нь үнийн бус зээлийн хуваарилалтын түвшний хэлбэлзэлтэй хамт байгаа эсэх.
0
Зээл олгох талаархи хамгийн сүүлийн үеийн мэдэгдэл нь Bernanke and Blinder (1988) -аас үүдэлтэй загвар байж болох юм. Мөнгөний бодлогыг дамжуулах зээлийн тодорхой суваг байх шаардлагатай бол зайлшгүй шаардлагатай гурван нөхцөл байдгийг тэдний загвар тодорхой харуулж байна.
0
0
ХОЁРДУГААР БҮЛЭГ. Банкны зээлийн сувгийн шинжилгээ
0
2.1. Банкны зээлийн сувгийн хугацаан цуваан шинжилгээ (VECM)
0
Хүснэгт 2. Загварт ашигласан хувьсагчид
0
Хувьсагчид |
Тэмдэглэгээ |
Тооцоолол |
Эх сурвалж |
Хэрэглээ |
Зээлийн хэмжээ |
LO |
Иргэд, хувийн секторт олгосон зээлийн өрийн үлдэгдэл. ДНБ-ийн дефлятор ашиглан 2010 оны үнэд шилжүүлсэн |
ҮСХ |
VECM |
Зээлийн хүү |
LR |
Төгрөгийн зээлийн жигнэсэн дундаж хүү, |
ҮСХ |
|
ТБҮЦ-ны ЖДХ |
PR |
Төв банкны үнэт цаасны ЖДХүү, хувиар |
Монгол банк |
|
Зээлжих боломж |
R |
Банкуудын нөөц ба өөрийн хөрөнгийн нийлбэрийг ДНБ-ий дефлятор ашиглан бодит утганд шилжүүлсэн, логарифм |
ҮСХ |
|
ДНБ |
RGDPG |
2010 оны тогмол үнэнд шилжүүлсэн бодит дотоодын нийт бүтээгхүүн, логарифим хэлбэрээр |
Монгол банк |
|
Иргэдэд олгосон зээл |
LO_I |
Иргэдэд олгосон зээлийн өрийн үлдэгдлийг ДНБ дефлятор ааршиглан бодит утга |
ҮСХ |
GMM |
Хувийн хэвшилд олгосон зээл |
LO_P |
Хувийн хэвшилд олгосон зээлийн өрийн үлдэгдлийг ДНБ-ий дефлятор ашиглан бодит утганд шилжүүлж, логарифм |
Монгол банк |
|
Банкны хэмжээ |
B_size |
Банкуудын нийт активын логарифм |
Монгол банк |
|
Хөрөнгөжилт |
CAP |
Өөрийн хөрөнгийг нийт активт харьцуулсан харьцаа |
Монгол банк |
0
Эх сурвалж: Монголбанк, ҮСХ-ны статистик мэдээллийн сан
0
VECM Загварыг үнэлэхийн өмнө бүх хувьсагчид I(1) процесс байх ёстой бөгөөд энэ нь хувьсагчдыг нэгж язгуурын тестеер шалгах үндэслэл болно. Иймд бид үнэлгээний үр дүнг гажуудуулахаас зайлсхийж хувьсагчдын эрэмбэ тодорхойлох Дики-Фуллерын өргөтгөсөн хэлбэр болох Аугментед Дики-Фуллерын (ADF) шалгуурыг ашиглах нь илүү тохиромжтой байдаг. Нэгж язгуурын Аугментед Дики-Фуллерын (ADF) тестийг ашиглан үнэлгээг хийе. Нэгж язгуурын тестийг ашиглахдаа тохиромжит none, intercept, intercept and trend сонголтуудаар үр дүнг боловсруулав. Учир нь тухайн өгөгдлийн төрөл, тархалт ямар байхаас шалтгаалан тус сонголтууд өөр байх бөгөөд оновчтой сонголтоор үнэлгээг хийх нь нэн чухал асуудал юм.
0
Хүснэгт 3. Нэгж язгуурын тест
0
ADF I(0) процесс |
ADF I(1) процесс |
|||||
Intercept |
Trend&Intercept |
None |
Intercept |
Trend&Intercept |
None |
|
LO |
0.1249 |
0.7533 |
0.8191 |
0.1597 |
0.2463 |
0.0061*** |
LR |
0.4829 |
0.7943 |
0.3078 |
0.1129 |
0.2822 |
0.0000*** |
PR |
0.1597 |
0.2848 |
0.5394 |
0.0000*** |
0.9089 |
0.984 |
R |
0.0735* |
0.0372** |
0.9466 |
0.3473 |
0.9715 |
0.0172** |
CAP |
0.0108* |
0.9414 |
0.6552 |
0.5471 |
0.0087*** |
0.9964 |
RGDPG |
0.9084 |
0.9999 |
0.0350** |
0.8943 |
0.0482** |
0.7603 |
Тэмдэглэл: (*),(**),(***) нь нэгж язгууртай гэсэн тэг таамаглалыг харгалзан 10,5,1 хувийн ач холбогдлын түвшинд няцаана. |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцооол
0
Үнэлгээнд ашиглаж буй үзүүлэлтүүд бүгд I(0) үед нэгж язгууртай гэсэн тэг тааамаглал батлагдсан бөгөөд нэгдүгээр эрэмбийн ялгавар авснаар үзүүлэлтүүд тогтвортой болжээ. Тодруулал, LO, LR, PR, CAP нь I(1) процесст 99 хувийн ач холбогдлын түвшинд тогтвортой, R, RGDPG нь 95 хувийн ач холбогдлын түвшин тогтвортой болох нь батлагдлаа. Одоо бид VAR загвараар үнэлсэн тэгшитгэлд үндэслэн хугацааны хоцрогдлын оновчтой хэмжээг холбогдох тестийн шинжүүрүүдээр олж тогтоох бөгөөд Лагын хэмжээг зөв тодорхойлох нь VECM үнэлгээний салшгүй нэг хэсэг юм.
