3.2 Mẫu và mô tả biến
3.3.2 Mơ hình các hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
Một mơ hình hồi qui bằng dữ liệu bảng với mơ hình hồi qui bằng chuỗi thời gian và dữ liệu chéo ở chỗ có đến 2 kí tự trong các biến đại diện cho 2 chiều đó là khơng gian (i) và thời gian (t).
REM xem phần dư (khơng tương quan với biến giải thích) là một biến giải thích mới.
𝑌𝑖𝑡= 𝛽1𝑖+ 𝛽2𝑋1𝑖𝑡+ 𝛽3𝑋2𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 (1)
Trong đó:
Yitlà biến phụ thuộc;
𝛽1i, 𝛽2i, 𝛽3i là các hệ số trong phương trình hồi quy.
Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) cho phép chúng ta phối hợp sự khác nhau giữa các quan sát chéo bằng cách cho phép hệ số chặn thay đổi (giống như mơ hình hiệu ứng cố định), nhưng mức độ thay đổi này lại là ngẫu nhiên. Khác với mơ hình hiệu ứng cố định, mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên cho rằng sự khác nhau giữa các hệ số chặn là do sự chọn mẫu ngẫu nhiên.
Nghĩa là 𝛽1𝑖= 𝛽1+ 𝜀𝑖 (i = 1,2,…,n) là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là
𝛽1(với 𝜀𝑖 là một số hạng sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai
𝜎𝜀2 ). Thay 𝛽1𝑖= 𝛽1+ 𝜀𝑖 vào phương trình (1), ta được dạng mới của phương trình REM như sau:
𝑌𝑖𝑡= 𝛽1+ 𝛽2𝑋1𝑖𝑡+ 𝛽3𝑋2𝑖𝑡+ 𝜀𝑖+ 𝑢𝑖𝑡
= 𝛽1+ 𝛽2𝑋1𝑖𝑡+ 𝛽3𝑋2𝑖𝑡+ 𝑤𝑖𝑡
Trong đó 𝑤𝑖𝑡= 𝜀𝑖+ 𝑢𝑖𝑡 là sai số đa phức, và phải thỏa mãn các giả định sau:
𝜀𝑖 ~ 𝑁(0,𝜎𝜀2) ; 𝑢𝑖𝑡 ~ 𝑁(0,𝜎𝑢2 )
Tóm lại, mục đích của bài viết khi sử dụng đồng thời hai mơ hình hồi quy với mơ hình Random Effects Logistic có biến phụ thuộc là biến nhị phân và mơ hình hồi quy REM với biến phụ thuộc là biến liên tục nhằm xác định một cách chi tiết hơn ảnh hưởng của tham nhũng đến việc thu hút nguồn vốn FDI tại các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2008 – 2012.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Tổng quan thực trạng tham nhũng và dòng vốn FDI tại các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 2008 – 2012.