Phụ thuộc chéo khi cú sốc trong quốc gia này ảnh hưởng đến quốc gia khác, làm mất hiệu quả kết quả kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng thông thường.
Trước khi áp dụng bảng đơn vị gốc, tác giả phải xác định xem mẫu dữ liệu có sự phụ thuộc chéo hay độc lập chéo. Trong trường hợp dữ liệu chịu tác động của phụ thuộc chéo, tác giả sử dụng phương pháp hiệu chỉnh trung bình của Levin–Lin– Chu (2002) nhằm loại bỏ tác động tương quan chéo trong kiểm định tính dừng Fisher (Choi, 2001).
Những bảng kiểm tra đơn vị gốc với độc lập chéo xem xét hành vi tiệm cận của các chuỗi chiều thời gian T và chiều cắt ngang N. Theo Levin và các đồng sự (2002), các bài kiểm tra thống kê LLC hoạt động tốt khi N nằm giữa 10 và 250 và T nằm giữa 5 và 250. Như vậy, nó là thích hợp để sử dụng kiểm định LLC cho độc lập chéo trong bảng, vì T và N trong bài viết này là 25 và 18, tương ứng.
H0: Tồn tại phụ thuộc chéo trong mô hình
H1: Không tồn tại phụ thuộc chéo trong mô hình
Bảng 4.4: Kiểm định phụ thuộc chéo (cross-section dependence) Kiểm định Pesaran
‘CD (2004) Giá trị thống kê p-value
yit 5847.05 0.0000
GDPit 9.03 0.0000
INit 6.81 0.0000
FD2it 0.271 0.7861 FD3it 7.94 0.0000 FD4it 2.577 0.0100 FD5it 0.419 0.6753 Git 0.385 0.7000 *two-sided test
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm Stata (xem số liệu chi tiết tại phụ lục))
P-value các kiểm định Pesaran CD cho kết quả nhỏ hơn 0.05 ở hầu hết mô hình trên trừ FD2it, FD5it, Git. Tồn tại phụ thuộc chéo trong mô hình bài nghiên cứu.
Điều đó ngụ ý rằng sáu yếu tố (tức là: yit, GDPit, INit, FD1it, FD3it, FD4it) có bằng chứng mạnh mẽ phụ thuộc chéo, và (FD2it, FD5it, Git) độc lập chéo.