CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mơ hình
3.1.3. Phương pháp ước lượng
Với dữ liệu bảng, tác giả sử dụng Pooled OLS để hồi quy mơ hình với dữ liệu từ 121 công ty trên HNX và HOSE trong giai đoạn từ năm 2009 – 2018.
Trong mơ hình hồi quy kết hợp các biến quan sát (Pooled OLS) thì tất cả những đơn vị chéo có cùng điều kiện và rủi ro tương tự nhau. Theo đó, các hệ số độ dốc của các biến đều giống hệt nhau đối với các công ty và giá trị tung độ gốc của các công ty giống nhau. Hồi quy kết hợp có thể làm biến dạng mối quan hệ thực chất giữa biến độc lập và biến giải thích.
Đầu tiên, tác giả ước lượng hồi quy lần đầu để kiểm định tính hợp lý của các biến độc lập trong mơ hình. Nếu có biến độc lập khơng phù hợp, khơng có ý nghĩa thống kê, tác giả thực hiện kiểm định Wald để xác định tính hợp lý của biến độc lập.
Trường hợp biến độc lập khơng có ý nghĩa thống kê, tác giả thực hiện loại biến (nếu có).
Sau đó, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua hệ số nhân tử phóng đại (VIF). Nếu hệ số VIF > 10 thì mơ hình xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, khi đó cần loại bỏ các biến số gây ra đa cộng tuyến hoặc thay thế bởi một số biến khác tương đương.
Thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định White, đồng thời thực hiện kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư bằng kiểm định BG, nếu mơ hình ước lượng khơng vi phạm giả thiết nào, thì mơ hình phù hợp nhất đó được lựa chọn để ước lượng mơ hình nghiên cứu. Nếu mơ hình tồn tại hiện tượng tự tương quan phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi thì khi đó nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) của REM để khắc phục.