3. DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
3.2.2 Mơ hình hồi quy hiệu ứng cố định (fixed effects model)
Mơ hình hiệu ứng cố định giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích. Mơ hình hiệu ứng cố định phân tích mối tƣơng quan giữa phần dƣ của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mơ hình ƣớc lƣợng sử dụng:
= * + * + * + * + * +
* + * + * + + * + + +
Trong đó: chứa đựng những tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc theo dữ liệu chéo nhƣng không thay đổi theo thời gian. Ví dụ nhƣ sự
khác nhau trong chính sách quản lý, lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp… Nhƣ vậy tất cả các tác động từ sự hỗn tạp của dữ liệu chéo sẽ đƣợc kiểm sốt và
đóng vai trị nhƣ là hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo nhƣng khơng thay
đổi theo thời gian. Cịn đóng vai trị là hệ số chặn thay đổi theo thời gian và nó nắm bắt những tác động của các biến giải thích đến biến phụ thuộc theo thời
gian nhƣng không khác nhau giữa các đơn vị chéo. Ví dụ nhƣ: mơi trƣờng chính sách hay thuế suất thay đổi trong thời kỳ quan sát của mẫu dữ liệu… Vậy mơ hình hiệu ứng cố định đã khắc phục đƣợc các ràng buộc hạn chế của mơ hình hồi quy gộp.
Tuy nhiên, mơ hình này lại thực hiện theo giả thuyết là có sự tƣơng quan giữa phần dƣ của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích. Để khắc phục giả thuyết này, mơ hình GMM đƣợc sử dụng. Mơ hình hiệu ứng cố định cịn có những hạn chế khác nhƣ có quá nhiều biến đƣợc tạo ra trong mơ hình, do đó, có khả năng làm giảm bậc tự do và làm tăng khả năng sự đa cộng tuyến của mơ hình.