CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.1. Kết quả kiểm định phân tích định lượng
4.1.2. Kết quả kiểm định mơ hình
Bước 1. Chạy mơ hình fixed effect để lựa chọn giữa mơ hình pooled OLS và
fixed effect. Theo đó kết quả kiểm định F với Ho = μc = μ = μ¹ = ⋯ = μ cho kết quả Prob>chi2 = 0.0000. Theo đó, mơ hình pooled OLS bị loại bỏ, mơ hình fixed effect được lựa chọn.
Bước 2. Chạy mơ hình random effect để lựa chọn giữa mơ hình pooled OLS và
random effect. Theo đó kết quả kiểm định Breusch-Pagan với Ho = Var (μO) = 0 cho kết quả Prob > chibar2 = 0.0000. Theo đó Ho bị bác bỏ. Kết quả cho thấy mơ hình
random effect được lựa chọn. Đồng thời kết quả cũng cho thấy trong mơ hình
random effect có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bước 3. Sử dụng hausman test để lựa chọn giữa mơ hình fixed effect và random
effect. Kết quả hausman test cho Prob>chi2 = 0.9469. Theo đó Ho được chấp nhận và mơ hình random effect được sử dụng.
Bước 4. Kiểm tra các khuyết tật của mơ hình
Trước hết kiểm tra hiện tượng tương quan chuỗi bằng Wooldridge test for autocorrelation in panel data. Kết quả cho thấy mơ hình có hiện tượng tương quan chuỗi. Đồng thời từ kết quả ở phần trên cho thấy mơ hình RE gặp phải hiện tượng
phương sai sai số thay đổi.
Bước 5. Lựa chọn mơ hình cuối cùng
Đặc điểm dữ liệu là long data với T và N tương ứng là 46 và 7. Do đó với các
khuyết tật của mơ hình đã được xác định, 4 công cụ ước lượng được lựa chọn để xem xét, trong đó 2 cơng cụ ước lượng chính và 2 cơng cụ để đối chiếu gồm:
- Sử dụng Generalized least squares với lựa chọn panel specific AR (1) để xử lý hiện tượng tự tương quan (autocorrrelation). Đồng thời trong mơ hình GLS bổ sung
thêm 2 lựa chọn là: GLS1 lựa chọn heteroskedastic and correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cross-section correlation; và GLS2. lựa chọn
heteroskedastic but correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, khơng
tính đến cross-section correlation do N = 7.
- Sử dụng Linear regression with panel corrected standard errors với lựa chọn panel specific AR (1) để xử lý hiện tượng tự tương quan (autocorrrelation). Đồng thời trong mơ hình PCSE bổ sung thêm 2 lựa chọn là: PCSE1 lựa chọn heteroskedastic and correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi và cross-section correlation; và PCSE2 lựa chọn heteroskedastic but correlated để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, khơng tính đến cross-section correlation do N = 7.
Giữa 2 mơ hình GLS và PCSE, mơ hình GLS được ưu tiên hơn theo quy tắc được đề xuất bởi Reed and Ye (2011). Trong đó mục tiêu chính của mơ hình tính
- Sử dụng Random effects linear model with AR(1) disturbances với ký hiệu là REAR1. Việc lựa chọn công cụ ước lượng này do đặc điểm dữ liệu có N là 7 trong khi T là 46 nên xử lý khuyết tật về tương quan chuỗi (serial correlation) được tập trung hơn, trong khi các khuyết tật về phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) và
tương quan chéo (cross section correlation) có thể linh hoạt hơn. Mặc dù vậy đây cũng chỉ là công cụ ước lượng để tham khảo để so sánh.
- Sử dụng Random effect model với ký hiệu là RE. Kết quả của ước lượng chỉ mang tính chất tham khảo để so sánh.