MC LC
3.3.4.Ki mđ nh Hausman
xem xét, l a ch n mô hình phù h p gi a mô hình các tác đ ng c đnh và mô hình các tác đ ng ng u nhiên, lu n v n s d ng ki m đnh Hausman (1978). ây là ki m
đnh giúp l a ch n nên s d ng mô hình tác đ ng c đnh hay là mô hình tác đ ng ng u nhiên. Th c ch t ki m đ nh Hausman đ xem xét có t n t i t t ng quan gi a Ui và it
hay không? Ki m đ nh Hausman là ki m đnh gi thi t: H0: Ui và bi n đ c l p không t ng quan.
42 Khi giá tr (Prob>chi2) <0,05 thì ta bác b gi thi t H0, khi đó Ui và bi n đ c l p
có t ng quan, khi đó vi c s d ng mô hình tác đ ng c đnh s gi i thích t t h n. Và
ng c l i, khi giá tr (Prob>chi2) >0,05, lúc đó ch p nh n gi thi t H0, t c là Ui và bi n
đ c l p không t ng quan, mô hình tác đ ng ng u nhiên nên đ c s d ng trong tr ng h p này.
Sau khi c l ng đ c mô hình h i quy, chúng ta c n đánh giá v s phù h p c a mô hình này. Lu n v n ti n hành đánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy theo m t s tiêu chí nh sau:
u tiên, nghiên c u xem xét d u c a các h s c l ng đ c có phù h p v i lý thuy t và các nghiên c u tr c hay không. Các bi n đ c ch n ph i đáp ng đ c yêu c u đ u tiên này. Ti p theo, nghiên c u ch n các bi n không nh ng d u c a h s c
l ng phù h p v i lý thuy t và các nghiên c u tr c, mà h s này khác 0 ph i có ngha
th ng kê.
Ngoài các tiêu chí nêu trên, lu n v n ti p t c th c hi n m t s ki m đ nh c b n đ
xem có t n t i các khuy t t t trong mô hình hay không, c th là:
- Ma tr n t ng quan gi a các h s đ c dùng đ ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình h i quy. Vi c này đ c th c hi n b c kh o sát m i t ng
quan gi a các c p bi n.
- Bên c nh đó, đ ki m tra hi n t ng t t ng quan, tác gi s d a vào giá tr th ng kê Durbin-Watson có trong b ng k t qu h i quy c ng v i kinh nghi m ki m tra
đ c trình bày trong tài li u c a tác gi Nh m (2008) mà k t lu n có hay không t n t i t t ng quan trong mô hình h i quy.
- Nghiên c u ti p t c dùng ki m đ nh WALD đ xem xét v các bi n c n thi t trong mô hình
- Cu i cùng, đ i v i v n đ ph ng sai thay đ i, theo White (1980), tác gi dùng ki m đ nh White đ xem xét t ng quát v s đ ng nh t c a ph ng sai.
i v i vi c dùng giá tr R2 đ xem xét v m c đ gi i thích c a mô hình, hi n nay, có r t nhi u ý ki n xung quanh v n đ dùng ch tiêu R2 đ gi i thích, đánh giá mô
43 giá tr gi i thích đ i v i các mô hình h i quy theo chu i th i gian, và mà m u quan sát nh (kho ng trên d i 100 quan sát), ho c dùng trong các tr ng h p d báo. Còn đ i v i mô hình h i quy d li u d ng b ng, đ i v i các nghiên c u đi ki m đ nh gi thuy t, ho c d đoán m i liên h gi a các bi n, thì ch tiêu R2 không đ c s d ng đ đ a ra k t lu n. Gelman & Pardoe (2006) cho r ng R2 không ph i là m t ch tiêu hoàn h o đ đánh
giá mô hình, đ c bi t là mô hình h i quy d li u d ng b ng. R2 có th cho chúng ta bi t m t vài đi u, nh ng không ph i là t t c , không th k t lu n mô hình không t t n u R2 th p, c ng không th k t lu n mô hình là hoàn h o trong vi c gi i thích m i quan h gi a các bi n trong tr ng h p R2 ti n v g n 1. Do đó, nghiên c u này không s d ng ch tiêu R2đ đánh giá, k t lu n v mô hình.