2006 to determine the effect of cap

2006 to determine the effect of capital structure on bank profits in Nigeria . The study will apply
the data on an ordinary least squares (OLS) method which will incorporate other error-correction
approaches like unit root tests using the augmented Dickey-Fuller (ADF) and the vector errorcorrection estimates where necessary, to conduct our investigations and analysis.
3.1. Model specification
We shall adopt and modify the models of Raheman, Zulfiqar and Mustafa (2007), and
Uremadu and Efobi (2008), in determining the impact of capital structure and liquidity on the
banking system profitability in Nigeria. The relevance of both models is that they fit perfectly well
into the present study. The major difference of our own model from theirs is that it is appl ied to
financial services sector while theirs were applied to manufacturing sector. It should be noted that
banks depend virtually on debt (demand deposit liabilities) for its sources of total capital
employed to fund its lending and other liabilities unlike the other corporate firms in the
manufacturing sectors of the economy. Hence the need for the modification in our model. The
multivariate specification of this probabilistic model will assume the form of:
Xit e
n
i 1
BSPit β0 βi 

  (1)
Where: BSPit =dependent variable representing the measure of banking system profitability
proxied by the maximum lending rates for the period 1980-2006; β0 is the regression constant;
βi = b1, b2, …b9 is the change coefficient for Xit variables and Xit = X1, X2,…X9, are the different
independent variables for profitability or otherwise of the banking system while t is the time
period (i.e. t = 1, 2, 3,…27 years). The above general least square equation (1) will now be restated
with specified variables thus;
BSP = f (TBCRED, SDR, CRR, GNS, TBWCBN, LR, INFR, CFPI, CIT) (2)
(+) (-) (-) (+) (-) (-) (-) (-) (-)
The final equation to be estimated from equation (2) is:
BSP = b0 + b1TCRED – b2SDR4 – b3CRR + b4GNS - b5TBWCBN - b6LR - b7INFR - b8CFPI – b9CIT + e (3)
Where:
BSP = banking system profits proxied by maximum lending rate (%);
TBCRED = Total banking system credits to the domestic economy as % of GDP at current
market price;
SDR = Savings deposit rate (%);
CRR = Cash reserve ratio (%);
GNS = Gross national savings as % of GDP at current market price;
TBWCBN = Total balances with the Central Bank of Nigeria as % of GDP at current market
price;
LR = Liquidity ratio (%);
INFR = Domestic inflation rate (%);
CFPI = Cumulative foreign private investment as % of GDP at current market price;
CIT = Corporate income tax as % of GDP at current market price;

Kết quả (Việt) 1:

năm 2006 để xác định hiệu quả của cơ cấu vốn trên ngân hàng lợi nhuận trong Nigeria. Nghiên cứu sẽ áp dụngcác dữ liệu trên một phương pháp hình vuông (OLS) ít nhất là bình thường mà sẽ kết hợp khác sửa lỗiphương pháp tiếp cận như xét nghiệm đơn vị gốc bằng cách sử dụng Dickey-Fuller tăng cường (ADF) và vector errorcorrection ước tính khi cần thiết, để tiến hành điều tra và phân tích của chúng tôi.3.1. mô hình đặc điểm kỹ thuậtChúng tôi sẽ áp dụng và sửa đổi các mô hình Raheman, Zulfiqar và Mustafa (2007), vàUremadu và Efobi (2008), trong việc xác định tác động của các cơ cấu vốn và tính thanh khoản vào cácNgân hàng lợi nhuận hệ thống tại Nigeria. Sự liên quan của cả hai mô hình là rằng họ phù hợp hoàn hảo tốtvào nghiên cứu hiện nay. Sự khác biệt lớn của riêng của chúng tôi mẫu từ họ là nó appl ied đểlĩnh vực dịch vụ tài chính trong khi họ đã được áp dụng cho khu vực sản xuất. Cần lưu ý rằngNgân hàng hầu như phụ thuộc vào nợ (nhu cầu tiền nợ) cho thông tin của tổng vốn điều lệsử dụng để tài trợ các khoản nợ cho vay và khác không giống như các công ty công ty khác trong cácsản xuất các lĩnh vực của nền kinh tế. Vì thế sự cần thiết cho sự thay đổi trong mô hình của chúng tôi. Cácđa biến đặc điểm kỹ thuật của mô hình này xác suất sẽ giả định các hình thức:Thoát entôi 1BSPit β0 βi đột ĐỘT (1)Nơi: BSPit = phụ thuộc vào biến đại diện cho các biện pháp của ngân hàng lợi nhuận hệ thốngđưa bởi tỷ giá cho vay tối đa cho giai đoạn 1980-2006; Β0 là hằng số hồi quy; βi = b1, b2, …b9 is the change coefficient for Xit variables and Xit = X1, X2,…X9, are the differentindependent variables for profitability or otherwise of the banking system while t is the timeperiod (i.e. t = 1, 2, 3,…27 years). The above general least square equation (1) will now be restatedwith specified variables thus;BSP = f (TBCRED, SDR, CRR, GNS, TBWCBN, LR, INFR, CFPI, CIT) (2) (+) (-) (-) (+) (-) (-) (-) (-) (-) The final equation to be estimated from equation (2) is:BSP = b0 + b1TCRED – b2SDR4 – b3CRR + b4GNS - b5TBWCBN - b6LR - b7INFR - b8CFPI – b9CIT + e (3)Where:BSP = banking system profits proxied by maximum lending rate (%);TBCRED = Total banking system credits to the domestic economy as % of GDP at currentmarket price;SDR = Savings deposit rate (%);CRR = Cash reserve ratio (%);GNS = Gross national savings as % of GDP at current market price;TBWCBN = Total balances with the Central Bank of Nigeria as % of GDP at current marketprice;LR = Liquidity ratio (%);INFR = Domestic inflation rate (%);CFPI = Cumulative foreign private investment as % of GDP at current market price;CIT = Corporate income tax as % of GDP at current market price;

Kết quả (Việt) 2:

Năm 2006 để xác định hiệu quả của cơ cấu vốn về lợi nhuận ngân hàng ở Nigeria. Nghiên cứu này sẽ được áp dụng
các dữ liệu trên một phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) mà sẽ kết hợp sửa lỗi khác
tiếp cận như các xét nghiệm gốc đơn vị sử dụng tăng cường Dickey-Fuller (ADF) và dự toán errorcorrection vector trường hợp cần thiết, tiến hành điều tra và phân tích của chúng tôi .
3.1. Đặc điểm kỹ thuật mô hình
Chúng tôi sẽ thông qua và sửa đổi các mô hình của Raheman, Zulfiqar và Mustafa (2007), và
Uremadu và Efobi (2008), trong việc xác định tác động của cơ cấu vốn và tính thanh khoản trên
lợi nhuận hệ thống ngân hàng ở Nigeria. Sự liên quan của cả hai mô hình là chúng phù hợp với hoàn hảo, cũng
vào nghiên cứu này. Sự khác biệt chủ yếu của mô hình riêng của chúng tôi từ của họ là nó được Appl IED đến
lĩnh vực dịch vụ tài chính trong khi họ đã áp dụng đối với lĩnh vực sản xuất. Cần lưu ý rằng
các ngân hàng phụ thuộc hầu như trên nợ (nợ phải trả khoản tiền gửi không kỳ hạn) cho các nguồn của nó trong tổng vốn
sử dụng để tài trợ cho vay và các khoản nợ khác không giống như các công ty công ty khác trong
lĩnh vực sản xuất của nền kinh tế. Do đó cần cho việc sửa đổi trong mô hình của chúng tôi. Các
đặc điểm kỹ thuật đa biến của mô hình xác suất này sẽ cho rằng các hình thức:
xịt e
n
i 1
BSPit β0 βi 

  (1)
Trong đó: BSPit = biến phụ thuộc đại diện cho các biện pháp của hệ thống ngân hàng lợi nhuận
đại diện bởi lãi suất cho vay tối đa đối với các giai đoạn 1980-2006; β0 là hồi quy đổi;
βi = b1, b2, ... b9 là hệ số thay đổi đối với các biến xịt và xịt = X1, X2, ... X9, là khác nhau
biến độc lập cho lợi nhuận hoặc của hệ thống ngân hàng trong khi t là thời
kỳ (tức là t = 1, 2, 3, ... 27 năm). Tổng vuông phương trình ít nhất là ở trên (1) sẽ được trình bày lại
với các biến số xác định như vậy;
BSP = f (TBCRED, SDR, CRR, GNS, TBWCBN, LR, Infr, CFPI, CIT) (2)
(+) (-) ( -) (+) (-) (-) (-) (-) (-)
Các phương trình cuối cùng phải được ước tính từ phương trình (2) là:
BSP = b0 + b1TCRED - b2SDR4 - b3CRR + b4GNS - b5TBWCBN - b6LR - b7INFR - b8CFPI - b9CIT + e (3)
Trong đó:
BSP = lợi nhuận hệ thống ngân hàng đại diện bởi lãi suất cho vay tối đa (%);
TBCRED = Tổng các khoản tín dụng hệ thống ngân hàng cho nền kinh tế trong nước tính theo% của GDP ở hiện tại
giá thị trường;
SDR = lãi suất tiền gửi tiết kiệm ( %);
tỷ lệ dự trữ CRR = Tiền mặt (%);
GNS = Tổng tiết kiệm quốc dân tính theo% của GDP theo giá thị trường hiện hành;
TBWCBN = Tổng số dư với các Ngân hàng Trung ương Nigeria theo% của GDP tại thị trường hiện nay
giá;
LR = tỷ lệ thanh khoản ( %);
Infr = tỷ lệ lạm phát trong nước (%);
CFPI = đầu tư tích lũy tư nhân nước ngoài theo% của GDP theo giá thị trường hiện hành;
thuế TNDN = thuế thu nhập doanh nghiệp tính theo% của GDP theo giá thị trường hiện hành;