CHƯƠNG II : PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.6 Các kiểm định sử dụng trong bài nghiên cứu
2.6.1 Kiểm định đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Đa cộng tuyến xuất hiện tức là mơ hình rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của các biến, nên các hệ số hồi quy trở nên kém ý nghĩa hơn trong khi hệ số R square vẫn khá cao. Chính vì vậy cần xác định hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance inflation factor) của mỗi biến để xác định đa cộng tuyến. Nếu giá trị VIF > 10 thì biến đó cộng tuyến cao và sẽ loại bỏ hoặc điều chỉnh lại ngay từ đầu.
2.6.2 Kiểm định tồn tại của các ảnh hưởng cố định (Kiểm định F).
Kiểm định này cho phép lựa chọn giữa mơ hình Pooled OLS và FEM với giả thiết:
H0: khơng có sự khác biệt giữa các đối tượng, các thời điểm khác nhau (hay mơ hình Pooled –OLS phù hợp).
34
H1: tồn tại sự khác biệt giữa các đối tượng, các thời điểm khác nhau (mơ hình FEM phù hợp).
Nếu chấp nhận H0 của kiểm định, nghĩa là ước lượng Pooled OLS là phù hợp hơn so với FEM, ngược lại bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa thống kê thì có thể xem FEM là một ước lượng phù hợp.
2.6.3 Kiểm định Breusch Pagan Lagrangian
H0: sai số không tồn tại tác động ngẫu nhiên (hay mơ hình Pooled OLS phù hợp.
H1: sai số tồn tại tác động ngẫu nhiên (hay mơ hình REM phù hợp).
Nếu chấp nhận H0 của kiểm định, nghĩa là ước lượng Pooled OLS là phù hợp hơn so với REM, ngược lại bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa thống kê thì có thể xem REM là một ước lượng phù hợp.
2.6.4 Hausman test
Kiểm định Hausman Test (1978) lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình REM với giả thuyết được kiểm định như sau:
H0: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp không khác biệt. H1: Các ước lượng thu được từ hai phương pháp là khác biệt.
Kiểm định được xây dựng bởi Hausman có phân phối χ2 tiệm cận. Nếu chấp nhận H0 của kiểm định, nghĩa là ước lượng REM là phù hợp hơn so với FEM, ngược lại bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa thống kê thì có thể xem FEM là một ước lượng phù hợp.
2.6.5 Kiểm định phương sai thay đổi.
Khi hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch , do đó các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối t
35
và F khơng cịn ý nghĩa nữa. Kiểm định Wall được sử dụng trong mơ hình FEM trên phần mềm Stata 12 (xttest3) với giả thiết như sau:
H0: phương sai không thay đổi
H1: phương sai thay đổi.
Nếu chấp nhận H0 của kiểm định, nghĩa là phương sai không thay đổi, ngược lại bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa thống kê thì có thể xem là có hiện tượng phương sai thay đổi. Mơ hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi vẫn cho các hệ số ước lượng tin cậy nhưng các sai số chuẩn của hệ số khơng cịn là nhỏ nhất, các thống kê t (được tính bằng tỷ số của hệ số ước lượng và sai số chuẩn tương ứng) mất đi ý nghĩa thống kê. Nếu hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra, bài nghiên cứu sẽ thực hiện ước lượng vững trong mơ hình nghiên cứu (sai số chuẩn mạnh – robust standard errors).
36
TĨM TẮT CHƯƠNG II
Chương này bài nghiên cứu trình bày phương pháp nghiên cứu, phương thức lấy dữ liệu nghiên cứu và các thức tính tốn những dữ liệu trên. Chương này còn đưa ra mơ hình nghiên cứu tổng qt trong đó mơ tả chi tiết về các mơ hình nghiên cứu phổ biến trong xử lý dự liệu bảng là mơ hình Pooled OLS, FEM và mơ hình REM. Bài nghiên cứu đưa ra kỳ vọng dấu của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Các kiểm định cần thiết lựa chọn mơ hình phân tích phù hợp và các kiểm định khác, chi tiết bao gồm các kiểm định sau: kiểm định F để lựa chọn mơ hình Pooled OLS hay FEM, kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian để lựa chọn mơ hình Pooled OLS hay REM và kiểm định Hausman test để lựa chọn giữa 2 mơ hình là REM và FEM.
Phần tiếp theo của bài nghiên cứu đề cập kết quả của lựa chọn mơ hình nghiên cứu và phân tích các kết quả đó.
37 TFPG -2 -1 0 1 2 3 4 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 TFPG