CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Mơ hình nghiên cứu
3.3.3 Mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên
Mơ hình này cũng bắt nguồn từ phƣơng trình hồi quy đơn giản của mô hình POOL, do những hạn chế trong mơ hình ảnh hƣởng cố định hay mơ hình LSDV là việc thêm vào mơ hình các biến giả có thể làm giảm bậc tự do hoặc xảy ra đa cộng tuyến nếu mơ hình có nhiều biến quan sát, đặc biệt nếu có những biến ít thay đổi (hoặc bất biến) theo thời gian thì cách tiếp cận LSDV khơng thể nhận diện tác động của những biến số bất biến theo thời gian nhƣ vậy. Ngoài ra, phƣơng pháp này giả định uit tuân theo phân phối chuẩn nên không loại bỏ đƣợc trƣờng hợp phƣơng sai không đồng nhất.
Để loại bỏ đƣợc những nghi ngờ về số hạng nhiễu uit ta sử dụng cách tiếp cận thứ hai gọi là mơ hình các thành phần sai số (Error Components Model - ECM) hay mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM). Cách tiếp cận mơ hình này dựa trên việc biểu thị tình trạng các biến giả thông qua số hạng nhiễu uit. Mơ hình REM cũng giả định rằng hệ số gốc là không đổi cho các quốc gia, tuy nhiên hệ số chặn là ngẫu nhiên
Ta viết lại phƣơng trình (3) ở trên:
lnRit = β0i +β1lnCPIit+ β2lnITRit + β3 lnIPIit + β4lnM2it + β5 lnEXRit + uit (3)
Thay vì xem β0i là cố định, β0i đƣợc giả định là một biến ngẫu nhiên với một giá trị trung bình là β0. Và giá trị tung độ gốc cho một quốc gia có thể đƣợc biểu thị là:
trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai bằng
Điều này có nghĩa là năm quốc gia mới nổi có một trị trung bình chung đối với tung độ gốc (= β0) và sự khác biệt các quốc gia về giá trị tung độ gốc đƣợc phản ánh trong số hạng sai số εi. Với giả định tung độ gốc của từng quốc gia không tƣơng quan với các biến độc lập.
Thay (6) vào (3), ta có:
Yit = β0 +β1lnCPIit+ β2lnITRit + β3 lnIPIit + β4lnM2it + β5 lnEXRit + εi + uit (7) = β0 +β1lnCPIit+ β2lnITRit + β3 lnIPIit + β4lnM2it + β5 lnEXRit + wit Trong đó wit = εi + uit
Số hạng sai số kết hợp bao gồm hai thành phần: εi là thành phần sai số theo các quốc gia, và uit là thành phần sai số theo quốc gia và chuỗi thời gian kết hợp. Mơ
hình các thành phần sai số đƣợc đặt tên vì số hạng sai số kết hợp wit gồm hai (hay
nhiều) thành phần sai số. Mơ hình đƣợc ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất.
Để biết mơ hình REM có ý nghĩa về mặt thống kê hay khơng đồng thời có thể lựa chọn giữa POOL và REM, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange multiplier (1980) đƣợc sử dụng. Theo đó, hồi quy ở mơ hình (7) đƣợc thực hiện bằng giả thiết nhƣ sau: •H0: var (ε) = 0 phƣơng sai của những đặc tính riêng của cá thể bằng 0 => dùng POOL hiệu quả hơn REM
•H1: var (ε) ≠ 0
Nếu H0 bị từ chối thì cho thấy có tồn tại var (ε) ≠ 0 có ý nghĩa về mặt thống kê, vì vậy REM tốt hơn POOL và ngƣợc lại
Ngồi ra, khi mơ hình POOL khơng có ý nghĩa thống kê thì để chọn FEM hoặc REM thì sử dụng Hausman test với giả thiết:
• H0: các ƣớc lƣợng FEM và ECM không khác nhau đáng kể => dùng REM hiệu quả hơn FEM
• H1: FEM hiệu quả hơn REM