CHƢƠNG 2 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng mô hình
Trƣớc khi ƣớc lƣợng mơ hình, bài luận văn thực hiện thống kê mô tả để xem xét một các tổng quan các biến trong mơ hình và phân tích ma trận tƣơng quan giữa các biến.
Khi bƣớc vào ƣớc lƣợng mơ hình bài luật văn thực hiện trình tự các bƣớc nhƣ sau:
Thứ nhất, hồi quy mơ hình với phƣơng pháp Pooled OLS (sau đây gọi tắt là
OLS).
Hồi quy OLS thực chất là việc ƣớc lƣợng trên tập dữ liệu bảng gồm các đối tƣợng theo thời gian, nhƣng nó xem tất cả các hệ số đều khơng thay đổi giữa các đối tƣợng khác nhau và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, độ vững và tính hiệu quả của các hệ số trong phân tích dữ liệu bảng dựa trên phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất tổng thể có thể bị nghi ngờ vì mơ hình OLS tổng thể khơng cần quan tâm đến các yếu tố không thể thu thập đƣợc hoặc ảnh hƣởng riêng lẻ, đặc thù của từng địa phƣơng, trong khi vấn đề ảnh hƣởng riêng lẻ là một trong những hiện tƣợng xảy ra thƣờng xuyên ở những nghiên cứu thực nghiệm. Do đó, để xử lý vấn đề các yếu
tố không quan sát đƣợc mơ hình ảnh hƣởng cố định và mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên đƣợc sử dụng.
Thứ hai, hồi quy mơ hình theo mơ hình tác động cố định (FEM).
Hồi quy theo mơ hình tác động cố định đƣợc mở rộng từ hồi quy OLS. FEM với giả định mỗi địa phƣơng đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không thay đổi theo thời gian) ra khỏi biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Tức là sự khác biệt của mỗi địa phƣơng đƣợc thể hiện bằng một hằng số trong mơ hình, nhƣng hằng số này không thay đổi theo thời gian.
Thứ ba, hồi quy mơ hình theo mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Hồi quy theo mơ hình tác động ngẫu nhiên cũng đƣợc mở rộng từ hồi quy OLS, ở đó giả định sự khác biệt của mỗi địa phƣơng có tính ngẫu nhiên và khơng có tƣơng quan với các biến độc lập.
Thứ tư, kiểm định lựa chọn mơ hình OLS, FEM hay REM.
Để lựa chọn giữa mơ hình FEM hay REM ta thực hiện kiểm định Hausman test với giả thiết H0 là không tồn tại tƣơng quan giữa các biến độc lập và sai số thành phần của các địa phƣơng (đặc điểm riêng khác nhau của từng địa phƣơng), nếu giá trị (Prob > Chi2) nhỏ hơn 5% ta bác bỏ H0, mơ hình FEM thích hợp hơn REM và ngƣợc lại.
Để lựa chọn giữa mơ hình OLS hay FEM ta thực hiện kiểm định F – test, nếu giá trị (Prob > F) nhỏ hơn 5% thì mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình OLS và ngƣợc lại.
Để lựa chọn giữa mơ hình OLS hay REM ta thực hiện kiểm định Breusch- Pagan test, nếu giá trị (Prob > chibar2) nhỏ hơn 5% thì mơ hình REM phù hợp hơn mơ hình OLS và ngƣợc lại.
Thứ năm, thực hiện các kiểm định khuyết tật trong mơ hình gồm kiểm định
những khuyết tật này sẽ làm cho việc ƣớc lƣợng và kiểm định mơ hình khơng tin cậy đƣợc, các hệ số của hàm hồi quy khơng chính xác. Trong đó tƣơng quan chuỗi là hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ (sai số), tức là các sai số có quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Cịn phƣơng sai thay đổi là phƣơng sai của sai số thay đổi.
Dùng kiểm định Wooldridge test để kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi, nếu hệ số Prob > F có giá trị nhỏ hơn 5% thì mơ hình tồn tại hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi.
Dùng kiểm định Wald test để kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trong mơ hình FEM, nếu hệ số Prob > chi2 có giá trị nhỏ hơn 5% thì mơ hình FEM có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Dùng kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian multiplier test để kiểm định hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trong mơ hình REM, nếu giá trị của hệ sô Prob > chibar2 nhỏ hơn 5% thì mơ hình REM tồn tại hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Thứ sáu, khi tồn tại các khuyết tật luận văn sẽ ƣớc lƣợng mơ hình bằng
phƣơng pháp ƣớc lƣợng đƣợc chọn với hệ số sai số chuẩn mạnh Robust để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và tƣơng quan chuỗi.
Thứ bảy, để xem mơ hình hồi quy có vững và đáng tin cậy không, ban đầu
tác giả muốn sử dụng thêm phƣơng pháp hồi quy GMM tuy nhiên xét thấy các bài nghiên cứu trƣớc đây khơng có sử dụng phƣơng pháp này, đồng thời các biến trong mơ hình lý thuyết khơng tồn tại vấn đề nội sinh. Cho nên bài luận văn sử dụng thêm phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng tổng quát tối thiểu khả thi (FGLS) để so sánh đánh giá với các lựa chọn (Option) khi có hiện tƣợng tƣơng quan chuỗi và hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi với mong muốn cho kết quả không chệch và hiệu quả. Ý tƣởng của phƣơng pháp này là giả sử đã biết dạng thay đổi của phƣơng sai sai số, khi đó dùng các phép biến đổi tƣơng đƣơng để đƣa về một mơ hình mới mà sai số ngẫu nhiên trong mơ hình có phƣơng sai sai số không thay đổi, sau đó sử dụng phƣơng pháp OLS để ƣớc lƣợng mơ hình mới này. Tuy phƣơng pháp này thích hợp với dữ liệu bảng dài (có N nhỏ, T lớn), nhƣng mục đích sử dụng FGLS ở đây chỉ là
để khẳng định thêm độ tin cậy của mơ hình ƣớc lƣợng chính đƣợc lựa chọn nên kết quả FGLS có thể đƣợc chấp nhận dùng để so sánh đối chiếu.