CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ
4.2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:
Dữ liệu đƣợc sử dụng trong luận văn là dữ liệu bảng. Khi sử dụng dữ liệu bảng, ta thƣờng lo ngại về sự tồn tại của những yếu tố đặc trƣng của từng doanh nghiệp và tính đặc trƣng về thời gian sẽ ảnh hƣởng đáng kể đến biến phụ thuộc và kết quả nghiên cứu sẽ không đáng tin cậy nếu ta không lựa chọn phƣơng pháp hồi quy phù hợp. Theo các nghiên cứu trƣớc, có ba phƣơng pháp ƣớc lƣợng thƣờng đƣợc sử dụng khi thực hiện hồi quy với dữ liệu bảng là:
- Phƣơng pháp hồi quy OLS thông thƣờng (Pooled OLS)
- Phƣơng pháp hồi quy với hiệu ứng cố định (Fixed Effect Model – FEM) - Phƣơng pháp hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM)
Cụ thể:
Phƣơng pháp hồi quy OLS thông thƣờng:
Thực hiện hồi quy OLS thơng thƣờng bằng cách đơn giản hóa vấn đề, bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian, xem tất cả dữ liệu trong bảng là các quan sát độc lập cho các biến. Đối với mơ hình OLS thơng thƣờng, giả định về sự tự tƣơng quan, phƣơng sai thay đổi, những sự khác biệt về không gian và thời gian của từng biến quan sát đều không tác động đến biến phụ thuộc. Vì thế, trong mơ hình OLS thông thƣờng, tung độ gốc của tất cả các đơn vị chéo đƣợc giả định là nhƣ nhau. Với mơ hình này, ảnh hƣởng của các biến độc lập và của những biến không quan sát đƣợc đều không đổi đối với tất cả các doanh nghiệp qua từng năm.
Mơ hình OLS thơng thƣờng đƣợc biểu diễn nhƣ sau: Yi,t = β0 + β1Xi,t + Ui,t Trong đó:
- Yi,t là biến phụ thuộc cần nghiên cứu
- Xi là các biến độc lập
- β0 là hằng số của mơ hình
- β1 là hệ số hồi quy
- U là phần dƣ của mơ hình
Khi có nhiều hơn 1 biến độc lập trong mơ hình, ngƣời ra gọi đó là mơ hình hồi quy đa biến.
Yi,t = β0+ β1Xi,t + αi+ Ui,t Trong đó:
- Yi,t là biến phụ thuộc cần nghiên cứu
- β0 là hằng số của mơ hình
- β1 là hệ số hồi quy
- αi thể hiện tác động của đối tƣợng thứ i đến hàm hồi quy chung
- U là phần dƣ của mơ hình
Mơ hình hồi quy OLS với hiệu ứng cố định chú trọng đến đặc trƣng riêng (α_i) về mặt không gian và thời gian của các quan sát và đƣợc kỳ vọng là có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Do đó, α_i đƣợc đƣa vào mơ hình đế giải thích cho Yi,t . Các α_i gây ra sự chênh lệch về tung độ góc và sự chênh lệch này có thể tính tốn đƣợc. Hay nói cách khác, mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định xây dựng dựa trên giả định về tung độ góc khác nhau giữa các đơn vị chéo nhƣng hệ số góc khơng đổi.
Trên thực tế, dữ liệu bảng đƣợc thu thập với nhiều đối tƣợng khác nhau tại những thời điểm khác nhau. Các đơn vị chéo khác nhau sẽ có những đặc tính, đặc thù khác nhau, vì vậy tung độ góc sẽ khác nhau khi sử dụng ƣớc lƣợng theo dữ liệu bảng. Do đó, việc sử dụng hồi quy OLS theo phƣơng pháp thông thƣờng bằng cách gộp dữ liệu của các đơn vị chéo và bỏ qua đặc tính khác nhau của các đơn vị chéo có thể sẽ bóp méo hình ảnh thực sự về mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc của các đơn vị chéo. Vì vậy, tác giả sẽ tập trung phân tích kết quả hồi quy trên mơ hình hiệu ứng cố định (FEM) mặc dù tác giả có trình bày kết quả hồi quy theo OLS thông thƣờng.
Phƣơng pháp hồi quy OLS với hiệu ứng nhẫu nhiên (REM):
Yi,t = β0 + β1Xi,t + αi+ Ui,t Trong đó:
- β0 là hằng số của mơ hình
- β1 là hệ số hồi quy
- αi thể hiện tác động của đối tƣợng thứ i đến hàm hồi quy chung
- U là phần dƣ của mơ hình
Các αi gây ra sự chênh lệch về tung độ góc và sự chênh lệch này là khơng thể tính tốn tính tốn đƣợc vì nó biến động ngẫu nhiên giữa các đơn vị.
Ban đầu, tác giả sử dụng kỹ thuật hồi quy OLS trên dữ liệu bảng thông thƣờng với phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất là Pooled OLS để ƣớc lƣợng các phƣơng trình hồi quy và kiểm định một số giả thuyết của mơ hình OLS. Sau đó, tác giả cứu ƣớc lƣợng bằng mơ hình hiệu ứng cố định Fixed Effect (FEM) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên Random Effect (REM). Các vấn đề về đa cộng tuyến và phƣơng sai thay đổi sẽ đƣợc kiểm sốt trong mơ hình.
Nếu phần dƣ của mơ hình có hiện phƣơng sai thay đổi, tác giả sẽ hồi quy mơ hình theo phƣơng pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) để khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi trên dữ liệu bảng. Trình tự đƣợc tiến hành nhƣ sau:
- Thu thập và xử lý số liệu.
- Thống kê mô tả và hệ số tương quan giữa các biến.
- Kiểm định các giả thuyết của OLS.
- Hồi quy theo các mơ hình Pooled OLS, FEM, REM, FGLS.
- Lựa chọn mơ hình phù hợp và phân tích kết quả.