3.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.3 Phương pháp ước lượng
Kết (2017) có đề cập đến mơ hình nghiên cứu của Ahmed et al. (2014) rằng, trong việc phân tích hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng có thể được ước lượng bằng ba phương pháp: Phương pháp OLS gộp, Phương pháp hiệu ứng cố định FEM và Phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên REM. Để lựa chọn giữa OLS gộp và FEM hoặc REM, kiểm định Fisher (F-test) thường được áp dụng; nếu xác suất của thống kê F < 5% thì ưu tiên FEM hoặc REM, ngược lại nếu xác suất của thống kê F > 5% thì ưu tiên OLS gộp. Bên cạnh đó, kiểm định Hausman (Hausman test) được sử dụng để lựa chọn FEM hay REM. Kiểm định này dựa trên các giả thiết H0: REM là phù hợp, H1: FEM là phù hợp; nếu xác suất của thống kê Hausman < 5% thì bác bỏ H0 và chấp nhận H1, ngược lại nếu xác suất của thống kê Hausman > 5% thì bác bỏ H1 và chấp nhận H0. Trường hợp FEM được chọn thì tiếp tục dùng kiểm định Wald để kiểm tra xem có tồn tại phương sai sai số thay đổi trong mơ hình FEM hay khơng, nếu có, có thể khắc phục bằng sai số chuẩn điều chỉnh thực hiện trên phần mềm Stata.
3.2.3.1 Mơ hình hồi quy Pooled-OLS
Mơ hình hồi quy kết hợp tất cả các quan sát có dạng như sau:
Yit = α1 + β1X1it +…+ β1Xkit + Uit
Trong đó:
Yit: Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t. X1it,X2it, Xkit: Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t.
Với mỗi đơn vị chéo, εi là yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian, nó đặc trưng cho mỗi đơn vị chéo. Nếu εi tương quan với bất kỳ biến Xt nào thì ước lượng hồi quy từ hồi quy Y theo Xt sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố không đồng nhất khơng quan sát được. Thậm chí, nếu εi khơng tương quan với bt kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho các ước lượng OLS khơng hiệu quả và sai số tiêu chuẩn khơng có hiệu lực.
Mơ hình này có nhược điểm là ràng buộc q chặt chẽ về các đơn vị chéo, điều này khó xảy ra trong thực tế.
Vì vậy, để khắc phục các nhược điểm gặp phải ở mơ hình hồi quy Pooled OLS, mơ hình tác động kiểm định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) được sử dụng.
3.2.3.2 Mơ hình tác động cố định (FEM)
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng sử dụng:
Yit = Ci + βXit + Uit
Trong đó:
Yit : thời gian (năm). Xit : biến độc lập.
Ci (i=1...n) : hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Uit : phần dư.
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “C” để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
3.2.3.3 Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến
động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng thương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Mơ hình ước lượng sử dụng:
Yit = Ci + βXit + Uit
Thay vì trong mơ hình trên, là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
Ci = C + εi (i=1, ... n)
εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2 hay Yit = C +βXit + wit với wit = εi + uit
εi: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp).
uit: Sai số thành phần kết hợp khác nhau của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.