3 .DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
3.2.3 Mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effects model)
Mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiêngiả định đặc điểm riêng giữa các thực thể đƣợc cho là ngẫu nhiên và khơng tƣơng quan đến các biến giải thích. Mơ hình REM xem các phần dƣ của mỗi thực thể là một biến giải thích mới và do nó tiết kiệm đƣợc bậc tự do. Ý tƣởng cơ bản của mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mơ hình:
= * + * + * + * + * +
* + * + * + + * + với = +
Giống nhƣ mơ hình hiệu ứng cố định, mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên có các hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo nhƣng không khác nhau theo thời gian với giả định là mối quan hệ giữa các biến giải thích và các biến phụ thuộc là khơng đổi giữa các đơn vị chéo. Tuy nhiên với mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên, hệ số chặn cho mỗi đơn vị chéo đƣợc giả định bổ sung thêm giá trị vào giá trị hệ số chặn chung . Nhƣ vậy, hệ số chặn chung ( ) sẽ thay đổi ngẫu nhiên theo từng đơn vị chéo nhƣng không thay đổi theo thời gian.
Khơng giống nhƣ mơ hình hiệu ứng cố định, REM sẽ không sử dụng biến giả để nắm bắt tất cả các đặc điểm không quan sát đƣợc và sự khác nhau giữa các đơn vị chéo. Tuy thế những đặc điểm không quan sát đƣợc và sự khác nhau giữa các đơn vị chéo vẫn sẽ đƣợc nắm bắt bởi sai số chéo . phải thỏa mãn các điều kiện: Có giá trị trung bình bằng 0, không tƣơng quan với sai số hồi quy , phƣơng sai của là hằng số, độc lập với biến giải thích.Tuy nhiên, REM có hạn chế là mắc phải tính khơng đồng nhất của các hệ số tƣơng quan từ các tác động riêng rẽ và ngẫu nhiên.
Nhìn chung, FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay khơng sự tƣơng quan giữa và các biến giải thích. Nếu giả định rằng khơng có tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại. Kiểm định Hausman là một trong những phƣơng pháp để lựa chọn FEM và REM. Vì thế, trong phần nghiên cứu này sẽ lần lƣợt đi qua cả ba mơ hình là Pooled OLS, FEM, REM để lựa chọn mơ hình phù hợp nhất.