0
Хүснэгт 4. Лагын оновчтой хэмжээг тодорхойлох нь
0
Lag |
LogL |
LR |
FPE |
AIC |
SC |
HQ |
0 |
379.04 |
NA |
7.05E-17 |
-20.164 |
-19.903 |
-20.072 |
1 |
518.919 |
226.832 |
2.64E-19 |
-25.779 |
-23.951 |
-25.135 |
2 |
569.349 |
65.4217 |
1.42E-19 |
-26.559 |
-23.163 |
-25.362 |
3 |
621.984 |
51.2127 |
9.15E-20 |
-27.459 |
-22.495 |
-25.709 |
4 |
711.699 |
58.19333* |
1.50E-20 |
-30.362 |
-23.831 |
-28.06 |
5 |
819.371 |
34.9207 |
4.97e-21* |
-34.23626* |
-26.13813* |
-31.38129* |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоолол
0
Хүснэгт 5. Жохэнсон Коинтеграцийн шалгуур
0
Unrestricted Cointegration Rank Test (Трэйс) |
||||
Hypothesized No. of CE(s) |
Eigenvalue |
Trace Statistic |
0.05 Critical Value |
Prob.** |
None * |
0.716305 |
135.516 |
95.7537 |
0 |
At most 1 * |
0.578591 |
85.1217 |
69.8189 |
0.0019 |
Unrestricted Cointegration Rank Test (Хамгийн их Эйген утга) |
||||
Hypothesized No. of CE(s) |
Eigenvalue |
Max-Eigen Statistic |
0.05 Critical Value |
Prob.** |
None * |
0.716305 |
50.3942 |
40.0776 |
0.0025 |
At most 1 * |
0.578591 |
34.5661 |
33.8769 |
0.0413 |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоолол
0
Жохэнсон тестээс харахад хувьсагчдын хооронд коинтэгрэшн хамаарал байхгүй гэсэн тэг таамаглал Хамгийн их Eigen-Value болон Trace статистикийн аль алинд нь няцаагдсан ба хувьсагчид хооронд боломжит 2 коинтэгрэшн хамаарал байж болохийг илэрхийлж байна. Эдгээр коинтэгрэшн хамаарлуудаас онолын дагуу тодорхойлсон зээлийн эрэлт болон нийлүүлэлтийг тус тусад нь ялган авахын тулд бид зээлийн хэмжээнээс хамааруулан нормчлох замаар, хязгаарлалт тавьж, урт хугацааны хамаарлыг тодорхойлох VECM загварыг үнэлэв.
0
Хүснэгт 6. Онолын хязгаарлалтууд хэт тодорхойлогдсон эсэхийг шалгах LR
0
Коинтеграци хязгаарлалтууд: |
|
B(1,1)=1, A(2,1)=0,A(3,1)=0, A(5,1)=0, B(2,1)=1, A(4,2)=0, A(6,2)=0 |
|
Хамгийн их давталтын хэмжээ 500 итераци байна. |
|
Бүх коинтеграцилчигдсан векторуудын хязгаарлалтыг тодорхойлох |
|
Хязгаарлалтуудыг холбох LR тест (ранг = 2): |
|
Хи-квадрат(3) |
8.06708 |
Магадлал |
0.04465 |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоолол
0
Загварт тавигдсан онолын хязгаарлалтууд нь хэт тодорхойлогдсон эсэхийг LR тестээр няцаасан (Хавсралтаас) ба үнэлэгдсэн параметрын утгууд статистик ач холбгдолтой буюу Т-стаситикийн утгууд өндөр гарсан байна. Тодруулбал, бид үнэлгээг хийхдээ нийлүүлэлтийн тэгшитгэлд дотоодын нийт бүтээгдэхүүний өмнөх параметр тэгтэй тэнцүү, төв банкны үнэт цаасны хүү буюу бодлогын хүү нь зээлийн хүүгийн өмнөх коэффициенттэй тэнцүү бөгөөд эсрэг тэмдэгтэй байна гэж үзэв. Харин эрэлтийн тэгшитгэлд төв банкны үнэт цаасын хүү, банкы нөөцүүд ба өөрийн хөрөнгийн өмнөх параметрүүд тэгтэй тэнцүү гэсэн хязгаарлалтуудыг хийв.
