Phương pháp phân tích và xử lý số liệu được sử dụng trong đề tài là lập bảng thống kê mô tả, vẽ đồ thị, lập các bảng biểu, sơ đồ, sử dụng công thức nhằm phân tích, so sánh, đánh giá và rút ra kết luận trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu của đề tài. Thêm vào đó, luận văn sử dụng chương trình phần mềm EVIEWS để chạy các phương trình hồi quy trong nghiên c ứu tác động của các biến số kinh tế vĩ mô lên vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.
Tác giả sử dụng phương pháp tính toán các chỉ số, phương pháp so sánh và sử dụng phương pháp phân tích logic nhằm suy luận chuỗi lôgic các vấn đề sự kiện thực tế phát sinh để đư a ra kết luận. Hơn nữa, tác giả còn xử lý dữ liệu bằng phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết.
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả (Cooper và Schindler, 2003). Ngoài chức năng là công cụ mô tả, hồi quy tuyến tính bội được sử dụng như công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu.
Như vậy, đối với nghiên cứu này, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Khi giải thích về phương trình hồi quy, tác giả đã lưu ý hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến mà có sự đa cộng tuyến cao có thể làm bóp méo kết quả làm kết quả không ổn định và không có tính tổng quát hóa. Nhiều vấn đề rắc rối nảy sinh khi hiện tượng đa công tuyến nghiêm trọng tồn tại, ví dụ nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy có dấu ngược với những
--- gì nhà nghiên cứu mong đợi và kết quả T -test không có ý nghĩa thống kê đáng kể trong khi kết quả F-test tổng quát cho mô hình lại có ý nghĩa thống kê.
Nhân tử phóng đại phương sai VIF được sử dụng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Nguyên tắc nếu nhân tử phóng đại phương sai VIF của một biến lớn hơn 0,9 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nếu ta tìm được mô hình có các R2
phụ i< R2
gốc thì có thể bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến. Đa cộng tuyến có thể làm cho kết quả ước lượng không chính xác: Dấu của các ước lượng của hệ số hồi quy có thể sai; các ước lượng của các hệ số HQ có thể có dấu trái với kỳ vọng; thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác làm mô hình thay đổi về độ lớn của các ước lượng hoặc dấu của chúng
Trước hết hệ số tương quan giữa vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài với các nhân tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng tới lượng vốn đầu tư nước trực tiếp ngoài được xem xét, hệ số tương quan giữa các biến giải thích cũng được xem xét.
Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) cũng được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là lượng vốn đầu tư nước trực tiếp ngoài, biến độc lập dự kiến sẽ là các nhân tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng tới lượng vốn đầu tư nước trực tiếp ngoài đã được trình bày ở phần mô hình nghiên cứu.
Hệ số xác định R2điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện : Kiểm định F: Sự tồn tại của mô hình; Kiểm định t: Kiểm định ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc ; Kiểm đị nh PSSS thay đổi (kiểm định LM) ; Nếu phương sai sai số thay đổi thì hệ số ước lượng không còn hiệu quả vì phương sai không còn là phương sai nhỏ nhất. Việc kiểm định giả thiết không còn đáng tin cậy. Những kết quả hồi quy không còn là tối ưu. Kiểm
--- định hiện tượng tương quan chuỗi sử dụng phương pháp Breusch - Godfrey Serial Correlation LM test để xem mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không.