Các số liệu sau khi thu thập được nhập vào phần mềm Excel để tính toán, sau đó tạo ra các biến số phục vụ cho nghiên cứu. Nghiên cứu sử dụng phần mềm phân tích thống kê chuyên dụng là Eviews để phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan và thực hiện hồi quy mô hình dữ liệu bảng.
Phương pháp xử lý số liệu: thống kê mô tả các biến quan sát, khảo sát sự tương quan giữa các biến, đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy. Các kiểm định thực hiện bao gồm kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp, kiểm tra các khuyết tật của mô hình như hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, kiểm tra sự có mặt của các biến không cần thiết, tự tương quan. Phần tiếp theo sau đây sẽ giới thiệu cụ thể hơn cách khảo sát dữ liệu và các kiểm định thực hiện.
Trình bày và thống kê mô tả dữ liệu
Giá trị
trung bình lớn nhấtGiá trị nhỏ nhấtGiá trị Độ lệchchuẩn Số quansát
Số liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê, mỗi biến được mô tả qua các nội dung như tên biến, giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát.
Khảo sát các cặp tương quan giữa các biến
Bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan, khảo sát các cặp tương quan giữa các biến để tìm ra những cặp biến có hệ số tương quan cao, xem xét sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Theo Hoàng Ngọc Nhậm (2008), để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến, cần nghiên cứu kỹ hệ số tương quan giữa các biến, nếu chúng vượt quá 0.8, mô hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng. Do đó, nghiên cứu còn xem ma trận tương quan để loại trừ đa công tuyến
Kiểm định Hausman
Sử dụng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình các tác động ngẫu nhiêu hay mô hình các tác động cố định.. Đây là kiểm định để lựa chọn nên sử dụng mô hình tác động cố định hay là mô hình tác động ngẫu nhiên. Kiểm định cặp giả thiết:
H0: Ui và biến độc lập không tương quan. HI: Ui và biến độc lập có tương quan.
Khi giá trị (Prob>chi2) <0.05 ta bác bỏ giả thiết H0, khi đó Ui và biến độc lập có tương quan, sử dụng mô hình tác động cố định sẽ giải thích phù hợp. Và ngược lại, khi giá trị (Prob>chi2) >0.05, lúc đó chấp nhận giả thiết H0, tức là Ui và biến độc lập không tương quan, mô hình tác động ngẫu nhiên sẽ được sử dụng.
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy nghiên cứu xem xét dấu của các hệ số ước lượng được có phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước hay không. Ngoài ra, các hệ số này và có ý nghĩa thống kê.
Một số kiểm định khuyết tật của mô hình
Ma trận tương quan giữa các hệ số được dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Bên cạnh đó trong nghiên cứu sử dụng thêm nhân tố phóng đại phương sai VIF để kiểm tra hiện tượng.
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, nghiên cứu sẽ dựa vào giá trị thống kê Durbin-Watson có trong bảng kết quả hồi quy cộng với kinh nghiệm kiểm tra được
33
trình bày trong tài liệu của tác giả Hoàng Ngọc Nhậm (2008) để đánh giá mô hình hồi quy có tồn tại tự tương quan hay không.
Nghiên cứu tiếp tục dùng kiểm định Wald để xem xét các biến cần thiết phù hợp trong mô hình. Kiểm tra các hệ số hồi quy của các biến trong mô hình khác 0 là thực sự có ý nghĩa hay không.
Cuối cùng, đối với vấn đề phương sai sai số thay đổi, sử dụng kiểm định White để xem xét tổng quát về sự đồng nhất của phương sai.