3. Phương pháp nghiên cứu
3.2. Phương pháp hồi quy
Trước khi thực hiện hồi quy, tác giả tiền hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, tính tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình (1), (2) và (3).
- Hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được kiểm tra thơng qua nhân tử phóng đại phương sai VIF. Nguy cơ xảy ra đa cộng tuyến cao khi chỉ số nhân tố phóng đại VIF lớn hơn 10.
- Kiểm tra sự tự tương quan bằng kiểm định Wooldridge (Wooldridge test) với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan. Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa α thì bác bỏ giả thuyết H0. Khi đó có sự tự tương quan trong mơ hình.
- Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi kiểm định Wald (Wald test) với giả thuyết H0: khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Nếu p-value nhỏ hơn
mức ý nghĩa α thì bác bỏ giả thuyết H0. Khi đó có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Ngồi các hiện tượng đa cộng tuyến, tính tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi có thể xảy ra, Theo Ozkan và Ozkan (2004), Martinez-Sola và các cộng sự (2013), với mẫu quan sát gồm nhiều doanh nghiệp thuộc nhiều ngành nghề khác nhau, khơng đồng nhất thì khi ước lượng các phương trình hồi quy có thể dẫn đến hiện tượng nội sinh.
Khi hiện tượng nội sinh xảy ra trong mơ hình thì việc sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) khơng cịn phù hợp. Do OLS thường được sử dụng để hồi quy dữ liệu, cho ra giá trị ước lượng hiệu quả, không chệch và vững nếu thỏa các điều kiện:
- Các sai số là đại lượng ngẫu nhiên có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi,
- Các sai số khơng có mối tương quan với nhau,
- Khơng có sự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình, - Các biến độc lập và sai số khơng có tương quan với nhau.
Tuy nhiên các giả định của phương pháp OLS rất khó để thỏa mãn, một trong những vi phạm thường gặp là hiện tượng nội sinh, tức là các biến có tương quan với phần dư.
Do đó, để có giá trị ước lượng vững, không chệch và hiệu quả, tác giả sử dụng phương pháp ước lượng Momen tổng quát (GMM) để đối phó với vấn đề này dựa theo nghiên cứu của Martinez-Sola và cộng sự (2013).
GMM là phương pháp tổng quát của rất nhiều phương pháp ước lượng như OLS, FGLS,... Phương pháp này giúp kiểm sốt tính khơng đồng nhất không quan sát được và ngăn ngừa các vấn đề nội sinh tiềm tàng trong mơ hình. Trong nghiên cứu này, tất cả ước lượng được thực hiện hai bước tính tốn nhằm đem lại tính vững chắc cao. Để giải quyết vấn đề nội sinh, phương pháp GMM đề xuất sử dụng một bộ biến công cụ để đưa vào phương trình ước lượng nhằm loại bỏ sự tương quan giữa biến giải thích và phần dư. Bộ biến cơng cụ này phải thỏa điều kiện: tương quan cao với biến giải thích và khơng tương quan với phần dư.
Để thỏa mãn điều kiện các biến cơng cụ có tương quan cao với biến giải thích, Martinez-Sola và cộng sự (2013) đã đề xuất xem tất cả các biến độc lập là nội sinh và sử dụng các biến độc lập có độ trễ làm biến cơng cụ để đưa vào phương trình hồi quy.
Để kiểm định các biến cơng cụ đưa vào phương trình khơng tương quan với phần dư của mơ hình, tác giả thực hiện kiểm định Overidentifying Restrictions hay còn được gọi là kiểm định Hansen (Hansen test). Kiểm định này được sử dụng để kiểm tra biến cơng cụ có tương quan với sai số của mơ hình hay khơng theo giả thuyết Ho: biến
công cụ không tương quan với phần dư (phù hợp). Nếu hệ p-value lớn hơn mức ý
nghĩa α thì chấp nhận giả thuyết Ho – biến cơng cụ phù hợp. Và khi đó, mơ hình sử dụng là phù hợp. Đây là kiểm định quan trọng nhất khi sử dụng phương pháp GMM để đảm bảo sự phù hợp của mơ hình cũng như tính vững chắc cho các hệ số được ước lượng.
Ngoài kiểm định Hansen, phương pháp GMM cịn có các kiểm định quan trọng khác, đó là:
- Kiểm định tính tự tương quan bậc một trong phần dư sai phân bậc nhất AR(1) với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan bậc một trong phần dư sai phân bậc
nhất. Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa α thì khi đó bác bỏ giả thuyết Ho tức có sự
tự tương quan.
- Kiểm định tính tự tương quan bậc hai trong phần dư sai phân bậc nhất AR(2) với giả thuyết H0: khơng có sự tự tương quan bậc hai trong phần dư sai phân bậc
nhất. Nếu p-value lớn hơn mức ý nghĩa α thì khi đó chấp nhận giả thuyết H0 tức
khơng có sự tự tương quan.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp ước lượng Momen tổng quát (GMM) để ước lượng các hệ số hồi quy cho các mơ hình (1), (2) và (3). Riêng với mơ hình (2) và (3) sẽ thực hiện hồi quy lần lượt với các biến MKBOOK1 và MKBOOK2 đại diện cho giá trị doanh nghiệp.