CHƯƠNG 3 : MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3.2. Phương pháp hồi quy GMM
Thông thường ước lượng theo phương pháp OLS (Pooled Regress Model) sẽ không chệch, vững và hiệu quả khi không tồn tại các vi phạm về phương sai thay đổi, tự tương quan và biến nội sinh. Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) là phương pháp được dùng rất phổ biến trong lĩnh vực kinh tế lượng. Ưu điểm của phương pháp này không quá phức tạp nhưng hiệu quả. Với một số giả thiết ban đầu, phương pháp này sẽ dễ dàng xác định các giá trị ước lượng hiệu quả, không chệch và vững.
Tuy nhiên, khi nghiên cứu về chuỗi dữ liệu thời gian, có nhiều chuỗi vi phạm một hoặc một số giả định của OLS. Khi đó, các ước lượng thu được sẽ bị bóp méo, mất tính vững và sẽ là sai lầm nếu sử dụng chúng để phân tích. Một trong những dạng vi phạm giả định phổ biến là hiện tượng nội sinh, một trường hợp khi hệ số ước lượng (hoặc biến) tương quan với phần dư.
Với những vi phạm trên làm cho kết quả ước lượng theo phương pháp OLS không còn đáng tin cậy và hiệu quả nhất. Để khắc phục phương pháp ước lượng phương pháp GMM hệ thống do Arellano and Bover (1995) and Blundell and Bond (1998) được sử dụng vì cỡ mẫu đủ lớn. Việc sử dụng mô hình GMM sẽ cho phép khắc phục cả vi phạm tự tương quan, phương sai thay đổi và biến nội sinh nên kết quả ước lượng lúc này sẽ không chệch, vững và hiệu quả nhất. Thêm vào đó, phương pháp Arellano - Bond cũng được thiết kế để khắc phục hiệu ứng tác động cố định hàm chứa trong sai số của mô hình (do đặc điểm của các biến quốc gia nghiên cứu không thay đổi theo thời gian như vị trí địa lý và nhân khẩu học có thể tương quan với các biến giải thích trong mô hình), được phản ánh vào trong phần sai số, sẽ giảm dần theo thời gian (Roodman, 2006).
Phương pháp cơ bản trong trường hợp các biến độc lập tương quan với phần dư là ước lượng một phương trình có dùng các biến công cụ (Instrumental Variables). Ý tưởng của phương pháp hồi quy này là tìm một bộ biến, được gọi là biến công cụ, thỏa mãn cả hai điều kiện: (1) tương quan với các biến giải thích trong phương trình và (2) không tương quan với phần dư. Những biến công cụ như vậy được dùng để loại bỏ sự tương quan giữa các biến giải thích và phần dư.