CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
3.5 Kiểm định tính vững bằng mơ hình GMM
Để kiểm tra tính vững của kết quả ước lượng trong bài nghiên cứu tác giả đã
sử dụng phương pháp GMM thường được sử dụng trong mơ hình bảng động tuyến tính. Mơ hình GMM cũng giải quyết các vấn đề như phương sai thay đổi, tự tương quan, nội sinh, tác giả đã sử dụng ước lượng GMM sai phân của Arellano – Bond (1991) dựa trên cơ sở thực tế được đề xuất bởi Holtz – Eakin, Newey & Rosen
(1998).
Trong mơ hình bảng động, hiệu ứng khơng quan sát được của từng đơn vị
chéo có tương quan với biến trễ của biến phụ thuộc dẫn đến ước lượng không vững. , tác giả đã thêm vào độ trễ của biến phụ thuộc, sự xuất hiện của độ trễ của biến phụ thuộc có thể làm chơ mơ hình bị tự tương quan. Khi đó, ước lượng GMM sẽ xử lý
vấn đề này bằng cách lấy độ trễ của biến phụ thuộc làm cơng cụ.. Ngồi ra, khi
chuyển sang hồi quy với biến sai phân bậc 1, sẽ xuất hiện các bệnh mơ hình tiềm ẩn như bỏ sót biến, hiệu ứng cố định của các đơn vị chéo (địa lí, nhân khẩu học) cũng sẽ được loại bỏ. Theo nghiên cứu của Jodson et al. (1996) và Roodman (2006) cho rằng mô hinh GMM sai phân sẽ rất phù hợp cho dữ liệu bảng với thời gian ngắn và số
đơn vị chéo lớn. Để giải quyết vấn đề nội sinh, Arellano & Bond (1991) đã sử dụng
giá trị độ trễ sai phân bậc 1 của các biến nội sinh để làm biến công cụ nhằm cho ra
ước lượng vững. Theo đó, Arrellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998)
cũng chỉ ra rằng khi các biến giải thích là ổn định theo thời gian, các biến trễ sẽ là biến công cụ cho sai phân bậc 1.
Dựa vào lý thuyết sẽ tìm ra các biến được dự đoán là nội sinh trong bài
nghiên cứu, các biến đó sẽ được xếp vào nhóm các biến được cơng cụ theo tiếp cận mơ hình GMM và khi đó chỉ có giá trị độ trễ của các biến này mới là các cơng cụ thích hợp (Judson et al.,1996). Trong trường hợp các biến giải thích được xác định là biến ngoại sinh nghiêm ngặt thì được xếp vào nhóm biến cơng cụ (IV). Theo Judson et al.,1966 cho rằng các biến được cho là ngoại sinh nghiêm ngặt thì giá trị hiện tại và độ trễ của chúng đều là các cơng cụ thích hợp. Trong bài nghiên cứu này, các biến được cho là nội sinh được xử lý bằng việc lấy giá trị độ trễ thứ nhất của
chúng đề làm biến công cụ. Để cho kiểm định Hansen –Sargan vững thì số lượng
các công cụ được lựa chọn theo nguyên tắc phải nhỏ hơn hoặc bằng số lượng các nhóm.
Các kiểm định của GMM là kỹ thuật ước lượng dựa vào biến công cụ là độ trễ của biến nội sinh, vì thế nó có nhiều mặt tốt hơn so với các ước lượng 2SLS trong vấn đề xử lý nội sinh. Ước lượng 2SLS sẽ không đáng tin cậy khi có sự xuất hiện phương sai thay đổi. Ước lượng GMM sử dụng các điều kiện moment cho phép tạo ra các ước lượng chính xác ngay cả khi xuất hiện sự không nhất quán của các đơn vị chéo (Hansen, 2000; Hayashi, 2000).
Nguyên nhân chính của việc sử dụng kỹ thuật ước lượng GMM sai phân dữ liệu bảng để đo lương tính vững trong bài nghiên cứu này là do phương pháp GMM xử lý khá tốt hiện tượng nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi xuất hiện trong mơ hình thực nghiệm trong khi các phương pháp ước lượng bảng thông thường như fixed effects model, random effects model, 2SLS không thể xử lý được hết các bệnh.