CHƯƠNG 3 .MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4.4Các kiểm định thực hiện trong mơ hình
3.3 Dữ liệu và đo lường các biến
3.4.4Các kiểm định thực hiện trong mơ hình
3.4.4.1 Kiểm định sự tương quan các biến trong mơ hình bằng ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình và mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nhằm đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến tác giả dùng hệ số tương quan Pearson được giới thiệu bởi Francis Galton (1880). Hệ số này rất nhạy cảm với các yếu tố tác động bên ngồi, độ dao động ln nằm trong khoảng từ [-1,1]. Ở đây tác giả chỉ tập trung nhấn mạnh những hệ số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0,6 để thấy được mức độ đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình.
3.4.4.2 Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng Fisher (2001)
Theo Baltagi (2005) nếu như số năm quan sát không quá lớn, không vượt quá 25 thời gian để trở thành bảng dữ liệu lớn vấn đề tính dừng trên chuỗi dư liệu khơng quá nghiêm trọng. Tuy vậy, để chắc chắn các biến có cùng bậc 1 để lựa chọn các biến trong kiểm định đồng liên kết trong dữ liệu bảng, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng Fisher (2001) với cận demean của LLC(2002) nhằm kiểm soát vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong kiểm định tính dừng. Việc này cũng kiểm sốt được tính mơ hồ của dữ liệu khi thực hiện phân tích hồi quy các biến để tránh việc hồi quy giả mạo.
3.4.4.3Kiểm định tính đồng liên kết trên dữ liệu bảng
Engle – Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian khơng dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi thời gian khơng dừng đó có xu hướng di chuyển cùng nhau theo thời gian được cho là có mối quan hệ đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính dừng được gọi là phương trình đồng liên kết và được sử dụng để giải thích cho mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến số. Và nếu phần dư trong mơ hình hồi quy giữa các chuỗi thời gian không dừng là một chuỗi dừng thì kết quả hồi quy là có giá trị và thể hiện mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mơ hình. Hay nói cách khác, nếu tồn tại một cặp chuỗi dữ liệu đồng liên kết, thì sự thay đổi trong một biến phụ thuộc sẽ kéo theo sự thay đổi trong một biến giải thích
khác và nếu tồn tại mối quan hệ đồng liên kết thì chúng sẽ có khuynh hướng cùng tìm đến trạng thái cân bằng trong dài hạn. Theo đó, kiểm định đồng liên kết theo Engle – Granger (1987) được thực hiện bằng cách đánh giá phần dư của 1 phương trình hồi quy mơ hồ (spurious regression) đối với các biến I(1). Nếu các biến có mối quan hệ đồng liên kết thì các phần dư phải I(0). Ngược lại, nếu các biến khơng có mối quan hệ đồng liên kết thì các phần dư sẽ là I(1). Pedroni (1999, 2004) và Kao (1999) mở rộng ý tưởng của Engle – Granger để thực hiện các kiểm định liên quan đến dữ liệu bảng.
Trong bài nghiên cứu của Kao (1999) mô tả 2 kiểm định với giả thuyết H0 là khơng có đồng liên kết cho dữ liệu bảng. Một là kiểm định loại Dickey-Fuller và hai là kiểm định loại Augmented Dickey-Fuller.Đối với loại kiểm định Dickey-Fuller, Kao trình bày 2 phần cụ thể.
Trong trường hợp 2 biến, Kao xem xét mơ hình sau:
, it it i it x e y =α +β + i = 1,…, N, t = 1,…, T. Với yit = yit−1+uit, xit =xit−1+εit i
α là tác động cố định khác nhau trong các quan sát chéo, βlà hệ số chặn, yit và xit là các bước ngẫu nhiên độc lập cho tất cả quan sát i.
Bây giờ giả thuyết H0 và giả thuyết H1 được viết lại như sau: H0: ρ =1
H1: ρ< 1
Với giả thuyết khơng là khơng có đồng liên kết, kiểm định ADF có dạng:
[ ] v N i i i i ADF S e Q e t 2 / 1 1( ) ) 1 ˆ ( − ∑= ′ = ρ
Chi tiết của kiểm định đồng liên kết Kao (1999) có thể được tìm thấy trong bài nghiên cứu gốc của ông.
Pedroni đề xuất rất nhiều kiểm định cho đồng liên kết, nó cho phép không đồng nhất hệ số chặn và hệ số xu hướng trên mặt cắt ngang với các phương pháp
định Pedroni cho phép tính tốn 7 kiểm định thống kê với giả thuyết H0 là khơng có đồng liên kết trong một bảng có phương sai thay đổi (heterogenous panel) có N trung bình đến lớn và T lớn với 1 hoặc nhiều biến giải thích khơng dừng. 7 kiểm định thống kê trong kiểm định Pedroni bao gồm panel v, panel rho, group rho, panel t (nonparametric), group t (nonparametric), panel ADF (parametric t) và group ADF (parametric t). Tất cả các kiểm định đều được chuẩn hóa và có phân phối N(0,1). Ngoại trừ panel v thì 6 kiểm định cịn lại có thể tiến giá trị âm vơ cùng khi p-value tiến tới 0. Có hai giả thiết thay thế: thay thế đồng nhất được gọi là kiểm định trong khuôn khỏ hoặc kiểm định thống kê theo bảng, và thay thế không đồng nhất được gọi là kiểm định giữa các khn khổ hoặc kiểm định thống kê theo nhóm. Đối với kiểm định thống kê theo bảng thì các giả thiết như sau:
H0: 𝛾𝑖 = 1với mọi i H0: 𝛾𝑖 < 1với mọi i
Trong khi đó, kiểm định thống kê theo nhóm có các giả thiết: H0: 𝛾𝑖 = 1với mọi i
H0: 𝛾𝑖 < 1với mọi i
Kiểm định đồng liên kết của Pedroni không đưa các biến ngoại sinh vào mơ hình hồi quy và chỉ kết luận về việc có hay khơng sự tồn tại của các mối quan hệ đồng liên kết. Đầu tiên, hồi quy phần dư của hồi quy giả thiết đồng liên kết. Trong hầu hết các trường hợp, phương trình:
𝑦𝑖,𝑡 = 𝛼𝑖+𝛿𝑖𝑡+ 𝛽1𝑖𝑥1𝑖,𝑡+𝛽2𝑖𝑥2𝑖,𝑡+⋯+𝛽𝑀𝑖𝑥𝑀𝑖,𝑡+𝑒𝑖,𝑡 t=1,....T, i= 1,....N (3) Trong đó: T số lượng quan sát theo thời gian
N số lượng của các biến trên bảng M số lượng của các biến hồi quy.
X và y là các giả định được tích hợp bậc 1.
Hệ số góc 𝛽1𝑖, 𝛽2𝑖, …, 𝛽𝑀𝑖 và hệ số chặn 𝛼𝑖 của các biến khác nhau trên dữ liệu bảng.