Để khảo sát mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển thị trường tài chính, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng gồm 10 quốc gia châu Á trong giai đoạn 1999 đến 2015. Đây là dữ liệu bảng cân đối. Vì mơ hình sử dụng dữ liệu bảng gồm nhiều quốc gia trong một khoảng thời gian dài nên các hiệu ứng chu kỳ kinh tế có thể lan truyền cho nhiều hơn một năm (tính qn tính của số liệu) do đó dễ dẫn đến có sự tương quan mạnh trong sai số. Ngồi ra, trong mơ hình nghiên cứu mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển thị trường tài chính của Agbloyor (2013) đều cho thấy đây là mối quan hệ tương hỗ hai chiều. Vì vậy, mơ hình có thể xảy ra hiện tưọng nội sinh làm cho ước lượng của phương trình hồi quy khơng vững. Do đó, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu hai giai đoạn (2SLS) hồi quy với biến công cụ nhằm khắc phục hiện tượng nội sinh.
Việc lựa chọn các biến công cụ là rất quan trọng. Biến công cụ phải thỏa mãn ba điều kiện: một là biến công cụ phải tương quan với biến giải thích (tương quan càng cao thì biến cơng cụ càng mạnh), hai là biến công cụ không tương quan với sai số và ba là biến công cụ không ảnh hưởng trực tiếp đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên, sử dụng độ trễ của biến nội sinh là biến công cụ vẫn chưa mang lại kết quả tối ưu. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng thêm biến lãi suất tiền gửi (DepR) và biến trễ của biến phát triển khu vực ngân hàng làm biến công cụ cho biến giải thích trong mơ hình hồi quy mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của khu vực ngân hàng (Agbloyor, 2013). Trong mơ hình hồi quy mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của thị trường chứng khoán, tác giả sử dụng biến số lượng công ty niêm yết (StC) và biến trễ của biến phát triển thị trường chứng khốn làm biến cơng cụ (Agbloyor, 2013). Đối với mơ hình hồi quy mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của thị trường bảo hiểm, tác giả sử dụng biến tỷ trọng doanh thu bảo hiểm dài hạn (LtI) và biến trễ của biến phát triển thị trường bảo hiểm làm biến công cụ (Prikazyuk & Motashko). Tính hợp lý của các biến cơng cụ sử dụng trong phương pháp 2SLS được đánh giá thông qua thống kê Sargan – Hansen. Kiểm định quan trọng nhất của phương pháp ước lượng 2SLS là kiểm định giới hạn quá mức (Overidentifying Restrictions Test)
hay còn gọi là kiểm định Sargent (Sargent Test) hoặc kiểm định J (J – Test). Đây là kiểm định cần thiết trong trường hợp số biến công cụ nhiều hơn số biến trong mơ hình. Ý tưởng của kiểm định là xem xét biến cơng cụ có tương quan với phần dư của mơ hình khơng. Nếu câu trả lời là khơng, khi đó biến cơng cụ là nội sinh, thì biến cơng cụ được chọn là phù hợp và mơ hình sử dụng biến đó để ước lượng cũng phù hợp. Kiểm định Sargent sử dụng thống kê J (J – statistic) nhằm kiểm định giả thuyết H0 - biến công cụ là biến ngoại sinh, nghĩa là không tương quan với sai số của mơ hình, mơ hình phù hợp. Thống kê J tuân theo phân phối chi bình phương và được trình bày trên bảng kết quả ước lượng của phần mềm Stata 14 cùng với giá trị p-value tương ứng của nó. Vì thế, giá trị Sargan (p-value) càng lớn càng tốt.
Tóm lại, bài nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy và phân tích kết quả theo thứ tự sau:
B1: Kiểm định mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của thị trường chứng khoán
với các biến đại diện là mức độ vốn hóa thị trường của các công ty niêm yết (Mcap) và tỷ lệ giao dịch chứng khoán (Smt).
B2: Kiểm định mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của khu vực ngân hàng với các
biến đại diện là tín dụng ngân hàng (BC), tín dụng khu vực tư (PC) và lượng cung tiền M2 (M2).
B3: Kiểm định mối quan hệ giữa FDI và sự phát triển của thị trường bảo hiểm với
các biến đại diện là doanh thu bảo hiểm (IP) và doanh thu bảo hiểm bình quân đầu người (ID).