PHẦN III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp nghiên cứu
3.4.3 Phân tích hồi quy:
3.4.3.1 Mục đích của phân tích hồi quy:
Trong khi phân tích thống kê mơ tả chỉ để mơ tả các đặc tính cơ bản của mẫu, phân tích tương quan kiểm tra có tồn tại mối tương quan giữa các biến hay khơng thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ ảnh hưởng của từng độc lập với biến phụ thuộc, qua đó cho biết chiều tác động của từng biến độc lập đến sự thay đổi của các biến phụ thuộc. Phương pháp này sẽ cho phép tác giả đưa ra những bằng chứng xác thực để trả lời các câu hỏi nghiên cứu của luận văn.
Trong phân tích hồi quy, mục đích của chúng ta là ước lượng, dự báo về tổng thể, tức ước lượng được các hệ số hồi quy của các biến bằng phương pháp phù hợp với mơ hình đã được thiết lập. Một ước lượng tốt nhất là ước lượng phải đáp ứng đầy đủ các tính chất BLUE (viết tắt của Best Linear Ubiased Estimator - ước lượng khơng chệch tuyết tính tốt nhất) như sau:
- Tính tuyến tính của ước lượng (Linearity), nghĩa là kết quả ước lượng của
các hệ số của các biến cho thấy tồn tại một mối quan hệ tuyến tính hoặc tổ hợp tuyến tính của các biến giải thích với biến phụ thuộc của mơ hình. Sự tuyến tính ở đây chính là sự tuyến tính trong tham số ước lượng. Do vậy, cần lựa chọn dạng hàm phù hợp để đảm bảo sự tuyến tính trong tham số. Một ước lượng được xem là tốt nhất (Best) nếu các giá trị được dự báo của nó sát
với giá trị thực tế. Điều này được thể hiện qua tiêu chí phương sai của phần dư (là sự chênh lệch giữa giá trị được dự báo và giá trị thực) nhỏ nhất. Một ước lượng tốt nhất, đôi khi không phải là một ước lượng tin cậy.
- Tính tin cậy – khơng chệch của ước lượng: một ước lượng được xem là tin
cậy (Consistence) nếu kết quả ước lượng của nó phản ánh đúng các giá trị thật của mơ hình (dữ liệu). Sự tin cậy của ước lượng được thể hiện qua tính khơng chệch (Unbiasedness) của kết quả ước lượng. Kết quả ước lượng sẽ bị thiên lệch khi nó vi phạm các giả định của ước lượng hoặc mơ hình như tồn tại các khuyết tật mơ hình. Đó là lí do tại sao ước lượng OLS là không tin cậy trong trường hợp dữ liệu bảng hoặc mơ hình OLS tồn tại các vấn đề về biến nội sinh, phương sai sai số thay đổi, sự tự tương quan… Như vậy, một ước lượng tin cậy cũng có thể không phải là một ước lượng tốt nhất.
- Tính hiệu quả của ước lượng: Một ước lượng được xem là hiệu quả
(Effectiveness) nếu q trình tính tốn của nó sử dụng hoặc khai thác hết tất cả các thông tin liên quan đến dữ liệu cũng như các điều kiện giả định của mơ hình. Có nhiều kỹ thuật hoặc phương pháp để ước lượng mơ hình, phương pháp nào khai thác hoặc sử dụng hết các thông tin này thì phương pháp ước lượng đó được xem là hiệu quả. Ước lượng OLS là không hiệu quả trong ước lượng dữ liệu bảng; Ước lượng FE hoặc RE lại không hiệu quả và không tin cậy trong trường hợp bảng động (dynamics panel) tuyến tính.