CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp kiểm định
3.4.2 Phương pháp hồi quy
Trong dữ liệu bảng các giá trị quan sát theo 2 chiều không gian (Giữa các cơng ty) và thời gian (giữa các năm). Vì thế khi thực hiện phương pháp hồi quy với dữ liệu bảng ta sử dụng các phương pháp ước lượng chuyên dùng cho dữ liệu bảng như: Mơ hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model), mơ hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model).
Đầu tiên tác giả sẽ sử dụng phương pháp hồi quy OLS cho mơ hình nghiên cứu. Sau đó, tác giả sẽ xem xét tác động của các đặc điểm riêng của từng công ty bằng cách sử dụng mơ hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model) và sử dụng mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model ). Từ kết quả hồi quy thu được, tác giả lần lượt dùng các kiểm định Breusch-Pagan LM (Breusch and Pagan, 1980) và kiểm định Hausman (Hausman,1978) để chọn mơ hình hồi quy phù hợp nhất.
3.4.2.1hình hồi quy gộp Pooled OLS:
Đây là mơ hình hồi quy trong đó tất cả các hệ số đều không đổi theo thời gian và theo các cá nhân, đã bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng OLS thông thường. Có nghĩa là xếp chồng các quan sát trong mẫu nghiên cứu. Phương trình hồi quy OLS có dạng :
Yi,t = β1 + β2Xi,t + ui,t
Trong đó : β1 có 1 giá trị chung cho các cá nhân, có nghĩa là khơng xét đến đặc điểm riêng của từng cá nhân
Khi không xem xét tác động của từng đặc điểm riêng có của các cơng ty thì dữ liệu bảng như một dữ liệu chéo thông thường. Nhược điểm lớn nhất của phương pháp hồi quy này là hệ số Durbin – Watson thường nhỏ hơn 1 điều này gây ra sự tự
tương quan. Đây là hiện tượng hay gặp trong mơ hình OLS và Fixed Effects Model, Random Effects Model sẽ khắc phục vấn đề này
3.4.2.2hình các ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model):
Khác với mơ hình Pooled OLS, mơ hình FEM cho rằng các cá nhân có ảnh hưởng khác nhau lên biến phụ thuộc. Với các tác động của các cá nhân có thể tính tốn được và xác định thì sử dụng mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM).
Phương trình có dạng đầy đủ :
Yi,t = β1,i + β2Xi,t + ui,t
Trong đó : β1,i là tung độ gốc của các cá nhân Xi,t là biến độc lập
ui,t là hạng nhiễu theo không gian và chuỗi thời gian kết hợp
Mơ hình này khơng quan tâm liệu rằng Xi,t có tương quan với hạng nhiễu cá nhân khơng. Tung độ gốc của mỗi cá nhân β1,i là khác nhau nhưng chúng không đổi theo thời gian trong mơ hình này. Hệ số độ dốc β2 của biến độc lập Xi,t không đổi theo cá nhân và theo thời gian.
3.4.2.3 Mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model):
Khác với mơ hình FEM mơ hình REM có điều kiện tiên quyết là Xi,t không tương quan với hạng nhiễu các cá nhân trong mơ hình. Sử dụng mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) trong trường hợp những tác động của các cá nhân khơng thể tính tốn được và ngẫu nhiên. Phương trình có dạng đầy đủ :
Yi,t = β1,i + β2Xi,t + ui,t
Thay vì xem β1,i là cố định qua thời gian thì trong mơ hình REM giả định nó là biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình β1 và hạng nhiễu mỗi cá nhân là ei . Tung độ gốc của mỗi cá nhân được biểu thị: β1,i = β1 + ei
Trong đó: β1 là giá trị tung độ gốc chung của các cá nhân và ei là số hạng sai số đại diện sự sai lệch (ngẫu nhiên) của tung độ gốc của các cá nhân. Tuy nhiên biến ei không thể quan sát trực tiếp
3.4.2.4Kiểm định
a. Kiểm định mơ hình hồi quy phù hợp
Mơ hình Pooled OLS và mơ hình REM
Đặt giả thuyết: (Với α là đặc điểm riêng từng cá nhân) - H0: α1 = α2 = α3 = ….. = αn = 0 (Pooled OLS) - H1: α ≠ 0 (REM)
Thực hiện kiểm định theo Breusch and Pagan LM (Breusch and Pagan, 1980) mức ý nghĩa 5%:
Nếu bảng kết quả Prob Chi bình phương < 0.05 thì kết luận bác bỏ giả thuyết H0 có nghĩa là mơ hình REM phù hợp
Nếu bảng kết quả cho thấy Prob Chi bình phương >0.05 thì kết luận chấp nhận giả thuyết H0 có nghĩa là mơ hình hồi quy Pooled OLS phù hợp.
