LEVit = β0i + β1SIZEit + β2TANGit + β3ROAit + β4GROWit +
Để hực hiện hồi quy dữ liệu nghiên cứu của đề tài này ta tiến hành các bước theo Park (2011) đốivới dữ liệu bảng như sau:
Bước thứ nhất là bắt đầu chạy với mô hình Pooled OLS và thực hiện kiểm định các giả thuyết xem có bị vi phạm không. Vì thế, ta tiến hành đưa toàn bộ dữ liệu vào phần mềm Stata 11.1 và chạy hồi quy mô hình Pooled OLS, sau đó tiến hành thực hiện các kiểm định phù hợp và cần thiết cho đề tài.
Bước thứ hai là chạy mô hình hồi quy FEM và REM rồi thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn ra mô hình phù hợp. Kiểm định này dựa trên giả định H0
không có sự tương quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên εi , chính vì tương quan là nguyên nhân tạo nên sự khác biệt giữa mô hình FEM và mô hình REM. Kiểm định Hausman có giả thuyết H0 không có tương quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên εi và giả thuyết H1 có tương quan giữa biến giải thích và các sai số ngẫu nhiên εi. Trường hợp P-value < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0 chọn mô hình FEM ta chuyển sang bước thứ ba. Và ngược lại, ta chấp nhận giả thuyết H0 thì chọn mô hình REM và chuyển sang bước bốn.
Bước thứ ba với kiểm định F được thực hiện để lựa chọn mô hình hồi quy FEM và Pooled OLS. Kiểm định này dựa trên giả định không có sự khác biệt giữa tung độ gốc theo đơn vị không gian. Với giả thuyết H0 tung độ gốc theo các đơn vị không gian bằng 0 và giả thuyết H1 có sự khác biệt của các tung độ gốc theo đơn vị không gian. Trường hợp kiểm định F bác bỏ giả thuyết H0 thì mô hình FEM là phù hợp, tiếp theo sẽ kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan. Trường hợp P- value < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0 và chọn mô hình FEM, ngược lại kiểm định F chấp nhận giả thuyết H0 ta chọn mô hình Pooled OLS và chuyển sang bước thứ năm.
Bước thứ tư, đề tài tiến hành thực hiện kiểm định LM của Breusch – Pagan để lựa chọn mô hình REM và mô hình Pooled OLS. Kiểm định này dựa trên giả định phương sai của các sai số ngẫu nhiên εi bằng 0. Kiểm định LM với giả thuyết H0 phương sai của các sai số ngẫu nhiên εi bằng 0 và giả thuyết H1 phương sai của các sai số ngẫu nhiên εi khác 0. Nếu P-value < 0,05 thì ta bác bỏ giả thuyết H0 thì
mô hình REM là phù hợp, ta sẽ thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình. Trường hợp kiểm định LM chấp nhận giả thuyếtH0 thì ta chọn mô hình Pooled OLS đồng thời chuyển sang bước thứ năm.
Bước thứ năm, ta thực hiện kiểm định Chow. Kiểm định Chow được thực hiện để kiểm tra hệ số độ dốc của dữ liệu bảng dựa trên giả định không có sự khác biệt giữa hệ số độ dốc theo đơn vị không gian. Kiểm định này có giả thuyết H0 hệ số độ dốc theo các đơn vị không gian bằng 0 và giả thuyết H1 có sự khác biệt của các hệ số độ dốc theo đơn vị không gian. Nếu P-value < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, ta chọn mô hình REM, ngược lại ta chấp nhận giả thuyết H0, ta chọn mô hình Pooled OLS.