CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.2 Phương pháp nghiên cứu và các kiểm định
4.2.1 Ưu điểm của sử dụng dữ liệu bảng
Bài luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng dữ liệu trình bày theo dữ liệu bảng.
Dữ liệu bảng (panel data) là các quan sát về một chỉ tiêu nào đó bao gồm quan sát khơng gian (cross-section) có nghĩa là các biến sẽ được thu thập cùng một thời điểm cho một đơn vị mẫu cùng với dữ liễu chuỗi thời gian (time series) có nghĩa là các biến sẽ được thu thập quan sát lại theo thời gian.
Dữ liệu bảng còn được gọi bằng các tên khác, như là dữ liệu gộp chung (gộp chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian), là sự kết hợp của dữ liệu chéo và chuỗi thời gian, dữ liệu bảng vi mô (micropanel data), dữ liệu dọc (longitudinal data) (đó là một nghiên cứu nào đó theo thời gian về một biến hay một nhóm đối tượng), phân tích lịch sử sự kiện, phân tích theo tổ.Mặc dù có những sự thay đổi tinh tế, nhưng tất cả các tên gọi này thực chất muốn nói đến sự thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo. Vì thế, sử dụng thuật ngữ dữ liệu bảng theo nghĩa chung để bao gồm một hay nhiều hơn các thuật ngữ nói trên. Các mơ hình hồi quy dựa trên dữ liệu như thế là các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng.
Các hoạt động không quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hay các dữ liệu chéo thuần túy thì dữ liệu bảng giúp đo lường hiệu quả hơn.Bằng việc cung cấp số lượng lớn, đa dạng dữ liệu với hàng nghìn đơn vị thì dữ liệu bảng sẽ giúp giảm tối đa hiện tượng chệch sẽ có thể xuất hiện các doanh nghiệp, cá nhân có số lượng tổng hợp cao.
Dó đó, luận văn kỳ vọng có thể đem lại kết quả có ý nghĩa cao khi sử dụng dữ liệu bảng cho mơ hình nghiên cứu.
4.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Đầu tiên, tôi xem xét lần lượt các thông kê mô tả, kiểm tra giả thiết cổ điển của định lượng bao gồm tự tương quan và nội sinh, hiện tượng phương sai thay đổi.
Thống kê mô tả bao gồm xem xét những đại lượng thống kê tượng trưng cho mẫu như độ lệch chuẩn, trung bình, min, max, số lượng quan sát trong cỡ mẫu đối với cỡ mẫu tối thiểu.
4.2.2.1 Kiểm định các giả thiết định lượng mơ hình
Các hậu quả có thể dẫn đến nếu xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi như sau: ước lượng phương sai chệch làm mất hiệu lực của các kiểm định của hệ số hồi quy, ước lượng OLS không chệch nhưng không hiệu quả.Bài luận văn sử dụng phương pháp Greene (2000) kiểm tra mơ hình có vi phạm các giả thiết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi hay chưa.
Tự tương quan là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thời gian.Các hậu quả có thể dẫn đến nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan như sau: uớc lượng OLS là ước lượng tuyến tính khơng chệch nhưng không hiệu quả. Bài luận văn sử dụngphương pháp kiểm định bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).
Khi hai hoặc nhiều biến giải thích cho biểu thức hồi quy trong đó có quan hệ tuyến tính chính là hiện tượng đa cộng tuyến. Các hậu quả có thể dẫn đến như phương sai, hiệp phương sai ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy lớn, tỷ số t khơng cịn ý nghĩa. Bài luận văn sử dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập cùng với hệ số khuếch đại phương sai (VIF).
Giả thiết sự không tương quan giữa biến độc lập với sai số bị vi phạm sẽ xảy ra hiện tượng nội sinh.Trong mơ hình biến độc lập vừa là biến ngoại sinh (sẽ tác động đến biến Y) cũng vừa là biến nội sinh (do tác động của sai số). Bài luận văn sẽ dùng phương pháp Hansen, Sargan nhằm kiểm tra, đánh giá sự phù hợp việc thay thế biến nội sinh bởi biến công cụ nhằm phát hiện các sai phạm về giả thuyết hồi quy - hiện tượng nội sinh.
4.2.2.2 Thảo luận lựa chọn ước lượng GMM
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM trong ước lượng dữ liệu bảng. Dựa trên nghiên cứu của Bond (1991) và Bover (1995).
Uớc lượng theo phương pháp OLS (Pooled Regress Model thường sẽ không xảy ra các vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan và biến nội sinh, không chệch. Hiện nay, phương pháp đang được dùng rộng rãi trong kinh tế lượng là phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS), nó khơng q khó khăn phức tạp mà lại đem lại hiệu quả.Do đó, phương pháp này dễ xác định giá trị các ước lượng hiệu quả, không chệch và vững với các giả thiết đưa ra ban đầu.
Tuy nhiên, một, vài hoặc nhiều giả định sẽ có các chuỗi vi phạm của OLS. Vì vậy, các ước lượng cũng sẽ bị chệch và mất đi tính vững dẫn đến sai lệch nếu dùng để phân tích trong đó phổ biến nhất chính là hiện tượng nội sinh- xảy ra khi hệ số ước lượng (hoặc biến) có tương quan với phần dư. Do đó, ước lượng theo phương pháp OLS cho kết quả không đáng tin cậy và đạt được hiệu quả nhất.
Mẫu nghiên cứu của luận văn tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi, tự tương quan và nghi ngờ tồn tại hiện tượng nội sinh khi biến phụ thuộc trong mơ hình có khả năng tác động tới các biến độc lập. Theo Bond (1991), mơ hình GMM khắc phục được các giả thuyết định lượng trong đó bao gồm cả phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan và hiện tượng nội sinh, cho ước lượng tin cậy. Do đó, kết quả sẽ cho các giá trị ước lượng theo phân phối chuẩn- đây chính là cơ sở để xây dựng giá trị dự đoán ở các độ tin cậy (confidence bands) dựa vào đó để làm các kiểm định khác. Phương pháp GMM giúp cho ra các kết quả đó chính là các giá trị ước lượng hiệu quả- giá trị phương sai trong mơ hình chính là ước lượng nhỏ nhất.