CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.3. Hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng
4.3.2.5. Kiểm định tự tương quan, phương sai thay đổi trên mơ hình FEM
Sau khi đã chọn lựa được mơ hình phù hợp nhất – FEM, các kiểm định tự tương quan, phương sai thay đổi được thực hiện để các ước lượng từ mơ hình FEM đáng tin cậy và hiệu quả hơn.
Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định tự tương quan mơ hình FEM, phương pháp kiểm định Wooldridge test được sử dụng với giả thuyết là:
H0 : khơng có tự tương quan bậc 1
Bảng 4.28: Kết quả kiểm định tự tương quan trên FEM mơ hình 2 Wooldridge test for autocorrelation in panel data
Ho: no first order autocorrelation F(1, 49) = 11.633
Prob > F = 0.0013
Kết quả cho thấy rằng p-value = 0.0013 < α (0.05) nên bác bỏ giả thiết H0, có tự tương quan bậc nhất. Tuy nhiên, với chiều thời gian ít (5 năm), kiểm định cho kết quả có thể khơng tin cậy.
Kiểm định phương sai thay đổi
Để kiểm định phương sai thay đổi mơ hình FEM, phương pháp kiểm định Modified wald test được sử dụng với giả thuyết là:
H0 : khơng có phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định phương sai thay đổiđược trình bày ở bảng 4.29. Bảng 4.29: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi trên FEM mơ hình 2
Modified wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model
Ho: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i Chi2 (50) = 1.3e+06
Prob >chi2 = 0.0000
Kết quả cho thấy rằng p-value = 0.0000 < α (0.05) nên bác bỏ giả thiết H0, có
phương sai thay đổi. Do đó cần phải khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên
Khắc phục phương sai thay đổi
Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trên mơ hình FEM được thực hiện bằng cách hồi quy GLS trên panel data với lệnh xtgls trên Stata 11. Kết quả được trình bày trong bảng 4.30.
Kết quả khắc phục phương sai thay đổi cho thấy các biến quan trọng đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy, ước lượng mơ hình FEM bằng hồi quy GLS đáng tin cậy và hiệu quả.
Bảng 4.30: Khắc phục phương sai thay đổi trên FEM mơ hình 2