3 D L IU VÀ PH NG PHÁP NGHIÊN CU 14 U
3.3.3Mô hình nh h ng ngu nhiên (Random effect model –REM) 23
Mô hình REM c ng gi đ nh r ng h s g c là không đ i cho các các th , tuy nhiên h s ch n là ng u nhiên. Mô hình REM t ng t mô hình FEM tuy nhiên h s ch n i = +ui, trong đó là h s ch n trung bình c a t t c các đ n v chéo và ui là sai s ng u nhiên ph n ánh nh ng nh h ng khác nhau gi a các cá th v i gi đ nh E(ui) = 0; Var (ui) = E(u2i) = u2; Cov (ui,uj)= 0 v i i≠j. Mô hình có d ng:
lgR it = + 1 lgIP it + 2 lgCPI it + 3 lgbond it + 4 lgM2 it + 5 lgER it +eit +ui (4) trong đó:
t vit= eit + ui : sai s k t h p g m 2 ph n, sai s do cá th và sai s do h i quy Mô hình đ c c l ng b ng ph ng pháp bình ph ng bé nh t
bi t mô hình REM có ý ngh a v m t th ng kê hay không, th c hi n ki m đnh Breusch-Pagan Lagrange multiplier cho REM. Trong h i quy ph ng trình (4), gi thi t đ t ra:
• H0: var (u)= 0 ph ng sai c a nh ng đ c tính riêng c a cá th b ng 0
îdùng Pooled hi u qu h n REM
• H1: var (u) ≠0
N u H0 b t ch i thì cho th y có t n t i var(u) ≠0 có ý ngh a v m t th ng kê, vì v y REM t t h n Pooled và ng c l i
Ngoài ra, khi mô hình Pooled không có ý ngh a th ng kê thì đ ch n FEM ho c REM thì s d ng Hausman test v i gi thi t:
• H0: s khác bi t gi a các h s mô hình FEM và REM là ng u nhiên îdùng REM hi u qu h n FEM
• H1: s khác bi t mang tính h th ng – FEM hi u qu h n REM N u H0 b t ch i, mô hình FEM hi u qu h n và có ý ngh a v m t th ng kê