0
Хүснэгт 7. Зээлийн эрэлт болон нийлүүлэлтийн тэгшитгэл
0
Lod = 0.009235lr + 0.024634y s.e(0.0014) s.e(0.01545) Los=0.004942(lr-pr)+0.00769r+0.007353cap s.e(0.00115) s.e(0.01415) s.e(0.00269) |
0
Хүснэгт 8. VEC загварын үр дүн
0
Тайлбарлах хувьсагчид |
Тайлбар |
Зээлийн нийлүүлэлт |
|
Зээлийн хүү ба ТБҮЦ-ны хүүний зөрүү |
Зээлийн хүү ба ТБҮЦ-ны хүүний зөрүү 1 хувиар өсөхөд зээлийн нийлүүлэлт 0.005 хувиар өсдөг. |
Банкуудын нөөц |
Банкуудын нөөц 1 хувиар өсөхөд зээлийн өсөлт 0.008 хувиар нэмэгддэг байна. |
Өөрийн хөрөнгө |
Өөрийн хөрөнгө 1 хувиар өсөхөд зээлийн өсөлт 0.007 хувиар нэмэгддэг. |
Зээлийн эрэлт |
|
Зээлийн хүү |
Зээлийн хүү 1 хувиар өсөхөд зээлийн эрэлт 0.01 хувиар буурдаг. |
Бодит ДНБ-ний өсөлт |
Бодит ДНБ-ий өсөлт 1 хувиар нэмэгдэхэд зээлийн эрэлт 0.02 хувиар өсдөг. |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоолол
0
0
Зураг 2. Импульсын хариу үйлдлийн шокын задаргаа (Судлаачийн тооцоолол)
0
ТБҮЦ-ны хүүний өсөлт нь зээлийн нийлүүлэлтийг 1 улирлын дараагаас бууруулж байна. Банкуудын нөөц мөнгөний хатуу бодлогын нөлөөгөөр буурсан нь төв банк эдийн засгаас төгрөг татсанаар банкуудын нөөц буурч байгааг харуулж байна. Харин арилжааны банкууд ТБҮЦ-ны хүү өсөхөд зээлийн хүүгээ өсгөдөг байна. Арилжааны банкууд зээлийн хүүнээс илүү нөөцөөс хамааруулан зээлийн талаарх шийдвэрээ гаргадаг. Энэ нь банкны зээлийн суваг ажиллах үндсэн нөхцөл нь болдог.
0
Зээлийн өсөлтийн вариацын 100-27%-ийг нийт өрийн үлдэгдэл өөрөө тодорхойлж байна. Дээрх зургаас нийт зээлийн өсөлт нь өөрийн цуваанаас өндөр хамааралтай байгааг харуулж байна. Банкны хөрөнгжилт лагын хэмжээ нэмэгдэх тусам дисперсийн задаргаанд эзлэх хувь буурч байгаа бол зээлийн хүүгийн хувьд өсөх хандлага ажиглагдлаа. Харин ДНБ-ийн хувьд харьцангуй тогтмол лаг 3-аас эхлэн 12-9 хувийн хооронд хэлбэлзэж байна.
0
0
Зураг 3. Нийт өрийн үлдэгдэл буюу зээлийн өсөлтөнд нөлөөлөгч хүчин зүйлс
0
2.2. Банкны зээлийн сувгийн панел шинжилгээ (GMM)
0
GMM Загварын таамаглал
0
0
Хүснэгт 9. GMM загварын үр дүн
0
Estimation Method: Generalized Method of Moments |
|||||||
Sample: 2013 2019 |
|||||||
Included observations: 72 |
|||||||
Total system (balanced) observations 216 |
|||||||
White Covariance |
|||||||
Linear estimation after one-step weighting matrix |
|||||||
|
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|||
C(1) |
4.542 |
0.29533 |
15.3794 |
0.00000* |
|||
C(2) |
0.40143 |
0.04373 |
9.17913 |
0.00000* |
|||
C(3) |
-1.981 |
0.14051 |
-14.099 |
0.00000* |
|||
C(4) |
6.96604 |
0.02272 |
306.628 |
0.00000* |
|||
C(5) |
0.03492 |
0.0043 |
8.11963 |
0.00000* |
|||
C(6) |
0.27901 |
0.03335 |
8.36746 |
0.00000* |
|||
C(7) |
6.96602 |
0.00666 |
1046.21 |
0.00000* |
|||
C(8) |
1.96612 |
0.33949 |
5.79145 |
0.00000* |
|||
C(9) |
-1.5462 |
2.72734 |
-5.7001 |
0.00000* |
|||
Determinant |
0 |
||||||
J-statistic |
0.36333 |
||||||
Систем тэгшитгэл 1: LO=C(1)+C(2)*RGDPG+C(3)*PR |
|||||||
Instruments: CAR SIZE RGDPG PR C |
|||||||
Observations: 72 |
|||||||
R-squared |
0.67629 |
Mean dependent var |
6.98028 |
||||
Adjusted R-squared |
0.6669 |
S.D. dependent var |
0.04678 |
||||
S.E. of regression |
0.027 |
Sum squared resid |
0.0503 |
||||
Durbin-Watson stat |
2.89466 |
|
|||||
Систем тэгшитгэл 2: LO=C(4)+C(5)*SIZE+C(6)*(SIZE*PR) |
|||||||
Instruments: CAR SIZE RGDPG PR C |
|||||||
Observations: 72 |
|||||||
R-squared |
0.40999 |
Mean dependent var |
6.98028 |
||||
Adjusted R-squared |
0.39288 |
S.D. dependent var |
0.04678 |
||||
S.E. of regression |
0.03645 |
Sum squared resid |
0.09169 |
||||
Durbin-Watson stat |
2.7776 |
|
|||||
Систем тэгшитгэл 3: LO=C(7)+C(8)*CAR+C(9)*(CAR*PR) |
|||||||
Instruments: CAR SIZE RGDPG PR C |
|||||||
Observations: 72 |
|||||||
R-squared |
0.61675 |
Mean dependent var |
6.98028 |
||||
Adjusted R-squared |
0.56234 |
S.D. dependent var |
0.04678 |
||||
S.E. of regression |
0.04785 |
Sum squared resid |
0.158 |
||||
Durbin-Watson stat |
2.28635 |
|
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоо
0
Бидний панел банкны зээлийн сувгийн загварт хамааран хувьсагчдын хугацааны хоцрогдол нь экзоген хувьсагчаар үнэлэгдэх тул экзоген хувьсагчид үлдэгдлийн цуваатай корреляци хамааралтай болсноор сериал корреляци бий болох үр сөрөг үр дагавартай. Өөрөөр хэлбэл, нийт системийн тэгшитгэлийн экзоген хувьагчид нь алдааны илэрхийлэлтэйгээ хамааралтай бол хамгийн бага квадратын үнэлгээ хазайлттай, зохимжтой бус болно. Иймээс OLS тогтмол нөлөөллийн загвар нь тууштай бус үнэлэгч болох тул Bond, Arellano нарын ерөнхийлсөн моментийн аргачлалаар (GMM) үнэлгээг хийсэн бөгөөд хэрэгслүүр хувьсагчаар (Instrumental Variable буюу IV) хамааран хувьсагчийн хугацааны хоцролтыг оруулан үнэлгээг хийв.
