Trong bài khóa luận tốt nghiệp này, mô hình hồi quy dữ liệu bảng chính mà tác giả sử dụng là mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS). Trước hết, hồi quy tuyến tính là
phương pháp hồi quy quan trọng và được sử dụng rộng rãi trong đó kỹ thuật ước lượng OLS là phổ biến nhất. Kỹ thuật ước tính OLS sử dụng phù hợp nhất khi có các giả định sau đây. Thứ nhất, “tính chất tuyến tính trong các tham số” nghĩa là là trong thiết kế mô hình chạy hồi quy, các hệ số hồi quy phải là các hằng số, chứ nó không nằm ở được có dạng số mũ, dạng log, hay tỷ số. Thứ hai, phải có sự lấy mẫu ngẫu nhiên của các quan sát. Thứ ba, giá trị trung bình của các sai số bằng 0. Thứ tư, không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Thứ năm, phương sai của các sai số là một hằng số và không có hiện tượng tự tương quan. Thứ sáu, đúng dạng hàm cho mô hình hồi quy có nghĩa là trong mô hình không được bỏ sót biến quan trọng. Các giả định này cực kỳ quan trọng vì vi phạm bất kỳ giả định nào trong số này sẽ làm cho các ước tính OLS không đáng tin cậy và không chính xác. Cụ thể, vi phạm sẽ dẫn đến các dấu hiệu không chính xác của ước tính OLS hoặc phương sai của ước tính OLS sẽ không đáng tin cậy, dẫn đến khoảng tin cậy quá rộng hoặc quá hẹp.
Nhằm loại bỏ hoặc khắc phục các vấn đề sai phạm trong một biến, giả định, kiểm định của một mô hình và làm cho kết quả hồi quy có ý nghĩa trong nhiều điều kiện khác nhau, tác giả sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors Model) được White (1980) phát triển và đề xuất sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi làm các hệ số ước lượng bị chệch trong mô hình OLS. Mô hình sai số chuẩn mạnh sẽ cho làm sai số chuẩn ra kết quả ước lượng đúng và đồng thời chấp nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) trong mô hình.
Sơ kết Chương 3: Trong chương này, tác giả đã trình bày khái quát về các DNNVV tại Việt Nam, về bộ dữ liệu điều tra đối với các DN trong giai đoạn từ năm 2015 đến 2019. Tại phần 3.3, tác giả còn đưa ra các giả thiết nghiên cứu trước đây về mô hình giữa tăng trưởng và xuất khẩu. Từ đó, tác giả tự đề xuất mô hình nghiên cứu hợp lý nhằm kiểm định các giả thiết đã nêu ra đi kèm theo đó là giải thích các biến có trong mô hình đề xuất. Cuối cùng, tác giả trình bày công cụ xử lý thống kê, quy trình làm sạch dữ liệu và lựa chọn mô hình hồi quy chuẩn mạnh cho ước tính OLS. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ đưa ra các kết quả nghiên cứu cũng như trình bày liệu các giả thiết được trình bày tại chương ba này có bằng chứng thực nghiệm đối với các DNNVV tại Việt Nam hay không.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả các biến
Trong bài nghiên cứu gồm có bốn mô hình khác nhau để kiểm định hai giả thiết được nêu ở chương 3. Đối giả thiết thứ nhất, tác giả chỉ sử dụng dữ liệu các DN không xuất khẩu trong giai đoạn 2015-2018 và xuất khẩu trong năm 2019. Đầu tiên, bảng 4.1 thể hiện các biến có trong mô hình đề xuất (1) và (2).