CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3 Mơ hình nghiên cứu
3.3.4 Các kiểm định đánh giá, khắc phục và so sánh mơ hình
Phần này sẽ liên quan đến việc đánh giá xem một mơ hình có đúng đắn, phù hợp với bản chất của vấn đề nghiên cứu hay không thông qua các kiểm định thống kê.
Một quy trình kiểm định giả thuyết thống kê kinh tế bao gồm Bước 1: Xác định bài toán kiểm định .
Bước 2: Xác định tiêu chuẩn hay phương pháp kiểm định dựa trên một số giả định. Bước 3: Xác định miền bác bỏ từ mức ý nghĩa thống kê .
Bước 4: Tính giá trị thống kê kiểm định từ các quan sát của các mẫu hoặc các mơ hình. Từ giá trị thống kê này đưa ra kết luận về kiểm định.
3.3.4.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình hồi quy có một sự tương quan tuyến tính với nhau. Điều này làm giảm chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính. Đối với trường hợp dữ liệu bảng, việc kiểm định vấn đề đa cộng tuyến thường mang tính chất kinh nghiệm. Hiện tượng đa cộng tuyến là vấn đề khơng thể loại bỏ hồn tồn trong nghiên cứu kinh tế lượng. Do đó, các nghiên cứu thực tế là hạn chế sự đa cộng tuyến ở mức thấp nhất có thể.
a) Hệ số tương quan
Hệ số tương quan giữa hai đại lượng ngẫu nhiên được định nghĩa như sau:
Khi hệ số tương quan giữa hai đại lượng ngẫu nhiên cao thì có thể khẳng định tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa hai đại lượng này. Tuy nhiên, hệ số tương quan không phải là điều kiện cần để khẳng định sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mơ hình vì trong thực tế hiện tượng đa cộng tuyến vẫn hiện diện ngay cả khi hệ số tương quan thấp. Do đó luận văn xem xét thêm phương pháp nhân tử phóng đại phương sai.
Phương pháp này chạy các mơ hình hồi quy phụ thứ giữa một biến độc lập với các biến độc lập cịn lại. Căn cứ trên các mơ hình hồi quy phụ này để tính
Theo Myers (1990), nếu thì khả năng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến là rất cao.
3.3.4.2 Kiểm định tương quan chuỗi
Hiện tương tương quan chuỗi trong mơ hình hồi quy dạng thời gian là phần dư của mơ hình tự tương quan ( ). Luận văn sử dụng kiểm định Breusch- Godfrey và Wooldrigde test để kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi trong dữ liệu bảng.
: khơng có tương quan chuỗi bậc nhất trong dữ liệu bảng Bước 1: Tính đại lượng thống kế
Bước 2: Kiểm định
Nếu thì bác bỏ , nghĩa là có tương quan chuỗi bậc nhất
Nếu thì chấp nhận , nghĩa là khơng có tương quan chuỗi bậc nhất
3.3.4.3 Kiểm định so sánh mơ hình
a) Đánh giá mức độ phù hợp mơ hình bằng hệ số và
Do luận văn xem xét cả 3 mơ hình hồi quy PM, FEM và REM dẫn đến là ta phải so sánh các mơ hình này với nhau. Từ các kết quả hồi quy, căn cứ đầu tiên để tiên đoán mức độ phù hợp của mơ hình là hệ số . Như ta đã biết, hệ số dùng để đánh giá mức độ thích hợp của một mơ hình hồi quy, nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được bao nhiêu phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ số càng gần 1 thì mơ hình hồi quy càng có ý nghĩa. Ngồi ra, giá trị trung bình của căn bậc hai của bình phương sai
hợp của mơ hình. thường được dùng để đo sự sai khác giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế của một mơ hình. Vậy nên giá trị càng thấp thì mơ hình càng dự báo tốt.
b) So sánh mơ hình PM và FEM (OLS và GLS)
Để so sánh hai mơ hình PM và FEM luận văn sử dụng kiểm định Wald test để đánh giá và so sánh hai mơ hình
: Bước 1: Tính Bước 2: Kiểm định
- Nếu thì bác bỏ nghĩa là có một số cơng ty có ảnh hưởng cố định đến biến phụ thuộc. Vậy mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình PM
- Nếu thì chấp nhận nghĩa là tất cả các cơng ty khơng có ảnh hưởng cố định đến biến phụ thuộc. Vậy mơ hình PM phù hợp hơn mơ hình FEM c) So sánh mơ hình PM và mơ hình REM
Để so sánh hai mơ hình PM và REM luận văn sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier test để so sánh hai mơ hình
:
Bước 1: Tính đại lượng thống kê Bước 2: Kiểm định
- Nếu thì bác bỏ nghĩa là có ảnh hưởng ngẫu nhiên. Vậy mơ hình REM phù hợp hơn mơ hình PM
- Nếu thì chấp nhận nghĩa là khơng có ảnh hưởng ngẫu nhiên. Vậy mơ hình PM phù hợp hơn mơ hình REM
d) So sánh mơ hình FEM (OLS hoặc GLS) và REM
Kiểm định Hausman test được sử dụng để đánh giá so sánh giữa mơ hình FEM và REM.
:
Bước 1: Tính đại lượng thống kê Bước 2: Kiểm định
- Nếu thì bác bỏ nghĩa là sự khác biệt giữa các công ty mang tính hệ thống. Vậy mơ hình FEM phù hợp hơn mơ hình REM
Nếu thì chấp nhận nghĩa là sự khác biệt của các cơng ty khơng mang tính hệ thống (mang tính ngẫu nhiên). Vậy mơ hình REM phù hợp hơn mơ hình FEM.
3.3.4.4 Kiểm định phương sai thay đổi
Để kiểm định phương sai thay đổi luận văn sử dụng kiểm định Wald test : Phương sai giống nhau
Bước 1: Tính Bước 2: Kiểm định
- Nếu thì bác bỏ nghĩa là phương sai thay đổi
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ GIẢI THÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG