CHƯƠNG 2 : PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
2.3. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu dạng bảng, do đó trong phần hồi quy, nghiên cứu này sẽ lần lượt đi qua cả ba mơ hình là mơ hình hồi quy tuyến tính thơng thường – pure pooled OLS, FEM và REM để chọn mơ hình thích hợp nhất. Để tìm hiểu xem phương pháp hồi quy nào là phù hợp nhất trong ba phương pháp trên, tác giả sử dụng hai kiểm định là Likehood Ratio và kiểm định Hausman (Hausman, 1978).
Sau khi hồi quy phương trình trên cho tồn mẫu để tìm các yếu tố ảnh hưởng đến P/E, tác giả còn thực hiện hồi quy theo từng năm nhằm đánh giá có hay khơng hiệu ứng ảnh hưởng của các biến độc lập lên tỷ số giá trên thu nhập qua các năm.
Để đảm bảo mơ hình sử dụng là phù hợp và các hệ số hồi quy có ý nghĩa, trước khi hồi quy tác giả tiến hành các phép kiểm định sau nhằm phát hiện các khuyết tật của mơ hình (nếu có).
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến là một cách quan trọng khác để kiểm tra các biến là xem xét khả năng đa cộng tuyến tiềm ẩn. Điều này được thực hiện bằng cách tạo ra ma trận tương quan giữa các biến giải thích với nhau. Cách nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến dễ nhìn thấy các hệ số tương quan giữa các biến gần bằng +/-1 (bằng 1 là tương quan hoàn toàn). Ngồi ra, cần kiểm tra mơ hình hồi quy có R2 rất cao và trị thống kê T (t-statistic) thấp, hoặc dấu của các hệ số hồi quy khác với dấu kỳ vọng cũng là dấu hiệu dễ nhận ra có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định phương sai của nhiễu thay đổi
Đây là kiểm định phương sai của nhiễu thay đổi. Thơng thường có hai cách kiểm tra phương sai của nhiễu thay đổi: vẽ đồ thị và dùng các kiểm định White. Do trong nghiên cứu này tác giả sử dụng dữ liệu bảng xử lý trên phần mềm Eviews, theo đó, hiện tượng phương sai của nhiễu thay đổi trong mơ hình hồi quy dữ liệu bảng vấn đề này đã được phần mềm tự xử lý
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Kiểm định này nhằm xác định có hay khơng hiện tượng tự tương quan trong mơ hình. Các phương pháp có thể sử dụng như vẽ đồ thị, kiểm định Durbin Waston. Tuy nhiên kiểm định Durbin Waston chỉ phù hợp đối với dữ liệu có thời kỳ quan sát lớn.
Kiểm định Hausman
Kiểm định trên nhằm lựa chọn phương pháp FEM hay REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu, dựa trên giả định sau:
- H0 : REM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu hơn FEM - H1 : FEM phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu hơn REM
Nếu α > p-value cho phép kết luận giả thuyết H0 bị bác bỏ, khi đó ta kết luận là FEM phù hợp hơn để sử dụng. Ngược lại, REM phù hợp cho mơ hình nếu chấp nhận giả thuyết H0.
Kiểm định hệ số các biến giải thích (βi)
- H0 : hệ số khơng có ý nghĩa thống kê - H1 : hệ số có ý nghĩa thống kê
Nếu α > p-value thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, hay nói cách khác là biến được kiểm định đó tác động tới biến phụ thuộc một cách có ý nghĩa thống kê.
Residual Actual Fited