6. Cấu trúc luận văn
2.2.4. Phương pháp xử lý mô hình và số liệu
Để phân tích được các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM cho dữ liệu mảng.
Trên cơ sở đó, tác giả sẽ tiến hành thu thập, và xử lý số liệu phù hợp trên cơ sở tham khảo các nghiên cứu đi trước cho các biến số về thương mại nội ngành, quy mô dân số, GDP, sự khác biệt về quy mô giữa Việt Nam với đối tác, độ mở cửa của Việt Nam, mức độ mất cân bằng trong thương mại ngành dệt may giữa Việt Nam với các đối tác, vốn đầu tư nước ngoài FDI, và vai trò của các hiệp định FTA thương mại nội ngành dệt may Việt Nam.
Để khẳng định thêm mô hình REM là mô hình tốt nhất trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành Việt Nam, tác giả đã sử dụng các kiểm định trong kinh tế lượng. Đầu tiên, tác giả hồi quy mô hình theo mô hình Pooled OLS. Sau đó, hồi quy mô hình trên theo mô hình REM. Để lựa chọn mô hình tốt hơn trong hai mô hình Pooled OLS và mô hình REM, dùng kiểm định xttest0, ta thu được kết quả như sau: p_value=0.000 <0.05 nên mô hình REM phù hợp hơn mô hình Pooled OLS.
Tiếp theo thực hiện hồi quy mô hình FEM, dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình phù hợp trong hai mô hình FEM, REM, kết quả như sau:
Ta có p_value =0,9346>0,05 nên mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM. Qua đó mô hình tác động ngẫu nhiên là mô hình phù hợp nhất trong các mô hình trên.
Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 3,62
Prob>chi2 = 0,9346
Mô hình này cũng tương đồng với mô hình của các nghiên cứu trước đó như Kiên Trần và Thảo Trần (2016), Võ Thy Trang (2013).