1. Introduksjon
I denne rapporten vil hovedpunktene som vil tjene som grunnlag for den påfølgende konstruksjonen av en økonomisk modell i forhold til etterspørselen etter forbrukslån brukt til byen Osorno, bli avslørt.
For å utvikle disse punktene, når temaet ble valgt, ble det bestemt å samle informasjon om tverrsnitt som prøven ble estimert for, noe som resulterte i et antall på rundt 68 personer som tilhørte de forskjellige lagene, høy, middels og lav som ville gi dataene som vil mate hver av variablene som skal legges inn i programmet, økonometrics, noe som vil være veldig nyttig for anvendelse av statistiske tester som vil gi den endelige modellen.
I tillegg til å gi beskrivelsen av datainnsamlingen, er dataene samlet som sådan, det teoretiske grunnlaget, definisjonen av hver av variablene som skal vurderes og en kopi av den anvendte undersøkelsen vedlagt.
2. Definisjon
Forbrukerkreditt
Dette navnet betegner alle de lånene som er utstedt enten av finansinstitusjoner, banker, forretningshus og lån gitt av enkeltpersoner, som inkluderer en rente, som representerer deres pris, og dermed skaper et insentiv for alle enkeltpersoner. du vil oppnå avkastning enten på mellomlang eller kort sikt gjennom dem.
Det skal bemerkes at denne definisjonen av forbrukerkreditter tas på en generisk måte, i den forstand at alle eksisterende og allerede navngitte kreditter blir vurdert over hele verden, og hovedmålet er å bestemme den generelle etterspørselen etter forbrukerkreditt på kommunens nivå, og variablene som direkte påvirker det.
3. Økonomisk problem som skal løses
Denne studien tar sikte på å svare på følgende spørsmål:
1. Er renten, tolket som Price, en bestemmende faktor for den individuelle etterspørselen etter forbrukslån i byen Osorno?
2. Er teorien som omvendt og lineært knytter etterspørselen etter et produkt til sin pris gjeldende for Osornina-forbrukerkredittvirkeligheten?
3. Er det bekreftet i Osorno, den økonomiske teorien som sier at bare Prisen bestemmer mengden etterspurt, eller er det også andre variabler som kan påvirke?
Den horisontale aksen representerer mengden C til noen gode (for eksempel Credits). Den vertikale aksen representerer prisen, P, per mengde (i penger) for varen. Prisene blir vanligvis tenkt på i form av penger, men i utgangspunktet er en pris en "Mengdeforhold": Det er mengden av en annen vare som må gis for å få en enhet til ønsket vare (i dette tilfellet monetære priser).
Følgelig kalles den vertikale aksen $ / C (pesos per lånebeløp).
Den horisontale aksen måler kredittbeløpene.
Forespørselskurven viser mengden som forbrukerne ønsker å kjøpe til hver pris P. Kurven gjenkjenner mengden som forbrukerne vil kjøpe hvis prisen på kreditt er P pesos per enhet og forbrukerne kan kjøpe så mye de vil til den prisen. Etterspørselskurven indikerer ikke den reelle prisen, men hvor mye forbrukerne vil kjøpe til hver mulig pris.
Når det gjelder spørsmål 2, sier teorien at den negative helningen i etterspørselskurven gjenspeiler det faktum at kjøpere ønsker å kjøpe mer etter hvert som prisen synker (butikker prøver ofte å tiltrekke seg kunder ved å hevde at de tilbyr eksepsjonelt lave priser.).
Den generelle etterspørselsligningen (forutsatt at den er en rett linje) kan skrives som:
P = A - B Cd
Hvor:
Cd, er mengden etterspurt, og A og B er positive konstanter.
Geometrisk er A skjæringspunktet mellom etterspørselskurven med den vertikale prisaksen (prisen er så høy at kjøpene er null); -B er skråningen for etterspørselskurven, og representerer også den marginale tilbøyeligheten til å låne og er gitt av:
Vilje til å låne og måle forbrukernes tendens Likvide inntekter til å låne.
