*Kiểm định Hausman:
REM có giả định rằng cov( e i,x i t'k)=0 trong khi FEM cho phép cov( ei,xit'k)= σ2
i. Nếu giả định cov( ei,xit'k)=0 không thỏa mãn thì mô hình phân tích theo phương pháp REM sẽ dễ phát sinh vấn đề nội sinh, khi đó ước lượng tác động ngẫu nhiên sẽ không còn nhất quán (inconsistency).
Để đảm bảo giả định này tồn tại, kiểm định Hausman được thực hiện bằng cách so sánh hai ước lượng của FEM và REM theo giả thiết:
H o- PFEM=PREM H1: PFEM ≠ PREM
Nếu sự khác biệt giữa hai ước lượng lớn, khi đó giá trị Prob<10%, giả thiết Ho bị bác bỏ và kết luận REM không phù hợp để ước lượng dữ liệu bảng. Từ đó FEM là mô hình phù hợp.
*Kiểm định đa cộng tuyến
Tác giả sẽ sử dụng hai phương pháp chính:
Phương pháp thứ nhất, nhìn vào kết quả chạy mô hình hồi quy FEM và REM, nếu R-squared cao, trị thống kê t thấp hoặc hệ số hồi quy khác dấu kỳ vọng thì ta kết luận là có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương pháp thứ hai, tác giả sẽ kiểm định đa cộng tuyến giữa một biến độc lập so với các biến còn lại thông qua cách sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF. Nếu VIF ≥ 10, tác giả kết luận là có hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, tác giả sẽ khắc phục bằng cách bỏ biến, đây là cách làm đơn giản nhất vì khi bỏ biến đa cộng tuyến đi, các hệ số của những biến còn lại từ chỗ bằng 0 và không có ý nghĩa thống kê trở thành khác 0 và có ý nghĩa thống kê.
*Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Kiểm định Wald)
Một trong những giả định của mô hình FEM là phương sai sai số không đổi cho tất cả (t=1,.., T). Nghĩa là phương sai sai số là đồng nhất theo thời gian theo từng đơn vị chéo: var (u i t I xiai)=var(u i t)=σu 2
Ho: βm+1 =βm+2=βκ=0
H1: Ít nhất có một tham số βκ trên khác 0
Nếu giá trị p-value < a, bác bỏ H0, nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Nếu giá trị p-value > a, chấp nhận H0, nghĩa là mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
*Kiểm định tự tương quan chuỗi Wooldridge
Trong mô hình hồi quy tuyến tính giả định: Ho: cov(u jUý)=0 Vij.
cov( 0
Nếu giá trị p-value < a, bác bỏ H0, nghĩa là mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi.
Nếu giá trị p-value < , chấp nhận , nghĩa là mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi.