3.2 Mơ hình thực nghiệm
3.3.2.3 Tính chất của phương pháp ước lượng GMM
Khi số lượng mẫu phù hợp giá trị β ước lượng được sẽ vững, khi đó giá trị ước lượng được sẽ càng gần với giá trị thực của nó. Ước lượng GMM sẽ cho ra các giá trị ước lượng tuân theo phân phối chuẩn, đây là thuộc tính rất quan trọng vì đó là cơ sở để chúng ta xây dựng giá trị dự đoán ở các độ tin cậy (confidence bands) và thực hiện các kiểm định khác. Phương pháp GMM cũng cho ra kết quả là các giá trị
ước lượng hiệu quả, nghĩa là giá trị phương sai trong mơ hình ước lượng là nhỏ nhất.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dung để xây dựng, đánh giá các khái niệm nghiên cứu và kiểm nghiệm mơ hình lý thuyết. Chương 3 cũng đưa ra cách đo lường các biến trong m hình. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thu được từ q trình phân tích số liệu của các ngân hàng, trong thời gian từ năm 2006-2016.
Các ưu điểm của dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian và không gian, theo Baltagi (2008), vì dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp, v.v… theo thời gian, nên nhất định phải có tính dị biệt (khơng đồng nhất) trong các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân, được trình bày ngay sau đây. Ta sử dụng thuật ngữ cá nhân theo ý nghĩa chung bao gồm các đơn vị vi mô như các cá nhân, các oanh nghiệp... Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian, dữ liệu bảng cung cấp “những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa ạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự o hơn và hiệu quả hơn.
Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi. Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy. Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mơ hình hành vi phức tạp hơn. Ví ụ, các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mô và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét thơng qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy. Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các cá nhân hay các doanh nghiệp thành số liệu tổng. Nói vắn tắt, dữ liệu bảng có thể giúp chúng ta phân tích
thực nghiệm theo những cách thức mà khơng chắc có thể đạt được nếu ta chỉ sử dụng các dữ liệu theo chuỗi thời gian hay không gian thuần túy.