4. Kết quả nghiên cứu
4.3. Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến
Theo giả định của phương pháp hồi quy tuyền tính cổ điển cho rằng khơng có các mối quan hệ hồn hảo giữa các giá trị mẫu của các biến giải thích. Đa cộng tuyến là một vấn đề cần phải xem xét khi hồi quy dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian. Có hai loại đa cộng tuyến là đa cộng tuyến hoàn hảo và đa cộng tuyến khơng hồn hảo.
- Khi có hiện tượng đa cộng tuyến khơng hồn hảo thì ta khơng thể xác định được ước lượng OLS. Đa cộng tuyến hoàn hảo thực sự là vấn đề hết sức nghiêm trọng. Đa cộng tuyến hồn hảo ít xảy ra đối với dữ liệu trên thực tế.
- Đa cộng tuyến khơng hồn hảo thì: (1) các giá trị ước lượng của các hệ số hồi quy OLS có thể khơng chính xác do có sai số chuẩn q lớn làm cho các khoảng tin cậy của các tham số thực sự không thể rộng hơn. Nếu điều này xảy ra thì (2) khả năng chấp nhận giải thiết Ho của các hệ số hồi quy riêng sẽ tăng. (3) Các hệ số hồi quy bị ảnh hưởng bởi đa cộng tuyến sẽ khơng có ý nghĩa thống kê. Dấu của hệ số hồi quy có thể sai so với kỳ vọng. (4) Kết quả hồi quy rất nhạy cảm với chỉ một vài thay đổi nhỏ trong bộ dữ liệu.
Theo tài liệu “Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính” của trường Đại học Kinh tế TP. HCM – Khoa kinh tế phát triển - xuất bản năm 2009 thì có một số cách khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến, cụ thể như sau như sau:
- Chuyển đổi dạng biến,
- Nhận diện và loại bỏ một hoặc một số biến trong các biến thực sự có hệ số tương quan khá cao,
- Thu thập thêm dữ liệu.
Bài nghiên cứu lựa chọn phương pháp nhận diện và loại bỏ một hoặc một số biến trong các biến thực sự có hệ số tương quan khá cao. Hầu hết các nhà phân tích dựa trên các quy tắc ngón tay cái khi xem xét hệ số VIF; Chatterjee và Hadi (2012). Các quy tắc này cho rằng mơ hình bị đa cộng tuyến nếu: (1) Hệ số VIF lớn nhất lớn hơn 10 (một số khác lựa chọn lớn hơn 30); (2) Giá trị trung bình của các hệ số VIF lớn hơn đáng kể so với 1. Qua kiểm định để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến (Phụ lục 3), bài nghiên cứu nhận thấy biến Quy mơ trong bài có hệ số tương quan VIF cao. Do đó việc loại bỏ biến Quy mơ ra khỏi mơ hình sẽ giúp cho ước lượng của mơ hình có độ tin cậy cao hơn.