Hồi quy mô hình theo FEM và REM
Đầu tiên, tiến hành hồi quy lần lượt theo hai phương pháp FEM và REM. Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất (FEM hay REM). Do đó, ở đây không trình bày kết quả hồi quy theo hai phương pháp FEM và REM. Kết quả này được trình bày trong phụ lục 3.1- 4.2. Sau khi lựa chọn được phương pháp hồi quy phù hợp thông qua kiểm định Hausman, trong phần kết quả nghiên cứu chỉ trình bày và phân tích kết quả theo phương pháp được lựa chọn.
Kiểm định Hausman
Kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm tra so sánh giữa mô hình FEM va REM (Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy, 2012; Karaca and Eksi, 2012). Mô hình REM giả thiết rằng không có tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên đặc thù và kết quả mô hình thì giả định Cov(u_i; X) = 0. Tuy nhiên, FEM không có những giả định này và cho rằng không tương quan của REM là không khả thi. Để lựa chọn mô hình ta xây dựng giả thuyết sau:
Giả thuyết Ho: Ước lượng của FEM và REM không khác nhau H1: Ước lượng của FEM và REM khác nhau Nếu: P-value < 5% : bác bỏ Ho (chọn mô hình FEM)
P-value > 5% : chấp nhận Ho (chọn mô hình REM)
Kết quả kiểm định Hausman như sau:
Bảng 4.3: Kiểm định Hausman
Biến phụ thuộc Chi Prob>Chi2
ROA 59.421755 0.0000
Tobin Q 52.528129 0.0000
37
Từ bảng 4.3, mô hình FEM thì tốt hơn REM vì P-value < 𝛼 = % ở từng biến phụ thuộc và do đó, việc phân tích sẽ dựa trên mô hình FEM. Theo Phùng Đức Nam và Lê Thị Phương Vy (2012), Karaca và Eksi (2012) cũng so sánh mô hình FEM và REM bằng kiểm định Hausman, kết quả cuối cùng cũng sẽ phân tích dựa trên mô hình FEM. Như vậy, kiểm định Hausman có hệ số Chi2 của kiểm định Hausman của các mô hình cho thấy mô hình hồi quy theo phương pháp ảnh hưởng cố định là thích hợp nhất trong trường hợp này. Dưới đây sẽ trình bày kết quả hồi quy của phương pháp ảnh hưởng cố định.