P HN 3 MÔ HÌNH, D LI U VÀ H NG HÁ NGHIÊN CU
3.4. Ph ng pháp nghiên cu
Th ng kê mô t và ma tr n t ng quan Pearson
Th ng kê mô t đ a ra thông tin chi ti t v các bi n s d ng trong mô hình. Thông tin đó bao g m trung bình, đ l ch chu n, giá tr l n nh t và giá tr nh nh t. Qua nh ng con s đó, ta có th có cái nhìn ban đ u v tính ch t c a các
bi n trong mô hình.
quan h chéo gi a các bi n đ c l p v i nhau và gi a bi n ph thu c v i t ng bi n đ c l p trong mô hình. B c này giúp chúng ta bi t t ng quan v nh ng m i quan h c n nghiên c u v c đ l n, chi u và ý ngh a th ng kê, t đó giúp vi c xâyd ng mô hình h i quy và s d ng các ph ng pháp phân tích đ cchu n
xác h n. M t nh c đi m c a t ng quan Pearson là không xác đ nh đ c chi u
tác đ nggi a các bi n, t c là không cho th bi t đâu là nguyên nhân và đâu là k t qu . Do đóc nph i s d ng phân tích đ nhl ngv hi u rõ các m i quan h này.
Phơn tích đ nh l ng
đo l ng m i quan h gi a CCC v i các kh n ng sinh l i nh Tobin Q, ROA và ROIC tác gi s d ng ph ng pháp phân tích d li u b ng.
K thu t phân tích d li u b ng (panel data) đ c s d ng do nh ng u đi m c a chúng v t tr i h n so v i d li u chu i th i gian và d li u chéo b i nó s d ng t t c thông tin s n có, đi u mà chu i d li u th i gian truy n th ng hay d li u chéo truy n th ng không làm đ c. Baltagi (2005) đã li t kê các u đi m c a d li u b ng nh ki m soát tính không đ ng nh t c a các đ n v trong m u nghiên c u; cung c p d li u có nhi u thông tin h n, đa d ng h n, ít đa c ng tuy n gi a các bi n, nhi u b c t do h n và hi u qu h n; phát hi n và đo l ng t t h n
nh ng nh h ng không th quan sát trong d li u chu i th i gian thu n túy hay d li u chéo theo không gian thu n túy; phù h p trong vi c nghiên c u nh ng mô hình hành vi ph c t p; t i thi u hóa kh n ng k t qu nghiên c u b ch ch.
Ph ng pháp d li u b ng g m ba ph ng pháp khác nhau:
Ph ng pháp random effects(REM): trong ph ng pháp này, h ng s trong mô hình h i quy c a m i đ n v chéo gi ng nh m t tham s ng u nhiên h n là c đnh. B i h s ch n c a m i đ n v chéo là m t h s ch n chung (giá tr này gi ng nhau cho t t c các đ n v chéo trong giai đo n nghiên c u), c ng thêm giá tr ng u nhiên c a đ n v chéo i - giá tr này khác nhau đ i v i t ng đ n v chéo
nh ng không đ i theo th i gian. Ta có th vi t mô hình h i quy tác đ ng ng u
yit = + xit + it trong đó it = i + it
V i i là thành ph n sai s theo không gian, hay theo các đ n v chéo, it là thành ph n sai s theo không gian và chu i th i gian k t h p.
Xit v n là ma tr n 1xk vecto c a các bi n gi i thích, nh ng không gi ng
ph ng pháp tác đ ng c đnh, bi n gi đ xác đnh s khác bi t gi a các đ n v chéo không đ c s d ng đây mà đ c ph n ánh trong sai s i.
Ph ng pháp fixed effects (FEM): v i gi đnh m i đ n v chéo đ u có nh ng đ c đi m riêng bi t có th nh h ng đ n các bi n gi i thích, FEM phân tích m i t ng quan này gi a sai s c a m i đ n v chéo v i các bi n gi i thích
qua đó ki m soát và tách nh h ng c a các đ c đi m riêng bi t (không đ i theo th i gian) ra kh i các bi n gi i thích đ chúng ta có th c l ng nh ng nh
h ng ròng c a bi n gi i thích lên bi n ph thu c, b ng cách cho tung đ g c thay
đ i theo t ng đ n v nh ng v n gi đnh r ng các h s đ d c này là h ng s đ i v i các đ n v . Ta có th vi t mô hình cho ph ng pháp tác đ ng c đ nh nh sau:
yit = + xit + µi + it
Trong đó, µi đ i di n cho s khác bi t c a t ng đ n v chéo, it đ i di n cho ph n sai s yit mà mô hình ch a gi i thích đ c.
Ph ng pháp mà t t c các h s đ u không đ i theo không gian và theo th i gian: c ng đ c g i là ph ng pháp pooled OLS, ph ng pháp này th hi n k t qu theo gi đnh r ng không có s khác bi t gi a ma tr n d li u c a các đ n
v chéo.
Ph ng pháp FGLS: Khi s d ng d li u b ng, chúng ta c n ki m đnh hi n
t ng ph ng sai thay đ i và hi n t ng t t ng quan c a các sai s trong mô hình, b i s hi n di n c a chúng s khi n cho c l ng OLS thông th ng không
đ a ra đ c mô hình có ph ng sai bé nh t trong các c l ng không ch ch, do
đó mô hình đ t đ c không có hi u qu . Do đó, ph ng pháp FGLS (feasible generalized least square) đ c s d ng trong bài vi t này b i nó có th ki m soát
đ c hi n t ng t t ng quan và ph ng sai thay đ i. Ph ng pháp FGLS s c
tính mô hình theo ph ng pháp pooled OLS (ngay c trong tr ng h p có s t n t i c a hi n t ng t t ng quan và ph ng sai thay đ i). Các sai s đ c rút ra t mô hình s đ c dùng đ c tính ma tr n ph ng sai - hi p ph ng sai c a sai s . Cu i cùng, s d ng ma tr n này đ chuy n đ i các bi n ban đ u và c tính giá tr các tham s c n tìm trong trong mô hình.
Các ki m đ nh đ c th c hi n trong bài:
Ki m đ nh F-test: ph ng pháp này cho phép l a ch n gi a mô hình tác
đ ng c đnh và mô hình pooled OLS v i gi thuy t H0 - Mô hình pooled OLS là phù h p
Ki m đnh Hausman: ph ng pháp này cho phép ta l a ch n gi a mô hình theo FEM và REM. Gi thuy t H0 làm n n t ng cho ki m đnh Hausman là tác
đ ng cá bi t c a m i đ n v chéo không gian không có t ng quan v i các bi n h i quy khác trong mô hình. N u có t ng quan (gi thuy t H0 b t ch i), mô hình h i quy theo REM s cho k t qu b thiên l ch, vì v y mô hình theo FEM đ c a thích h n.
Ki m đ nh đa c ng tuy n: (VIF – Variance inflation factor) là m t ch s
đ c s d ng phát hi n có hay không vi c bi n đ c l p này t ng quan v i bi n đ c l p khác. VIF đo l ng ph ng sai c a các h s h i quy t ng nh nào
n u các bi n đ c l p t ng quan v i nhau. Theo m t quy t c, n u giá tr c a th a s t ng ph ng sai v t quá giá tr h n m c là 4 thì đã có hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình và n u ch s này v t quá 10 thì mô hình t n t i hi n t ng đac ng tuy n nghiêm tr ng.
Ki m đ nh Wooldridge: đ c dùng đ ki m đ nh hi n t ng t t ng quan c a sai s trong mô hình v i gi thuy t H0 - Mô hình không có hi n t ng t t ng quan.
Ki m đ nh Wald: đ c dùng đ ki m đ nh hi n t ng ph ng sai thay đ i trong mô hình v i gi thuy t H0 - Mô hình không có hi n t ng ph ng sai thay đ i.