Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu định lượng
Bước 1: Thống kê mô tả dữ liệu
Thống kê mô tả được được sử dụng để mô tả các đặc điểm của dữ liệu thông qua các tiêu chí cơ bản như giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung vị, phương sai, tần số và độ lệch chuẩn. Từ đó, xem xét dữ liệu bình thường hay có bị khuyết tật gì hay không, qua đó, tăng độ tin cậy của dữ liệu.
Bước 2: Lựa chọn các mô hình hồi quy để ước lượng tham số của mô hình
Khóa luận sử dụng dữ liệu bảng không cân bằng để tiến hành ước lượng hồi quy với các phương pháp ước lượng Pooled OLS, mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model), mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model) và kiểm định các giả thuyết vững của mô hình. Nếu như mô hình có khuyết tật thì sẽ sử dụng các phương pháp
hồi quy GLS để khắc phục. Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và FE, RE. Bản chất của kiểm định này là kiểm tra có sự đặc trưng
tồn tại trong từng đơn vị chéo. Nếu P-value nhỏ hơn 0.01, chứng tỏ tồn tại tác động đặc trưng của từng đơn vị chéo nên mô hình Pooled OLS không còn phù hợp để ước lượng, ta chọn mô hình FE và RE. Ngược lại nếu P-value lớn hơn 0.01, thì dữ liệu không có tồn
tại tác động đặc trưng trong từng đơn vị thì mô hình Pooled OLS phù hợp để ước lượng.
Trong trường hợp mô hình FE và RE phù hợp để ước lượng thì ta thực hiện tiếp Hausman test để chọn giữa FE và RE. Bản chất của mô hình này là bản chất của kiểm định này là kiểm tra sự tự tương quan của sai số với biến độc lập. Nếu P-value nhỏ hơn 0.01, chứng tỏ sai số và biến độc lập có tương quan không có sự ngẫu nhiên, vì vậy, sẽ lựa chọn mô hình FEM. Ngược lại, nếu P-value lớn hơn 0.01, chứng tỏ sai số và biến độc lập là ngẫu nhiên, không tương quan thì mô hình REM là phù hợp.
định các khuyết tật của mô hình. Neu xảy ra một hoặc các khuyết tật sau: phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, thì tác giả sẽ sử dụng mô hình GLS thay thế các mô hình trên để ước lượng tham số