3. PH NG PHÁP NGHIÊN CU
3.2 Ph ng pháp nghiên cu
đo l ng m i quan h gi a FDI v i các y u t : GDP, t ng d tr , tiêu th đi n, l ng, đ m th ng m i, tôi 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 đ nh. 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 nhiên nh sau: yit= + xit + ittrong 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 đ nh, bi n gi đ xác đ nh 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 đ nh 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, µiđ i di n cho s khác bi t c a t ng đ n v chéo, itđ 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 đ nh 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 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 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 đ nh 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 đnh Breusch – Pagan Lagrangian: ph ng pháp này cho phép
l a ch n gi a mô hình tác đ ng ng u nhiên và mô hình pooled OLS v i gi thuy t H0 - Mô hình pooled OLS là phù h p
Ki m đnh Lagram – Multiplier: đ c dùng đ ki m đnh 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 đnh 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.
3.3. D LI U NGHIÊN C U 3.3.1. M u nghiên c u