Mơ hình FEM và mơ hình REM
Đặt giả thuyết:
- H0: Cov (Xi,t, ui,t) = 0. Khơng có sự tương quan giữa biến độc lập và hạng nhiễu các cá nhân trong mơ hình (REM phù hợp)
- H1: Cov (Xi,t, ui,t) ≠ 0. Có sự tương quan giữa biến độc lập và hạng nhiễu các cá nhân trong mơ hình (FEM phù hợp)
Thực hiện kiểm định kiểm định Hausman (1978) mức ý nghĩa 5% nhằm đưa ra sự lựa chọn giữa mơ hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) và mơ hình các ảnh hưởng cố định (FEM):
Nếu bảng kết quả cho thấy Prob Chi bình phương < 0.05 thì kết luận bác bỏ giả thuyết H0 có nghĩa là mơ hình FEM phù hợp.
Nếu bảng kết quả cho thấy Prob Chi bình phương > 0.05 thì kết luận chấp nhận giả thuyết H0 có nghĩa là mơ hình hồi REM phù hợp.
b. Phương pháp kiểm định khác:
Kiểm định phương sai thay đổi:
Kiểm định phương sai thay đổi bằng Wald test (Judge et al. 1985) tại mức ý nghĩa 5% với giả thuyết:
- H0 là khơng có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra trong mơ hình - H1 là có hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình
Sau khi thực hiện kiểm định Wald test cho mơ hình nghiên cứu có các trường hợp sau:
- Nếu kết quả cho thấy Prob Chi bình phương < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0
từ đó kết luận mơ hình có xuất hiện hiện tượng phương sai thay đổi .
- Nếu kết quả cho thấy Prob Chi bình phương > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0 từ đó kết luận mơ hình có xuất hiện khơng có hiện tượng phương sai thay đổi .
Khi có hiện tượng phương sai thay đổi thì sẽ dẫn đến những hệ quả sau: cho ra kết quả các hệ số ước lượng là khơng chệch nhưng nó đã khơng cịn thuộc tính BLUE (ước lượng khơng thiên lệch tuyến tính tốt nhất). Điều này có nghĩa là với sự hiện diện của phương sai thay đổi thì các giá trị sai số chuẩn “standard errors” khơng cịn phù hợp và do đó các kết luận bây giờ khơng cịn đúng.
Kiểm định tự tương quan:
Kiểm định sự tự tương quan bằng Wooldridge test (Wooldridge, 2002) cho phương pháp hồi quy dữ liệu bảng bằng Pooled OLS và Random effects Model tại mức ý nghĩa 5% với giả thuyết:
- H0 là không có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình - H1 là có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình
Sau khi thực hiện kiểm định Wooldridge cho mơ hình nghiên cứu có các trường hợp sau:
- Nếu kết quả cho thấy Prob Chi bình phương < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0
từ đó kết luận mơ hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan.
- Nếu kết quả cho thấy Prob Chi bình phương > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết H0 từ đó kết luận mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tương quan. Dấu hiệu nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến là hệ số tương quan Pearson giữa các biến giải thích có giá trị tuyệt đối từ 0,8 trở lên.
Ngoài ra sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF để kiểm định đa cộng tuyến. Kiểm định xem có hay khơng hiện tượng tự tương quan mạnh mẽ giữa các biến giải thích. Các vấn để nảy sinh khi có hiện tượng đa cộng tuyến nhưng bị bỏ qua: R2 sẽ rất cao nhưng các hệ số ước lượng (individual coefficients) cũng sẽ có sai số chuẩn lớn, kết quả hồi quy sẽ trở nên nhạy cảm với chỉ một thay đổi nhỏ trong phương trình hồi quy ban đầu. Dấu hiệu để nhận biết hiện tượng đa cộng tuyến, nhìn vào bảng kết quả của phần mềm, nếu R2 cao, prob cao (hoặc trị thống kê t thấp).
Hay một cách khác là sử dụng kiểm định V.I.F (Variance Inflation Factor) để phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến.
1 VIF =
1–R2
Trong đó: R: là hệ số tương quan giữa hai biến - Nếu VIF >10 xảy ra đa cộng tuyến
- Nếu VIF < 10 không xảy ra đa cộng tuyến c. Thay thế phương pháp kiểm định
Ở trên tác giả sử dụng mơ hình hồi quy OLS, FEM, REM tuy nhiên nhược điểm của các phương pháp này chưa khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan. Chính vì vậy tác giả sử dụng phương pháp hồi quy bình phương tổng quát khả thi (Feasible Generalized Least Squares-FGLS) nhằm thay thế phương pháp kiểm định khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan.