CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.1. Cơ sở dữ liệu và phƣơng pháp định lƣợng
3.2.2.2. Mơ hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model –
Lợi thế của mơ hình tác động ngẫu nhiên so với mơ hình tác động cố định là biến độc lập bất biến theo thời gian đƣợc cho phép và có thể đƣợc khảo sát trong một mơ hình hồi quy. Kết quả này xuất phát từ giả định rwafng hiệu ứng không quan sát đƣợc là khơng tƣơng quan với các biến độc lập, dù có hoặc khơng đƣợc cố định theo thời gian. Theo đó, mơ hình tác động ngẫu nhiên cho phép các biến độc lập bất biến theo thời gian và khơng loại bỏ chúng ra khỏi mo hình hồi quy. Tuy nhiên, nếu nó vi phạm giả định rằng tác động cố định không tƣơng quan với các rối loạn phản ảnh giữa các tác động nó có thể tạo ra kết quả sai lệch (Mohamed Yunos, 2011).
Mơ hình tác động ngẫu nhiên đƣợc thể hiện nhƣ sau: Yit = β1i + β2i + … + βkXkit + uit
Β1i = β1 + αi Yit = β1 + β2it + … + βkXkit + αi + uit Wit = αi + uit Var (Wit) = σα2 + σu2 Cov (Wit, Wis) =
Trong đó, Wit là phần dƣ tổng hợp gồm hai thành phần: αi là sai số thành phần đại diện cho các đặc điểm riêng của từng công ty, uit là sai số thành phần kết hợp khác nhau của các đặc điểm riêng của các công ty và theo thời gian. B1 là giá trị trung bình của tất cả các hệ số chặn của các công ty nghiên cứu và sai số thành phần αi đại diện cho chênh lệch ngẫu nhiên của từng hệ số chặn của các cơng ty này với giá trị trung bình.
Nhu vậy, vấn đề đặt ra là mơ hình nào phù hợp cho nghiên cứu? để trả lời cho câu hỏi này luận văn sử dụng kiệm định Hausman nhằm só sánh Fixed Effect Model và Random Effect Model và kiểm tra độ phù hợp của từng mơ hình.