0
Энд, Lit-зээлийн эх параметр буюу сул коэффициентийн үүрэг гүйцэтгэнэ. RGDPG -бодит эдийн засгийг илэрхийлэх хувьсагчид (бодит ДНБ-ий өсөлт), PRit-мөнгөний бодлогыг төлөөлөх хувьсагчид (ТБҮЦ-ны хүү буюу бодлогын хүү), Zit-банкны онцлогийг тодорхойлох хувьсагчид (банкны хэмжээ, хөрөнгжилт буюу активт эзлэх өөрийн хөрөнгө), uit-алдаа цуваа, i=1,…,N банкуудын тоо буюу нийт 11 банк (1.Чингис хаан, 2:Хас банк, 3.Төрийн банк, 4.Тээвэр хөгжлийн банк, 5.Ариг банк, 6.Капитрон банк, 7.Үндэсний хөрөнгө оруулалтын банк, 8.Богд банк, 9.Худалдаа хөгжлийн банк, 10.Хаан банк, 11.Голомт банк, тус панел шинжилгээнд “Капитал банк”-ыг оруулж тооцоогүй бөгөөд үлдсэн банкуудын хамруулсан болно), t-хугацааны үеийг илэрхийлнэ, ρ, α, β, γ,ϑ-үнэлэгдсэн параметрүүд. Гол үр дүнгүүд нь:
0
0
Энэхүү судалгааны үр дүнгээс харахад Монгол Улсын эдийн засагт банкны зээлийн суваг нөлөөтэй бөгөөд мөнгөний бодлогын өөрчлөлт нь хөрвөх чадвар багатай, нөөц болон өөрийн хөрөнгийн хүрэлцээ муу, жижиг банкуудын зээлийн нийлүүлэлтэнд илүү хүчтэй нөлөөлдөг байна.
0
Хүснэгт 10. Параметрын Валд тест
0
Wald Test: |
|||
System: system |
|||
Test Statistic |
Value |
df |
Probability |
Chi-square |
3.5E+07 |
9 |
0 |
Null Hypothesis: C(1) = C(2) = C(3) = C(4) = C(5) = C(6) = C(7) = C(8) = C(9) = 0 |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоо
0
2.3. Банкны салбар ба ковид-19 цар тахал (VAR)
0
Ковид-19 цар тахал яг л шидэт саваагаар дохиурдаж байгаа мэт дэлхий даяар эдийн засгийг уналтанд оруулж, санхүүгийн салбарт тодорхой бус нөхцөл байдлыг үүсгээд байна. Сүүлийн хэдэн арваны турш олон олон эдийн засгийн тодорхой бус, ойлгомжгүй байдлууд үүсч байсан ба 2008 оны эдийн засгийн их уналт, Их Британы өрийн хямрал, Эболо вирусын тахал, түүхий эдийн үнийн уналт, БНХАУ болон АНУ-ын хоорондох худалдааны дайн, BREXIT болон Азийн улс орнуудын маргаан, АНУ болон Ираны сөргөлдөөн гэх мэт асуудлууд урган гарч байжээ. Энэхүү тодорхой бус байдлын хамгийн сүүлчийн давалгаа дэлхийн хэмжээнд хурдацтай тархаж буй КОВИД-19 өвчний улмаас бий болоод байна.
0
Зураг-д Монгол улс дахь Ковид-19 цар тахалын тохиолдлыг харуулсан бөгөөд хуримтлагдсан тохиолдолд өсөх трендтэй байна. Цар тахалаас шалтгаалсан Монгол улсын эдийн засаг болоод банкны салбарт ямар ямар өөрчлөлтүүд гарсан талаарх статистик дүн мэдээг харцгаая. 2021 оны эхэн үеийн байдлаар улсын төсвийн орлого, тусламж 13.6%, аж үйлдвэрийн салбарын нийт үйлдвэрлэл 6.7%, уул уурхайн салбарын үйлвэрлэл 8.4% боловсруулах салбар 6.1%, экпортын хэмжээ 0.6%, импортын хэмжээ 13.6%-иар тус тус буурсан бол ХҮИ 2.3%, Улсын нэгдсэн төсвийн зарлага 19.7%, хугацаа хэтэрсэн зээлийн өрийн үлдэгдэл 54.1%-иар өссөн байна.
0
Арилжааны банкуудын аж ахуйн нэгж, иргэдэд олгосон нийт зээлийн өрийн үлдэгдэл 2020 оны 12 дугаар сарын эцэст 17.2 их наяд төгрөг болж, өмнөх сараас 205.7 тэрбум буюу 1.2 хувиар өсөж, өмнөх оноос 4.9 хувиар буюу 889.2 тэрбум төгрөгөөр буурчээ. Нийт зээлийн өрийн үлдэгдлийн 50.6 хувь нь иргэдийнх бөгөөд хэвийн зээлийн ангилалд багтах өрийн үлдэгдэл 2020 оны 12-р сарын эцсийн байдлаар 13.9 их наяд төгрөгт хүрч, өмнөх сараас 0.9 хувиар өсч, өмнөх оноос 9.8 хувиар буурчээ. Хэвийн зээл нийт зээлийн өрийн үлдэгдлийн 80.9 хувьд хүрснээр, өмнөх оноос 4.4 пунктээр буурсан байна.
0
0
Зураг 4. Ковид-19 цар тахалын тохиолдол (Эх сурвалж: ourworldindata.org)
0
0
Зураг 5. Чанаргүй зээлийн үлдэгдэл (Эх сурвалж: Монгол банк)
0
Хугацаа хэтэрсэн ангилалд багтах нийт өрийн үлдэгдэл 2020 оны эцэст 1.3 их наяд төгрөг болж, өмнөх сараас 7.6%-иар, өмнөх оноос 54.1%-иар өссөн байна. Хугацаа хэтэрсэн зээл нийт зээлийн өрийн үлдэгдлийн 7.4%-ийг эзэлж, өмнөх оны мөн үеэс 2.8-иар өссөн байна. Чанаргүй зээл 020 оны 12 сарын эцэст 2.0 их наяд төгрөг болж, өмнөх сараас 0.2%-иар буурч, өмнөх оноос 184.5 тэрбум төгрөгөөр өсчээ. Чанаргүй зээл хэмжээ нийт зээлийн өрийн үлдэгдлийн 11.7 хувийг бүрдүүлж, өмнөх оны мөн үеэс 1.6 хувиар өссөн байна.
0
Арилжааны банкуудаас иргэдэд олгосон зээлийн өрийн үлдэгдэл 2020 оны эцэст 8.6 их наяд төгрөг болж, өмнөх сараас 2.0%-иар, өмнөх оны мөн үеэс 7.5%-иар тус тус буурсан үзүүлэлт ажиглагдаж байна. Иргэдэд олгосон зээлийн үлдэгдлээс 43.8%-ийг эдийн засгийн үйл ажиллагаа эрхлэх, 0.7 хувийг тэтгэврийн зээл, 33.1%-ийг цалингийн зээл, 2.9 хувийг автомашины зээл, 2.7 хувийг картын зээл, 8.6 хувийг малчны зээл, 6.0 хувийг хадгаламж, данс барьцаалсан зээл 0.8 хувийг өрхийн хэрэглээний зээл, 1.4 хувийг бусад зээл тус тус эзэлж байна.
0
Бид одоо Монгол Улсын банкны салбар болоод санхүүгийн салбарын голлох индикаторууд Ковид-19 Цар тахалын шокд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлж байгааг авторегресс (AR) загварын өргөтгөл болох VAR загвар тулгуурлан үнэлэлт дүгнэлт өгөх болно. VAR нь ерөнхийдөө регрессийн тэгшитгэлүүдийн систем бөгөөд нэгээс олон хамааран хувьсагчтай байна.
0
Тус шинжилгээнд нийт 7 хувьсагчид ашиглана. COV19 нь 2020 оны 3 дугаар сарын 10-нд гарсан коронавирусын тохиолдлыг илэрхийлэх дамми хувьсагч буюу шокын хувьсагч байна. Харин бусад хувьсагчид болох PR нь бодлогын хүү, LR нь зээлийн хүү, INF нь 2010 оноорх бодит инфляци, LO нь нийт өрийн үлдэгдэл, NPL нь чанаргүй зээл, М2 нь мөнгөний нийлүүлэлт зэрэг нь хариу үйлдэл үзүүлэгч хувьсагчид (улирал) тус тус байна.
0
Хүснэгт 11. VAR загварын лаг сонголт
0
Lag |
LogL |
LR |
FPE |
AIC |
SC |
HQ |
0 |
-4760.61 |
NA |
1.59E+33 |
96.31535 |
96.49884 |
96.38959 |
1 |
-4149.685 |
1123.114 |
1.87e+28* |
84.96334* |
86.43129* |
85.55728* |
2 |
-4100.922 |
82.75066* |
1.91E+28 |
84.96811 |
87.72051 |
86.08174 |
3 |
-4064.611 |
56.48281 |
2.56E+28 |
85.22447 |
89.26132 |
86.85779 |
4 |
-4030.275 |
48.55616 |
3.69E+28 |
85.52071 |
90.84202 |
87.67372 |
5 |
-3993.63 |
46.63941 |
5.35E+28 |
85.7703 |
92.37606 |
88.443 |
6 |
-3942.054 |
58.34891 |
6.13E+28 |
85.71826 |
93.60847 |
88.91065 |
7 |
-3882.361 |
59.08941 |
6.55E+28 |
85.50225 |
94.67691 |
89.21433 |
8 |
-3826.049 |
47.78048 |
8.51E+28 |
85.35452 |
95.81364 |
89.58629 |
0
Эх сурвалж: Судлаачийн тооцоолол
0
0
Зураг 6. Ковид-19 цар тахалд үзүүлэх мөнгө санхүүгийн үзүүлэлтүүдийн хариу үйлдэл
0
Дээрх Зураг-т 2012-2020 оны хоорондох нийт 108 сарын тоон мэдээлэлд үндэслэн Ковид-19 цар тахалын шок-д банкны салбарын голлох үзүүлэлтүүд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлж байгааг харуулав. VAR загварын үнэлгээг тайлбарлахад нэлээд бэрхшээлтэй бөгөөд үүнийг шийдэх нэг том шийдэл нь хариу үйлдэл байдаг. Хариу үйлдэл нь VAR загварын нэг алдааг тодорхой хэмжээнд цочрооход тухайн нэг хамааран хувьсагч хэрхэн хариу үзүүлж өөрчлөгдөж байгааг хэмжихийг хэлнэ. Тодруулбал, хувьсагч бүрээр нэгж цочролд хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлж байгааг харуулна. Дээрх графикаас харахад аль ч хувьсагчийн хувьд “Цар тахал”-ын дамми шокноос авах нөлөө өндөр байна. COV19 нөлөөгөөр PR, LR, D(INF) гэсэн хувьсагчид 10 хугацааны туршид хуримтлагдсан үр огцом буурч байгаа бол D(LO)-ий алдааны аажмаар буурч 10 дахь хугацаанд бараг нөлөөгүй болж байна. Харин NPL болон D(M2)-ийн хариу үйлдэл эхний үеэс эхлэн өсч байгаа бөгөөд хуримтлагдсан үр дүн дүн тасралгүй өссөн хариу үйлдэл харуулжээ.
