Nhƣ đã trình bày ở Chƣơng 03, ở chƣơng này tác giả tiến hành hồi quy mẫu dữ liệu lần lƣợt theo mô hình Pooled OLS, mô hình FEM và mô hình REM (Phụ lục 5, Phụ lục 6, Phụ lục 7). Sau đó, tác giả thực hiện kiểm định F và kiểm định Hausman để chọn ra mô hình phù hợp nhất. Tiếp tục kiểm định lỗi từ mô hình đƣợc chọn, nếu phát hiện có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi hoặc tự tƣơng quan bậc nhất của sai số thì tiến hành khắc phục và lấy kết quả cuối cùng để phân tích.
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phƣơng pháp ƣớc lƣợng Pooled OLS và FEM:
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định FH0: Phƣơng pháp Pooled OLS hiệu quả hơn H0: Phƣơng pháp Pooled OLS hiệu quả hơn
H1: Phƣơng pháp FEM hiệu quả hơn
F(28, 81) = 13,43 Prob > F = 0.0000
Kết luận: Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết quả trên cho thấy p-value = 0.0000<1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết
H0. Nhƣ vậy, bằng kiểm định F, tác giả đã chứng minh rằng phƣơng pháp ƣớc
lƣợng FEM hiệu quả hơn so với phƣơng pháp ƣớc lƣợng Pooled OLS.
Kiểm định so sánh sự phù hợp giữa phƣơng pháp ƣớc lƣợng FEM và REM:
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định HausmanH0: Phƣơng pháp REM hiệu quả hơn H0: Phƣơng pháp REM hiệu quả hơn H1: Phƣơng pháp FEM hiệu quả hơn
Chi2(6) = 12,11 Prob>Chi2 = 0,0595
Kết luận: Chấp nhận H0, bác bỏ H1
Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 13. Kết quả kiểm định Hausman từ bảng 4.8 cho thấy kết quả p-value
=5,95%>5%, do đó, tác giả chấp nhận giả thuyết H0. Với kết quả từ 02 phƣơng pháp kiểm định là Mô hình Pooled OLS tốt hơn FEM và mô hình REM tốt hơn mô hình FEM, tác giả rút ra kết luận chung rằng REM là mô hình phù hợp nhất với bài nghiên cứu.