Estimated results: Var sd = sqrt(Var)
NIM 0,0001195 0,0109307
e 0,0000247 0,00497022
u 0,0000126 0,00355351
Tests:
Random Effects, Two Sided:
ALM(Var(u)=0) = 0,01 Pr>chi2(1) = 0,9204 Random Effects, One Sided:
ALM(Var(u)=0) = 0,10 Pr>N(0,1) = 0,4602 Serial Correlation:
ALM(lambda=0) = 51,52 Pr>chi2(1) = 0,0000 Joint Test:
LM(Var(u)=0,lambda=0) = 78,54 Pr>chi2(2) = 0,0000
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phần mềm Stata – phiên bản 13.0)
H0: Phương sai sai sớ đồng đều / Khơng có tự tương quan H1: Phương sai sai sớ thay đổi / Có tự tương quan
Để kiểm tra phương sai sai sớ có thay đổi hay khơng, tác giả sử dụng kết quả:
ALM(Var(u)=0)= 0,01 Pr>chi2(1) = 0,9204 > 0,05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy mơ hình khơng tờn tại hiện tượng phương sai sai sớ thay đổi.
Để kiểm tra mơ hình có khuyết tật tự tương quan hay khơng, tác giả sử dụng kết quả: ALM(lambda=0) = 51,52 Pr>chi2(1) = 0,0000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy có tờn tại hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Qua các kiểm định trên, ta nhận thấy rằng mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến được đánh giá là không nghiêm trọng, khơng có phương sai sai số thay đổi. Tuy vậy, mơ hình có sự tự tương quan giữa các sai số. Hiện tượng này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông trường trên dữ liệu bảng không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Vì vậy, tác giả
sẽ sử dụng phương pháp FGLS – phương pháp hồi quy bình phương bé nhất tổng quát khả thi để khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các sai số để đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
4.3.2.3. Hồi quy phương pháp FGLS để xử lý vi phạm của mơ hình REM
Sau khi thực hiện kiểm định Hausman lựa cho ̣n mơ hình REM là phù hợp và kiểm định các vi phạm của mơ hình REM, kết quả cho thấy mơ hình gặp phải vi phạm là hiện tượng tự tương quan của phần dư. Do đó, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS để xử lý vi phạm này.