6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu
3.1. Kiểm định một số giả định cơ bản cho các phƣơng pháp ƣớc lƣợng:
3.1.3. Kiểm định tự tƣơng quan:
- Kiểm định cho hiện tƣợng tự tƣơng quan cho dữ liệu bảng đƣợc thực hiện bởi kiểm định Wooldridge nhƣ sau:
. xtserial NPLs loang mp nii ldr dr lr inef roe bdsxd ctnn Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 11) = 113.206 Prob > F = 0.0000
Với giả thuyết H0: Khơng có tự tƣơng quan bậc nhất. Các kết quả kiểm định cho hai bảng dữ liệu cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ với p nhỏ hơn các mức ý nghĩa α = 5%. Do đó có hiện tƣợng tự tƣơng quan hiện diện trong bộ dữ liệu.
- Hệ quả của các ƣớc lƣợng khi có tự tƣơng quan: Phƣơng sai ƣớc lƣợng của β thƣờng bị chệch, kiểm định t và F không đáng tin cậy.
- Khắt phục hiện tƣợng tự tƣơng quan: Đối với dữ liệu bảng, hiện tƣợng này đƣợc giải quyết bằng phƣơng pháp ƣớc lƣợng ảnh hƣởng cố định (mơ hình FEM) vì mơ hình này sẽ không tồn tại hiện tƣợng tự tƣơng quan do chỉ quan tâm đến những khác biệt mang tính cá nhân đóng góp vào mơ hình. Ngồi ra việc ƣớc lƣợng mơ hình động cũng giúp giải quyết vấn đề này.
Tóm lại: Từ việc thực hiện kiểm định 03 giả thuyết trên cho thấy việc sử dụng
ƣớc lƣợng OLS khơng cịn phù hợp (vi phạm giả định phƣơng sai thay đổi và tự tƣơng quan). Phần sau sẽ thực hiện xem xét lựa chọn hai kỹ thuật nổi bật khi xử lý dữ liệu bảng đối với mơ hình tĩnh là mơ hình các tác động cố định (FEM) và mơ hình các tác động ngẫu nhiên (REM), và xem xét hồi quy mơ hình động. Nếu sử dụng mơ hình FEM thì sẽ khơng cịn lo ngại hiện tƣợng tự tƣơng quan, và sẽ thực hiện kiểm định và xử lý hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi bằng sử dụng kỹ thuật tùy chọn “robust” trong phần mềm thống kê Stata.
Tuy nhiên cần xem xét lựa chọn giữa FEM và REM, trong trƣờng hợp kết quả kiểm định lựa chọn giữa hai mơ hình cho thấy REM hiệu quả hơn thì FEM khơng còn đƣợc sử dụng. Khi thực hiện hồi quy theo REM có thể giải quyết tốt hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi và ƣớc lƣợng hiệu quả hơn FEM thì mơ hình REM này lại vƣớng phải một vấn đề tiềm tàng cần phải giải quyết là hiện tƣợng tự tƣơng quan hiện diện trong bộ dữ liệu (Huỳnh Ngọc Chƣơng, 2013). Do đó, trong trƣờng hợp này phải thực hiện phƣơng pháp phân tích động dữ liệu bảng thông qua việc sử dụng phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng dạng động của
Arellano & Bond (1998 và 1981) mà các cơng trình nghiên cứu khác đã tham khảo và sử dụng.