CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.1 Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiên mơ hình nghiên cứu đề cập trong mục 1, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật sử dụng là bình phương nhỏ nhất hay OLS. Phương pháp OLS là phương pháp cho tổng bình phương của biến số ngẫu nhiên đạt giá trị nhỏ nhất. Thơng qua phương pháp OLS, có thể cho ta thấy được sự ảnh hưởng của các biến rủi ro đến giá trị công ty.
Để xây dựng được hàm hồi quy hai biến cần sử dụng phương pháp OLS và dữ liệu của mẫu với dữ liệu mẫu ở đây theo dạng bảng. Lý do sử dụng dữ liệu mẫu theo dạng bảng được liệt kê dưới đây:
- Vì dữ liệu liên quan đến các doanh nghiệp theo thời gian, nên nhất định phải có
tính dị biệt (khơng đồng nhất) trong các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng doanh nghiệp.
- Thông qua kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian,
dữ liệu bảng cung cấp ‘những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.’
- Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù
hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không
thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy.
- Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mơ hình hành vi phức tạp hơn. Ví dụ,
các hiện tượng như lợi thế kinh tế theo qui mơ và thay đổi kỹ thuật có thể được xem xét thông qua dữ liệu bảng tốt hơn so với dữ liệu theo chuỗi thời gian thuần túy hay theo không gian thuần túy.
- Bằng cách thu thập những số liệu có sẵn cho vài nghìn đơn vị, dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các doanh nghiệp thành số liệu tổng.
Bên cạnh đó các giả định của phương pháp OLS được quan tâm để hệ số hồi quy được ước lượng có những thuộc tính tốt. Chất lượng của các ước lượng phụ thuộc vào: Dạng hàm của mơ hình được lựa chọn; Xi và Ui; kích thước mẫu. Dưới đây là các giả thiết cho phương pháp OLS:
- Giả thiết 1: Các biến giải thích (Xi) là phi ngẫu nhiên tức là các giá trị của chúng được cho trước hoặc xác định.
- Giải thiết 2: Kỳ vọng của Ui = 0.
- Giả thiết 3: Các Ui có phương sai bằng nhau (phương sai thuần nhất)
- Giả thiết 4: Khơng có tự tương quan giữa các Ui.
- Giả thiết 5: Khơng có tự tương quan giữa Ui với Xi.
- Giải thiết 6: Mơ hình là tuyến tính theo tham số.
- Giả thiết 7: Số quan sát n lớn hơn số tham số của mơ hình.
- Giả thiết 8: Giá trị của X không đồng nhất (bằng nhau) ở tất cả các quan sát.
- Giả thiết 9: Mơ hình được xác định đúng.
- Giả thiết 10: Không tồn tại đa cộng tuyến hồn hảo giữa các biến giải thích.
Từ những kết quả hồi quy tìm được dựa vào OLS, chúng ta sẽ dùng nhiều cách để kiểm định những hệ số hồi quy: kiểm định t, khoảng tin cậy, giá trị p. Bên cạnh đó kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình cũng là kiểm định quan trọng cho biết mơ hình có phù hợp về mặt thống kê hay không.