0
Дүгнэлт
0
Энэхүү судалгааны ажилд Монгол улсын мөнгөний бодлогын шилжих механизмд банкны зээлийн сувгийн үзүүлэх нөлөө, хамаарлыг судалсан.
0
ТБҮЦ-ны хүүний өсөлт нь зээлийн нийлүүлэлтийг 1 улирлын дараагаас бууруулж байна. Банкуудын нөөц мөнгөний хатуу бодлогын нөлөөгөөр буурсан нь төв банк эдийн засгаас төгрөг татсанаар банкуудын нөөц буурч байгааг харуулж байна. Харин арилжааны банкууд ТБҮЦ-ны хүү өсөхөд зээлийн хүүгээ өсгөдөг байна. Арилжааны банкууд зээлийн хүүнээс илүү нөөцөөс хамааруулан зээлийн талаарх шийдвэрээ гаргадаг. Энэ нь банкны зээлийн суваг ажиллах үндсэн нөхцөл нь болдог.
0
Зээлийн өсөлтийн вариацын 100-27%-ийг нийт өрийн үлдэгдэл өөрөө тодорхойлж байна. Дээрх зургаас нийт зээлийн өсөлт нь өөрийн цуваанаас өндөр хамааралтай байгааг харуулж байна. Банкны хөрөнгжилт лагын хэмжээ нэмэгдэх тусам дисперсийн задаргаанд эзлэх хувь буурч байгаа бол зээлийн хүүгийн хувьд өсөх хандлага ажиглагдлаа. Харин ДНБ-ийн хувьд харьцангуй тогтмол лаг 3-аас эхлэн 12-9 хувийн хооронд хэлбэлзэж байна.
0
0
Үр дүнгээс харахад Монгол Улсын эдийн засагт банкны зээлийн суваг нөлөөтэй бөгөөд мөнгөний бодлогын өөрчлөлт нь хөрвөх чадвар багатай, нөөц болон өөрийн хөрөнгийн хүрэлцээ муу, жижиг банкуудын зээлийн нийлүүлэлтэнд илүү хүчтэй нөлөөлдөг байна.
0
“Цар тахал”-ын дамми шокноос авах нөлөө өндөр байна. COV19 нөлөөгөөр PR, LR, D(INF) гэсэн хувьсагчид 10 хугацааны туршид хуримтлагдсан үр огцом буурч байгаа бол D(LO)-ий алдааны аажмаар буурч 10 дахь хугацаанд бараг нөлөөгүй болж байна. Харин NPL болон D(M2)-ийн хариу үйлдэл эхний үеэс эхлэн өсч байгаа бөгөөд хуримтлагдсан үр дүн дүн тасралгүй өссөн хариу үйлдэл харуулжээ.
0
Эдийн засаг, санхүүд үүсэх аливаа хямралыг зардал багатайгаар давах, хямралыг хүндрүүлэхээс сэргийлэх нь Төв банкны нэг үүрэг юм. Иймд эдийн засагт хямралын дохио илрэх, санхүүгийн хүндрэл үүсэх үед Төв банкууд мөнгөний зөөлөн бодлого хэрэгжүүлж, эдийн засаг дахь мөнгөний нийлүүлэлтийг нэмэх замаар хямралыг даван туулахыг зорьдог. Төв банкнаас бодлогын арга хэмжээг хурдацтай авах шаардлагатай өнөөгийн нөхцөлд уламжлалт мөнгөний бодлогыг уламжлалт бус мөнгөний бодлоготой хослуулан хэрэгжүүлэх саналыг дэвшүүлж байна.
0
Ашигласан ном зүй
0
I. Англи хэлээр хэвлэгдсэн бүтээл
0
Adeoye, b. (2017). Monetary policy transmission mechanism and macroeconomic aggregates in nigeria.
0
Basle. (2010). Financial structure and the monetary policy transmission mechanism.
0
Goeltom, m. S. (2016). The transmission mechanisms of monetary policy in indonesia .
0
Gryzunova, n. (2017). Monetary policy transmission mechanism as a tool for achieving macroeconomic stabilization.
0
Hernando, i. (2000). The credit channel in the transmission of monetary policy: the case of spain.
0
Hoe khor, r. K. (2016). Monetary policy transmission mechanisms in pacific island countries.
0
Ippolito, f. A. (2017). The transmission of monetary policy through bank lending:the floating rate channel.
0
Ireland, p. N. (2006). The monetary transmission mechanism.
0
Medhora, r. P. (2018). Rethinking policy in a digital world.
0
Medhora, r. P. (2018). Rethinking policy in a digital world.
0
Michael lazarus, p. E. (2015). Supply-side climate policy: the road less taken.
0
Ouchchikh, r. (2018). Monetary policy transmission mechanism in a small open economy under fixed exchange rate.
0
Schoenmaker, d. (2019). Greening monetary policy.
0
Torró, h. (2018). The response of european energy prices to ecb monetary policy.
0
II. Монгол хэлээр хэвлэгдсэн зохиол бүтээл
0
Бархас.Ц. (2011). Монгол улсын мөнгөний бодлогын шинжилгээ ба шилжих механизм. Баклаврын зэрэг горилсон дипломын ажил. Улаанбаатар.
0
Бумчимэг.Г. (2004). Мөнгөний бодлогын зорилтын сонголт, үр дүнг үнэлэх, хэрэгслүүдийг сонгох, бодлогыг хэрэгжүүлэх онол практикийн асуудлууд. Монголбанкны судалгааны ажил "Товхимол 2". Улаанбаатар.
0
Ган-Очир.Д, Цэнгүүнжав.Б, Цэнддорж.Д, & Мөнхбаяр.Б. (2017). Монгол улсын эдийн засгийн мөчлөг, түүнд нөлөөлөч хүчин зүйлс. Улаанбаатар.
0
Гантулга.Ж. (2015). Монгол улсын мөнгөний бодлогын шилжих механизмын оновчтой сувгийг тодорхойлох нь. Магистрын зэрэг горилсон дипломын ажил. Улаанбаатар.
0
Монголбанк. (2017). Инфляцийн төлөв байдлын тайлан. Төрийн мөнгөний бодлогын үндсэн чиглэл. Улаанбаатар.
0
Монголбанк. (2017). Мөнгөний бодлогын шилжих механизм. Мөнгөний бодлогын стратеги. Улаанбаатар.
0
Мөнхбаяр.П, & Саруул.Х. (2017). Заавал байлгах нөөцийг бодлогын хэрэгслээр ашиглах боломж. Монголбанкны судалгааны ажил "Товхимол 12". Улаанбаатар.
0
Үндэсний статитикийн хороо. (2018). EViews 9 программыг шинжилгээнд ашиглах нь. Гарын авлага. Улаанбаатар.
0
Энхзаяа.Д. (2011). Банкны зээлийн суваг. Монголбанкны судалгааны ажил "Товхимол 7". Улаанбаатар хот.
0
ХАВСРАЛТ A: Ашигласан хувьсагчид
0
Банкууд |
CA |
SIZE |
PR |
LO |
LR |
R |
CAP |
RGDPG |
Gap |
Чингис хаан |
0.10 |
8.33 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Чингис хаан |
0.08 |
8.36 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Чингис хаан |
0.10 |
8.36 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Чингис хаан |
0.09 |
8.43 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Чингис хаан |
0.10 |
8.61 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Чингис хаан |
0.08 |
8.72 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Чингис хаан |
0.02 |
8.63 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Хас банк |
0.07 |
9.26 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Хас банк |
0.06 |
9.32 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Хас банк |
0.08 |
9.29 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Хас банк |
0.08 |
9.35 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Хас банк |
0.07 |
9.48 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Хас банк |
0.08 |
9.49 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Хас банк |
0.07 |
9.54 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Төрийн банк |
0.08 |
9.24 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Төрийн банк |
0.07 |
9.31 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Төрийн банк |
0.10 |
9.23 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Төрийн банк |
0.09 |
9.32 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Төрийн банк |
0.08 |
9.37 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Төрийн банк |
0.07 |
9.48 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Төрийн банк |
0.08 |
9.52 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
ТХБанк |
- |
- |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
ТХБанк |
- |
- |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
ТХБанк |
0.98 |
7.00 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
ТХБанк |
0.96 |
7.00 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
ТХБанк |
0.22 |
8.31 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
ТХБанк |
0.15 |
8.70 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
ТХБанк |
0.16 |
8.72 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Ариг банк |
0.30 |
7.76 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Ариг банк |
0.21 |
7.85 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Ариг банк |
0.13 |
8.01 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Ариг банк |
0.16 |
8.02 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Ариг банк |
0.29 |
8.13 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Ариг банк |
0.26 |
8.16 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Ариг банк |
0.31 |
8.02 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Капитрон банк |
0.10 |
8.31 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Капитрон банк |
0.12 |
8.26 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Капитрон банк |
0.10 |
8.26 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Капитрон банк |
0.08 |
8.61 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Капитрон банк |
0.07 |
8.79 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Капитрон банк |
0.10 |
8.91 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Капитрон банк |
0.10 |
9.01 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
ҮХОБ |
0.14 |
8.01 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
ҮХОБ |
0.10 |
8.18 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
ҮХОБ |
0.12 |
8.33 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
ҮХОБ |
0.12 |
8.44 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
ҮХОБ |
0.06 |
8.55 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
ҮХОБ |
0.01 |
8.43 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
ҮХОБ |
0.01 |
8.43 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Богд банк |
- |
- |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Богд банк |
0.96 |
7.22 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Богд банк |
0.40 |
