3.2. Dữ liệu nghiên cứu
3.3.3. Các kiểm định mô hình dữ liệu bảng
Nghiên cứu ước lượng tham số hồi quy cho mô hình các nhân tố tác động với các mô hình bình phương nhỏ nhất (OLS), hiệu ứng cố định (FEM), hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) và GMM để có phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các nhân tố.
Lựa chọn phương pháp ước lượng: Mô hình tác động cố định FE thường được ưa chuộng hơn vì nó có thể đánh giá được tác động của các biến ngẫu nhiên bị bỏ xót có tương quan. Mặc dù thế, việc lựa chọn mô hình nào còn tùy thuộc vào việc kiểm định xem mô hình nào phù hợp hơn với mẫu dữ liệu nghiên cứu. Để lựa chọn một trong hai mô hình RE hoặc FE, chúng ta sử dụng kiểm định Hausman Test để lựa chọn một trong hai mô hình với cặp giả thuyết:
Hi: lựa chọn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (RE).
Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm. Giả thuyết đặt ra là:
H0: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
H1: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Nếu kết quả kiểm định chỉ cho thấy P-value > 0.05 thì không bác bỏ giả thuyết H0 và lựa chọn mô hình RE là mô hình phù hợp nhất. Nếu P-value < 0.05 thì chúng ta khẳng định mô hình có khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định hiện tượng tương quan phần dư đơn vị chéo: Để lựa chọn mô hình hồi quy khắc phục các khuyết tật, bên cạnh dùng các kiểm định trên, tác giả sử dụng kiểm định tương quan phần dư đơn vị chéo với giả thuyết. Kết quả kiểm định Pesaran tương quan giữa các phần dư đơn vị chéo.
H0: Mô hình có hiện tượng tương quan phần dư đơn vị chéo.
H1: Mô hình không có hiện tượng tương quan phần dư đơn vị chéo.
Nếu kết quả kiểm định cho thấy P-value > 0.05 thì không bác bỏ giả thuyết H0. Nếu P-value < 0.05 thì chúng ta khẳng định mô hình có khuyết tật này.
Kiểm định tương quan chuỗi: Quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian (như trong dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (như trong dữ liệu chéo). Trong ngữ cảnh hồi quy, mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển giả định rằng quan hệ tự tương quan không tồn tại trong các nhiễu. Kiểm định tương quan chuỗi bằng việc dùng kiểm định Wooldridge. Với giả thuyết:
H0: Có hiện tượng tương quan chuỗi.
Nếu kết quả kiểm định cho thấy P-value > 0.05 thì không bác bỏ giả thuyết H0. Nếu P-value < 0.05 thì chúng ta khẳng định mô hình có khuyết tật này.