e. Một số nhân tố khác tác động lên TTCK
3.2.1 Lựa chọn mô hình
Trong bài khóa luận này, tác giả lựa chọn mô hình hồi quy tuyến tính vì mô hình hồi quy tuyến tính là mô hình được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc.
Các biến Nguồn
- Là mô hình đơn giản, dễ sử dụng
- Ước lượng OLS vẫn là các ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất - Là nền tảng để nghiên cứu các mô hình phức tạp hơn
- Mô hình hồi quy tuyến tính giải thích được cho nhiều phương pháp kinh tế lượng
Đối với từng hiện tượng, tác giả sẽ chọn một kiểm định riêng. Cụ thể , với hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả lựa chọn kiểm định đa cọng tuyến VIF. Có hai cách để phát hiện đa cộng tuyến là sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) hoặc sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson . Tuy nhiên ma trận hệ số tương quan mang tính cảm tính nên chủ yếu sử dụng cách nhận xét chỉ số VIF nhiều hơn.
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi có 2 phương pháp để phát hiện là phương pháp đồ thị và phương pháp kiểm định. Phương pháp đồ thị chủ yếu là dựa trên sự quan sát bằng mắt trên hình vẽ, không có số liệu cụ thể nên độ chính xác không cao bằng phương pháp kiểm định. Trong các kiểm định phổ biến như White, Breusch- Pagan Godfrey, Park ... thì tác giả sử dụng kiểm định Kiểm định Breusch-Pagan Godfrey do phổ biến và ít hạn chế hơn các kiểm định còn lại.
Tương tự như hiện tượng phương sai sai số thay đổi, hiện tượng tự tương quan cũng có 2 phương pháp là phương pháp đồ thị và phương pháp kiểm định. Tác giả sử
dụng phương pháp kiểm định vì có độ chính xác cao hơn. Có ba kiểm định là Durbin-
Watson, Breusch-Godfrey, Correlogram . Tác giả chọn sử dụng kiểm định Correlgram do dễ sử dụng, nhanh gọn, có thể kiểm tra nhiều bậc cùng lúc, không phải
tính toán thủ công..