2. Thực trạng về ngành ngân hàng, sự chấp nhận rủi ro, phạm vi bảo hiểm tiền gửi và cơ
2.2.4.Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Áp dụng mô hình ảnh hƣởng cố định cho dữ liệu bảng (fixed effect - FE) Mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích.
Giả thiết rằng có sự tƣơng quan giữa phần dƣ của mỗi thực thể(có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích.
FE có thể kiểm soát và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này ra khỏi các biến giảithích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với 1 thực thể và không tƣơng quan với đặc điểm của các thực thể khác.
Trong mô hình này, tung độ gốc thay đổi theo i và hệ số góc không đổi.
+…+
Do mô hình FE có một số hạn chế nhƣ có quá nhiều biến đƣợc tạo ra trong mô hình, do đó có khả năng làm giảm bậc tự do và làm tăng khả năng sự đacộng tuyến của mô hình.FEM không đo lƣờng đƣợc tác nhân không thay đổi theo thời gian. Vì thế, ta dùng mô hình những tác động ngẫu nhiên để kiểm tra.
Bước 2: Áp dụng mô hình những tác động ngẫu nhiên (random effect –RE)
Đặc điểm riêng giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích thì chúng ta dùng REM.
REM xem các phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) là một biến giải thích mới.
+…+
+…+
Bước 3: Lựa chọn giữa mô hình RE và FE Nếu và X không có tƣơng quan, sử dụng REM
Nếu và X có tƣơng quan, sử dụng FEM
Nếu T lớn, N nhỏ, 2 phƣơng pháp giống nhau
Nếu N lớn, T nhỏ, kết quả ƣớc lƣợng của 2 phƣơng pháp khá khác nhau.
Nếu N lớn, T nhỏ, các điều kiện trong REM đƣợc thỏa, ƣớc lƣợng của REM có hiệu quả hơn FEM.
Để lựa chọn giữa RE và FE một cách chính xác ta dùng kiểm định Hausman Test với giả thiết Ho: Ƣớc lƣợng của FEM và REM không khác nhau
p-value < 0.05, bác bỏ Ho
Nếu bác bỏ Ho, REM không hợp lý, nên sử dụng FEM
Bước 4: Kiểm định phƣơng sai thay đổi trong mô hình RE Dùng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier cho REM (xttest0) Ho: Phƣơng sai qua các thực thể là không đổi
p-value < 0.05, bác bỏ Ho. Nếu bác bỏ Ho, ta chọn random effect, ngƣợc lại thì ta chuyển sang chạy mô hình hồi quy OLS giản đơn
Bước 5: Áp dụng mô hình hồi quy cổ điển (simple or classical regression)
+…+