CHƢƠNG III : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợ ng
3.3.3. Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên – REM
Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ớ sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan đến biến độc lập –biến giải thích trong mô hình ảnh hƣởng cố định thì trong mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ
(khong tƣơng quan với biến giaari thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới. Ý tƣởng cơ bản của mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mô hình:
Yit = Ci + βXit + uit
Thay vì trong mô hình trên, Ci là cố định thì trong REM có gia định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn đƣợc mô tả nhƣ sau:
C1= C + εi (i=1, …, n)
εi : sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là σ Thay vào mô hình ta có:
Yit = Ci + βXit+ εi + uit hay Yit = Ci + βXit + wit với wit= εi + uit
εi: sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp)
uit: sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và thời gian.
Nhìn chung mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tƣơng quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả thích rằng không tƣơng quan thì REM phù hợp hơn, và ngƣợc lại. Kiểm định Hausman là một trong những phƣơng pháp để lựa chọn giữa FEM và REM. Vì thế, phần kết quả hồi quy nghiên cứu này sẽ lần lƣợt đi qua cả ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM để chọn mô hình thích hợp nhất. “