Når det gjelder spørsmål 3, har det blitt sett at den økonomiske teorien om etterspørsel uttrykker at P og mengden er omvendt og perfekt relatert, samtidig som det utelates andre variabler som kan ha innflytelse, så som personens inntekt, studier, hans familie gruppe, blant andre. Følgelig vil alle dem bli vurdert i forstyrrelsesvariabelen.
Gitt dette, vil du bekrefte at mengden kreditter som forbrukere etterspør, kun er en funksjon av pris.
4. Beregning av a priori-modellen
Til tross for at teorien indikerer et omvendt proporsjonalt forhold mellom etterspurt mengde (forbrukerkreditt) og en pris (rente), det vil si at etterspørselen etter et produkt kommer til å bli forklart av prisen, og omvendt, Dette betyr, jo høyere pris, jo lavere etterspørsel og omvendt.
Men det er også verdt å nevne at det er andre variabler som samhandler i valget av etterspørsel, det vil si at andre variabler hjelper deres bestemmelse, siden forholdene ikke alltid er nøyaktige og det er en viss grad av feil, og det er grunnen til at det etableres at det matematiske forholdet har en feilkomponent, som varierer forholdet opprinnelig foreslått.
Yi = + Xi + i
Hvor:
Yi = Forlangt mengde i forbrukerkreditt (avhengig variabel)
Xi = Pris for godset, i dette tilfellet refererer det til renten som brukes på lånene (uavhengig variabel).
= Det representerer begrepet stokastisk feil, også kalt stokastisk forstyrrelse, og som representerer alle de kreftene som påvirker etterspørselen etter forbrukerkreditt, men som ikke eksplisitt er gitt i den økonometriske modellen.
For å svare på de stilte spørsmålene fortsetter vi med å lage en a priori-modell som lar oss validere eller tilbakevise teorien om forholdet mellom etterspurt mengde og prisen.
A priori-modellen som stammer fra er:
Forbrukerkreditt: (rente, likvide inntekter, betalingsperiode, gjennomsnittlig forbrukskostnad, ansiennitet, antall familiemedlemmer, alder, utdanningsnivå, innflytelse fra tredjepart, tid på året, følsomhet eller marginale tilbøyeligheter å låne, gjeldende gjeldsnivå).
5. Variabler, definisjon og størrelser
Som sagt er det teoretiske grunnlaget for modellen teorien om etterspørsel. Det vil si at virkningene av en prisendring på forbrukernes etterspørsel vil bli analysert, og det vil sees at andre variabler, i tillegg til prisen, påvirker etterspørselen etter forbrukslån.
Y-forbrukerpoeng: Avhengig variabel eller som skal forklares i modellen. Det blir forsøkt å fastslå at det er andre variabler, i tillegg til pris, som påvirker denne etterspørselen, og det har vært antatt at dette kan være de 12 forklaringsvariablene presentert nedenfor. Ettersom det er en eiendom hvis natur er noe forskjellig fra noe annet, er det nysgjerrig på hvordan oppførselen til de økonomiske modellene som kan defineres i Osorno-byen, ville være.
Det måles i tusenvis av pesos.
Forklarende variabler:
X1 - Rentesats: Du vil vite om renten, tolket som en pris, bestemmer mengden som kreves av forbrukspoeng. Det er mulig å anta at den økonomiske teorien er oppfylt som sier at det er et omvendt forhold mellom pris og mengde som etterspørres, ettersom høyere renter er høyere kostnader som de som ber om lån må påta seg, noe som medfører en sammentrekning i den etterspurte mengden.
Denne variabelen er bare av interesse for å verifisere om det omvendte forholdet mellom pris og mengde er gitt, men det spesifikke beløpet som kan antas er ikke relevant. Følgelig ble det bestemt at den skal måles som en kvalitativ variabel, det vil si ved å bruke følgende koeffisienter:
Hvis: 1 (Prisen bestemmer mengden som kreves)
Nei: 0 (Pris bestemmer ikke den etterspurte mengden)
X2 - Likvid inntekt: Forbrukskreditter er blitt betraktet som ”Lavere varer” siden økning i inntekt bestemmer en lavere mengde som etterspørres av slike varer til en gitt pris (rente). Med andre ord, den større tilgjengeligheten av ressurser tillater en gradvis økning i dekning av utgiftene, slik at kreditt kan avstå. Det er med andre ord et omvendt forhold.
Målt i tusenvis av pesos hver måned.
X3 - Betalingsbetingelser: Den tar sikte på å vise om betalingsbetingelsene påvirker et større eller mindre antall kreditter som kreves. Man kan tro at jo flere fasiliteter som gis for betaling av disse, jo større er villigheten til å låne fra dem. Det vil si at det er et positivt forhold.
Målt i måneder.
X4 - Gjennomsnittlig forbruksutgifter: Det forutsetter at folk på høyere nivåer av gjennomsnittlig månedlig forbruksutgifter har en tendens til å skaffe seg kreditt for å dekke disse utgiftene, og dermed gi et positivt forhold til mengden etterspør.
Målt i tusenvis av pesos hver måned.
X5 - Ansiennitet i arbeidet: Du vil vite om denne variabelen avgjør beslutningen om å ta studiepoeng eller ikke. Man kan tro at det på dette tidspunktet er et dilemma, siden det er rimelig å tro at en person med liten ansiennitet er motvillig til å ta studiepoeng fordi mange ganger de har inntektsnivåer som ikke er så høye som de ønsker og en udefinert jobbstabilitet, selv som for å sikre at du kan betale for det du ba om. Imidlertid når en viss tilstand av "Labour modenhet" er nådd, ber folk om mer studiepoeng, siden de har dannet en familie, i de fleste tilfeller, som de må støtte.
Etter dette modningsstadiet hvor "Peack" av studiepoeng er nådd, er det en siste en der pensjonister og mennesker som er i ferd med å trekke seg (eller pensjonere seg) befinner seg, som ville være mer motvillige til å ta disse studiepoengene siden de har mye av det de trenger, eller ganske enkelt fordi de foretrekker livet uten økonomiske vanskeligheter, selv om de tjener lite. For dem er ro et viktig aspekt de siste årene av livet.
X6 - Antall familiemedlemmer: Antakelsen her er at større familier også har en høyere utgift, det vil derfor være en større tilbøyelighet til å låne for å imøtekomme medlemmers behov, forholdet er positivt med mengden lån etterspurt.
Mål i antall personer per familie.
X7 - Alder: late som eller anta at yngre mennesker er mer motvillige til å komme i gjeld, ettersom de stort sett er i ikke-faste eller midlertidige jobber.
Det mangler jobbstabilitet, så vel som å be om studiepoeng, både i det formelle og uformelle markedet. Til slutt prøver de å vente noen år til, mens de utvikler seg faglig, for å begynne å komme i gjeld. Samtidig som utgiftene har en tendens til å øke med alderen, og som en konsekvens, økte det også sannsynligheten for at inntektene blir utilstrekkelige og det vil bli besluttet å ty til studiepoeng.
Mål i år.
X8 - Studienivåer: Det kan bekreftes at hvis personen har flere års studier, har de oppnådd en større karriere og derfor bedre inntekt for å dekke forbruket, så de burde være motvillige til å ta dem. Legg til dette en påstått rasjonalitet og forsvarlighet i å håndtere utgiftene som denne typen personer skal ha. Det etablerte forholdet er omvendt (negativt) med studiepoengene.
Mål i år.
X9 - Påvirkning fra tredjepart: Basert på det faktum at det er tider når personer som oppfyller kravene for å låne i det formelle markedet, er midler for bekjente eller pårørende å be om kreditt.
X10 - Tid på året: Det er logisk å tenke på at det er tider på året når du bruker mer enn andre. Disse er:
Sommer: Det er festligheter som jul, nyttår, høytider, skole, patenter, etc.
Vinter: Øker utgiftene til blant annet ved, vinterklær, gass, drivstoff.
Dette er tider der etterspørselen etter studiepoeng vil øke.
Målt som en kvalitativ variabel:
Våren: 1
Sommer: 2
Fall: 3
Vinter: 4
X11 - Følsomhet eller marginell tilbøyelighet til å låne: Denne variabelen innebærer beregning av et forhold eller indeks:
Villighet til å låne = Begrunnelse
Likvid inntekt
Det vil måle forbrukernes tendens til å skaffe seg forbrukerkreditt.
Viljen til å låne henvises til det maksimale beløpet personen vil være villig til å låne og er delt på den likvide inntekten, som gir indeksene som kan plasseres i en av fire kategorier.
- Større enn 1: Viljen til å låne overstiger den likvide inntekten. Personen ville være villig til å godta at inntekten hans er utilstrekkelig til å betale ned kreditt eller gjeld.
- Mindre enn 1: Personen er ikke villig til å låne i et beløp som overstiger likvide inntekter.
- Samme som 1: Personen er villig til å komme i gjeld i en andel som er lik hans likvide inntekt. Med andre ord, alt han tjener ville han bruke for å dekke gjelden sin.
- Tilsvarende 0: Det skulle indikere at telleren - vilje til å låne - ville være null. Det vil si at personen er motvillig til å komme i gjeld, og prøver å konsumere ved å betale kontant, noe som er veldig sjelden i det virkelige liv.
X12 - Gjeldende gjeldsnivå: Bestem også etterspørselen etter kreditt, siden ved høyere gjeldsnivå er personen forhindret fra å få tilgang til dem, i det formelle markedet (banker, finanser,…) og hindret det uformelle. Det vil si at jo høyere den negative forskjellen mellom månedlig likviditetsinntekt og gjennomsnittlig forbruksutgifter, jo lavere er etterspurte kreditt (negativt forhold).
Målt i tusenvis av pesos hver måned.
6. Bestemmelse av prøvestørrelse.
For analyseformål vil det bli tatt et utvalg av befolkningen for å få informasjon som lar oss gjøre slutninger om befolkningen.
Prøvestørrelsen vil bli bestemt med hensyn til følgende aspekter: konfidensnivå, feil og samplingsramme, hvis verdier er nøyaktig etablert.
Formlene som skal brukes for å bestemme prøven er:
= Z2 x S2
e2
Hvor e = 0,10; Z1 - / 2 = Z 0,95 = 1.645 (normalfordeling)
e = 0,10 ved bruk av et konfidensnivå på 90% (omtrentlig eksempelfeil)
S2 = NP x Q vil være variansen for proporsjoner der p
Ukjent N-1 vil være = 0,5
Så har vi det
= nei
1 + nei
N
Hvor ikke> 0,05 gjelder denne formelen
N
Dermed oppnår vi prøvestørrelsen.
applikasjon
Bruker et 90% konfidensnivå med en feil på 0,10 og en omtrentlig varians på 0,250002746 og en Z = 1,645
S2 = N x P x Q
N-1
S2 = 91,024 x 0,5 x 0,5 = 0,250002746 varians
91023
I vår analyse vurderer vi et univers av N = 91 024 mennesker fra Osorno kommune.
Prøvestørrelse vil nå bli identifisert
= Z2 S2 = (1 645) 2 x 0,250002746 = 67,6 68
e 2 (0,10) 2
hvis ikke = 68 = 0,0007 <0,05, sitter vi igjen med
N 91,024 som prøvestørrelse.
Derfor vil prøvestørrelsen (n) som vi vil bruke til denne studien være 68 personer.
7. Metodikk for datainnsamling for å oppnå den matematiske modellen.
Viser
For bestemmelse av utvalget ble det innhentet informasjon om den totale befolkningen i byen Osorno, i henhold til den siste folketellingen som ble utført i 1992, hvor en befolkning på 127 779 mennesker er bestemt. For å bruke denne informasjonen vil befolkningen bli delt inn i intervaller avhengig av alder ved å bruke følgende kriterier.
|
ALDER |
Antall mennesker |
| 0-5 | 15445 |
| 6-14 | 21300 |
| 15-24 | 25096 |
| 25-44 | 37803 |
| 45-54 | 11288 |
| 55-64 | 8453 |
| 65 OG MER | 8384 |
For å etablere et representativt utvalg av befolkningen vil befolkningsdata bli tatt fra 15 år til 65 år og over, siden mellom disse intervallene er den befolkningen som er i posisjon til å få tilgang til økonomiske kreditter (enten fordi det er en del av arbeidsstyrken eller for å bli pensjonist eller pensjonert)
Summen av intervallene fra 15 til 65 år vil bli tatt som befolkningen totalt, for deretter å få prosent av hvert intervall over denne populasjonen. Disse vil hjelpe oss med å forberede prøven.
Det er etablert en undersøkelse av 68 personer, som vil bli bestemt av prosentene oppnådd i hvert intervall.
Prøvebestemmelse
Total populasjon i studien: 91.024
Intervallprosent
1. intervall: 15.-24
(25.096 / 91.024) x 100 = 27.57%
2. intervall: 25 - 44
(37.803 / 91.024) x 100 = 41.53%
3. intervall: 45 - 54
(11 288/91 024) x 100 = 12,40%
4. intervall: 55 - 64
(8 453 / 91,024) x 100 = 9,29%
5. intervall: 65 og over
(8384 / 91,024) x 100 = 9,21%
| ALDER | % | |
| 15 - 24 | 27,57 | 19 |
| 25 - 44 | 41.53 | 28 |
| 45 - 54 | 12.40 | 9 |
| 55 - 64 | 9,29 | 6 |
| 65 og over | 9.21 | 6 |
| TOTAL | 100% | 68 |
For å få et mer representativt utvalg ble det innhentet informasjon fra INE Osorno angående inntektsfordelingen av den nasjonale befolkningen, hvorav omtrent 15% tilhører høyinntektsstratum, 60% til mellominntektsstratum og 25% til lavinntektsstratum.
Ved hjelp av denne informasjonen beregnes antall personer kartlagt etter inntektsstratum.
| DET HØYT | 0.6 GJENNOMSNITT INNTEKT | 0,25 LAVE INNTEKT | ||
| 15 - 24 | 19 | 3 | elleve | 5 |
| 25 - 44 | 28 | 4 | 17 | 7 |
| 45 - 54 | 9 | to | 5 | to |
| 55 - 64 | 6 | en | 4 | en |
| 65 - MER | 6 | en | 4 | en |
For inntektsstratifisering vil følgende nivåer bli tatt.
| NIVÅ | Væskeinntekter (MÅNEDLIG) |
| LAV | 0 - 150 000 |
| MEDIUM | 150.001 - 499.999 |
| HØY | 500 000 OG MER |
Standard antagelser for datainnsamling
Noen antakelser må gjøres enten for å kunne identifisere studiepoengene som skal studeres, samt forutsetninger som vil støtte bestemmelsen av data om visse variabler vurdert i modellen.
Antagelse 1: Når du ber om lån fra finansinstitusjoner eller enkeltpersoner, vurderes alltid betaling av renter fra den som tar kreditt.
Antagelse 2: Bare studiepoeng utstedt av enkeltpersoner blir vurdert for denne studien, som innebærer betaling av en viss rente. Som vil bli etablert ikke ved lovbestemmelser, men i forhold til interessene til de involverte (uformelle studiepoeng).
Antagelse 3: Mengden levert studiepoeng var på årsbasis, men siden studien er månedlig, har det totale beløpet blitt delt på årets 12 måneder, og dermed oppnådd et mer representativt tall for analysens formål.
Antagelse 4: For de tilfellene der folk er likegyldige til å be om studiepoeng på forskjellige tider av året, har et gjennomsnitt blitt vurdert, gitt den tidligere etablerte koden som representerer hver årstid.
1.- Vår.
2.- Sommer.
3.- Høst.
4.- Vinter
Hvor følgende formel vil bli vurdert.
X tid på året = n = 4
ep
i = 1
4
Hvor: ep = årstidskode.
X = 1 + 2 + 3 + 4
4
X = 2,5
Derfor representerer 2.5 gjennomsnittet av tidspunktene på året folk tar beslutningen om å be om kreditt.
Antagelse 5: Når to svar blir gitt på det samme spørsmålet, vil gjennomsnittet av dataene som blir gitt, oppnås, og dermed få et reelt tall for atferden til hver person.
Last ned originalfilen
