CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu
3.2.5. Các phƣơng pháp kiểm định mơ hình:
Đa cộng tuyến: là hiện tƣợng các biến độc lập trong mơ hình tƣơng tác với nhau. Có hai loại: đa cộng tuyến hoàn hảo (các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính chính xác bằng không) và đa cộng tuyến khơng hồn hảo (các biến độc lập khơng có mối quan hệ phụ thuộc tuyến tính chính xác bằng khơng).
Nếu hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra thì ảnh hƣởng tính hiệu quả của ƣớc lƣợng: làm cho các biến có xu hƣớng khơng có ý nghĩa trong mơ hình, hẹ số hồi quy sai dấu, tuy nhiên có thể R2 vẫn tốt
Có nhiều cách để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến, trong bài nghiên cứu tác giả đã sử dụng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF
Hệ số VIF đƣợc tính nhƣ sau: VIF = 1/(1-R2), nếu hệ số VIF < 10 thì mơ hình khơng tồn tại hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Tự tƣơng quan: là hiện tƣợng có sự tƣơng quan giữa các quan sát trong cùng bảng số liệu (đối với số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (đối với số liệu chéo). Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng dữ liệu bảng, kết hợp giữa số liệu thời gian và số liệu chéo. Khi có hiện tƣợng tự tƣơng quan, ƣớc lƣợng OLSS (phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất) là khơng hiệu quả do hệ số hồi quy không đáng tin cậy; R2
cũng không đúng bản chất. Để kiểm tra hiện tƣợng tự tƣợng quan, tác giả kiểm định theo phƣơng pháp Durbin-Watson. Hệ số Durbin- Watson nằm trong khoảng 1 < d < 3 chứng tỏ mơ hình khơng tồn tại tự tƣơng quan giữa các biến.
33
Độ phù hợp của mơ hình đƣợc kiểm định qua trị thống kê F, với mức ý nghĩa 5%, giá trị P-value (F-statistic) > 0.05 thì mơ hình ƣớc lƣợng là khơng phù hợp.
Sau cùng, để kiểm định xem mơ hình Pool, Fix efect hay Random effect phù hợp hơn nghiên cứu sử dụng Redundant test và Hausman test.