7.65 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Богд банк |
0.44 |
7.79 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Богд банк |
0.39 |
7.87 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Богд банк |
0.29 |
8.26 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Богд банк |
0.22 |
8.40 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
ХХБ |
0.07 |
9.71 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
ХХБ |
0.10 |
9.73 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
ХХБ |
0.12 |
9.74 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
ХХБ |
0.11 |
9.82 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
ХХБ |
0.12 |
9.84 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
ХХБ |
0.13 |
9.86 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
ХХБ |
0.09 |
9.89 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Хаан банк |
0.07 |
9.68 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Хаан банк |
0.09 |
9.71 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Хаан банк |
0.11 |
9.71 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Хаан банк |
0.11 |
9.81 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Хаан банк |
0.11 |
9.86 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Хаан банк |
- |
- |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Хаан банк |
- |
- |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
Голомт банк |
0.09 |
9.57 |
0.11 |
6.95 |
0.17 |
6.32 |
6.02 |
6.60 |
0.07 |
Голомт банк |
0.10 |
9.61 |
0.12 |
7.00 |
0.20 |
6.35 |
6.20 |
6.62 |
0.08 |
Голомт банк |
0.11 |
9.58 |
0.13 |
6.92 |
0.19 |
6.17 |
6.24 |
6.63 |
0.06 |
Голомт банк |
0.09 |
9.67 |
0.14 |
6.94 |
0.20 |
6.31 |
6.31 |
6.67 |
0.06 |
Голомт банк |
0.08 |
9.72 |
0.11 |
6.97 |
0.19 |
6.34 |
6.31 |
6.68 |
0.08 |
Голомт банк |
0.09 |
9.78 |
0.11 |
7.04 |
0.17 |
6.44 |
6.30 |
6.72 |
0.06 |
Голомт банк |
0.07 |
9.82 |
0.11 |
7.05 |
0.17 |
6.52 |
6.21 |
6.73 |
0.06 |
0
Хавсралт B: VEC алдааны хэвийн тархалтын тестийн үр дүн
0
VEC алдааны хэвийн тархалтын тест |
||||
Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl) |
||||
Тэг таамаглал: Алдаанууд олон талт хэвийн тархалттай |
||||
Бүрэлдэхүүн |
Скевнесс |
Хи-квадрат |
Чөлөөний зэрэг |
Магадлал.* |
1 |
-0.0818 |
0.04018 |
1 |
0.8411 |
2 |
-0.1877 |
0.21142 |
1 |
0.6457 |
3 |
0.17202 |
0.17755 |
1 |
0.6735 |
4 |
-0.4549 |
1.24135 |
1 |
0.2652 |
5 |
0.3834 |
0.88196 |
1 |
0.3477 |
6 |
-0.5281 |
1.67365 |
1 |
0.1958 |
0
Хавсралт C: VEC алдааны цуврал корреляцийг шалгах LM тест
0
VEC алдааны цуврал корреляцийг шалгах LM тест |
||||||
Тэг таамаглал: Лаг h-дээр цуврал корреляцигүй |
||||||
Лаг |
LRE* stat |
Df |
Магадлал. |
Rao F-stat |
df |
Prob. |
1 |
61.0293 |
36 |
0.0057 |
2.33164 |
(36, 20.3) |
0.0229 |
2 |
53.8769 |
36 |
0.0281 |
1.82659 |
(36, 20.3) |
0.0757* |
0
Хавсралт D: Eviews үр дүн
0
Sample: 2015 2019 |
||||||||
Included observations: 51 |
||||||||
Total system (unbalanced) observations 151 |
||||||||
White Covariance |
||||||||
Linear estimation after one-step weighting matrix |
||||||||
|
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
||||
C(1) |
-2.178471 |
1.402886 |
-1.55285 |
0.1227 |
||||
C(2) |
0.981873 |
0.260036 |
3.775907 |
0.0002 |
||||
C(3) |
-1.039874 |
0.841539 |
-1.235681 |
0.2187 |
||||
C(10) |
0.390408 |
0.07392 |
5.281473 |
0 |
||||
C(4) |
2.482206 |
1.140704 |
2.176029 |
0.0312 |
||||
C(5) |
0.06297 |
0.010117 |
6.224144 |
0 |
||||
C(6) |
-0.467185 |
0.062873 |
-7.430641 |
0 |
||||
C(11) |
0.636616 |
0.165526 |
3.846017 |
0.0002 |
||||
C(7) |
2.38567 |
1.334453 |
1.787751 |
0.076 |
||||
C(8) |
4.158991 |
0.693253 |
5.999239 |
0 |
||||
C(9) |
-36.91138 |
6.284166 |
-5.873712 |
0 |
||||
C(12) |
0.66349 |
0.191196 |
3.470216 |
0.0007 |
||||
Determinant residual covariance |
2.04E-10 |
|||||||
J-statistic |
0.032655 |
|||||||
Equation: LO=C(1)+C(2)*RGDPG+C(3)*PR +C(10)* LO(-1) |
||||||||
Instruments: CAR(-1) SIZE(-2) RGDPG(-2) PR(-1) C |
||||||||
Observations: 51 |
||||||||
R-squared |
0.950741 |
Mean dependent var |
6.986078 |
|||||
Adjusted R-squared |
0.947596 |
S.D. dependent var |
0.052195 |
|||||
S.E. of regression |
0.011948 |
Sum squared resid |
0.00671 |
|||||
Durbin-Watson stat |
3.594121 |
|
|
|
||||
Equation: LO=C(4)+C(5)*SIZE+C(6)*(SIZE*PR)+C(11)* LO(-1) |
||||||||
Instruments: CAR(-1) SIZE(-2) RGDPG(-2) PR(-1) C |
||||||||
Observations: 50 |
||||||||
R-squared |
0.332819 |
Mean dependent var |
6.985 |
|||||
Adjusted R-squared |
0.289307 |
S.D. dependent var |
0.052148 |
|||||
S.E. of regression |
0.043962 |
Sum squared resid |
0.088902 |
|||||
Durbin-Watson stat |
3.815334 |
|
|
|
||||
Equation: LO=C(7)+C(8)*CAR+C(9)*(CAR*PR)+C(12)* LO(-1) |
||||||||
Instruments: CAR(-1) SIZE(-2) RGDPG(-2) PR(-1) C |
||||||||
Observations: 50 |
||||||||
R-squared |
0.870591 |
Mean dependent var |
6.985 |
|||||
Adjusted R-squared |
0.992586 |
S.D. dependent var |
0.052148 |
|||||
S.E. of regression |
0.073611 |
Sum squared resid |
0.249256 |
|||||
Durbin-Watson stat |
2.307293 |
|
|
|
0
0
0
Таалагдаж байна
Таалагдахгүй байна
Нэр томъёо оруулаагүй байна.
Хэлэлцүүлэг үзсэн
Хэлэлцүүлгийн Like/dislike