Bảng 4.4 Kết quả kiểm định sự phù hợp giữa các mô hình OLS, FEM và REM
Lựa chọn giữa Kiểm định Giá trị thống kê P-value Chọn OLS và FEM F test F(6,63) = 9.84 Prob > F = 0.000 FEM OLS và REM LM Chi2(1) = 180.74 Prob > Chi2 = 0.000 REM FEM và REM Hausman Chi2(6) = 50.74 Prob > Chi2 = 0.000 FEM
Nguồn: Số liệu phân tích từ phần mềm Stata 14.0
Kiểm định F về sự phù hợp của mô hình OLS và FEM
Các giả thuyết của kiểm định F:
HO: Các tham số giả trong mô hình đều đồng thời bằng 0 và mô hình OLS phù hợp hơn.
H1: Có ít nhất một tham số giả có giá trị khác 0 và mô hình FEM phù hợp hơn. Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.000 < 0.05, do đó giả thuyết Ho bị bác bỏ. Vậy mô hình FEM sẽ là mô hình phù hợp hơn so với OLS (Park, 2011).
Kiểm định LM về sự phù hợp của mô hình OLS và REM
Các giả thuyết của kiểm định LM:
HO: Phần dư không có hiện tượng tự tương quan bậc trễ và mô hình OLS phù hợp hơn.
H1: Phần dư có hiện tượng tự tương quan bậc trễ và mô hình REM phù hợp hơn.
Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.000 < 0.05, do đó giả thuyết Ho bị bác bỏ. Vậy mô hình REM sẽ là mô hình phù hợp hơn so với OLS (Breusch and Pagan, 1980; Baltagi, 2001).
Các giả thuyết của kiểm định Hausman:
HO: Không có sự tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên và mô hình REM phù hợp hơn.
H1: Có sự tương quan giữa các biến và thành phần ngẫu nhiên và mô hình FEM phù hợp hơn.
Kết quả kiểm định cho thấy P-value = 0.000 < 0.05, do đó giả thuyết Ho bị bác bỏ. Vậy mô hình FEM sẽ là mô hình phù hợp hơn so với REM (Hausman, 1978; Greene, 2008).
Như vậy, qua kiểm định F, kiểm định LM và kiểm định Hausman, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy FEM là mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu nghiên cứu của đề tài. Tuy vậy, cần phải tiếp tục xem xét các kiểm định khuyết tật mô hình thì mới có thể đưa ra kết luận cuối cùng về tính chuẩn xác của mô hình này.