Nghiên cứu sử dụng mô hình FGLS (Cross-section weights) để khắc phục phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình dữ liệu bảng tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM). Phương pháp Plooled OLS cho mỗi quan sát các trọng số hay tầm quan trọng như nhau. Nhưng một phương pháp ước lượng, gọi là bình phương tối thiểu tổng quát (GLS), đưa các thông tin này vào mô hình và do vậy có khả năng đưa ra các ước lượng tuyến tính không thiên lệch tốt nhất (BLUE). Phép biến đổi các biến gốc để các biến đã biến đổi thỏa mãn các giả thiết của mô hình cổ điển và sau đó áp dụng phương pháp Pooled OLS đối với chúng được gọi là phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát. Nói ngắn gọn, FGLS là OLS đối với các biến đã biến đổi để thỏa mãn các giả thiết bình phương tối thiểu tiêu chuẩn.
Các giả thuyết nghiên cứu sẽ được tiến hành kiểm định thông qua dữ liệu nghiên cứu của phương trình hồi quy được xây dựng. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống
kê t và giá trị p-value (Sig.) tương ứng, độ tin cậy lấy theo chuẩn 90%, 95% 99%, giá trị p-value sẽ được so sánh trực tiếp với giá trị 0,01; 0,05; 0,1 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Để xem xét sự phù hợp dữ liệu và sự phù hợp của mô hình ta sử dụng hệ số R-square, thống kê t và thống kê F để kiểm định. Để đánh giá sự quan trọng của các nhân tố ta xem xét hệ số hồi quy tương ứng trong phương trình hồi quy FGLS được xây dựng từ dữ liệu nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Căn cứ vào cơ sở lý thuyết trình bày ở chương 1 để xây dựng mô hình nghiên cứu cùng với các phương pháp nghiên cứu và xử lý dữ liệu được trình bày ở chương 3 làm cơ sở cho tác giả phân tích kết quả nghiên cứu và thảo luận sẽ được trình bày ở chương 4 này.