CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP, DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3 Mơ hình nghiên cứu
3.3.3 Mơ hình hồi quy
Có khá nhiêu mơ hình tốn học cho nghiên cứu kinh tế lượng. Tuy nhiên, luận văn chỉ tập trung vào mơ hình hồi quy tuyến tính do đây là một phương pháp mạnh mẽ được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu.
3.3.3.1 Phương pháp hồi quy tuyến tính
Trong kinh tế, các đại lượng kinh tế thường có mối quan hệ lẫn nhau. Việc tìm ra được những mối quan hệ này sẽ giúp các nhà kinh tế có một bức tranh tổng thể đồng thời góp phần giải thích được các hiện tượng kinh tế. Một trong những quan hệ phổ biến đó là quan hệ tuyến tính thường được xác định bằng các phương pháp hồi quy
a) Phương pháp hồi quy tuyến tính
Dữ liệu nghiên cứu có quan sát với một biến phụ thuộc và biến độc lập . Phương trình hồi quy tuyến tính thể hiện sự phụ thuộc tuyến tính của biến phụ thuộc với các biến độc lập.
( 3.1 )
Giá trị lỗi của hàm hồi quy ứng với quan sát thứ :
( 3.2 )
Trường hợp phương sai không đổi Giá trị lỗi của hàm hồi quy:
( 3.3 )
Luận văn sẽ sử dụng phương pháp OLS (Ordinary Least Square) để tìm giá trị sao cho cực tiểu giá trị hàm trên.
Trường hợp phương sai thay đổi Giá trị lỗi của hàm hồi quy:
( 3.4 )
Luận văn sẽ sử dụng phương pháp GLS (Generalized Least Square) để tìm giá trị sao cho cực tiểu giá trị hàm trên.
b) Phương pháp hồi quy tuyến tính cho quan hệ phi tuyến
Để có thể mở rộng cho những quan hệ phi tuyến giữa các đại lượng, phương trình hồi quy được mở rộng như sau:
( 3.5 )
Trong đó là một hàm bất kỳ: tuyến tính, bậc hai, bậc ba, logarithm v.v.
3.3.3.2 Mơ hình hồi quy đề xuất trong nghiên cứu
Từ phương trình hồi quy tổng quát cho dữ liệu bảng
( 3.6 )
Luận văn đề xuất các mơ hình hồi quy sau cho dữ liệu bảng của các công ty theo thời gian:
- Đối với biến các cơ hội tăng trưởng GROWTA:
Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.7 ) Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.8 ) Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.9 ) - Đối với biến các cơ hội tăng trưởng GROWNO:
Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.10 ) Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.11 ) Mơ hình hồi quy cho biến phụ thuộc
( 3.12 ) Trong đó thể hiện chiều công ty và thể hiện chiều thời gian, là yếu tố nhiễu được định nghĩa như sau
( 3.13 )
Trong đó là yếu tố ảnh hưởng riêng biệt cho từng công ty không thể quan sát được và thể hiện phần nhiễu còn lại. Do dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng cho nên luận văn sẽ xem xét 3 phương pháp ước lượng mơ hình gồm:
- Phương pháp bình phương nhỏ nhất PM: mơ hình hồi quy đơn giản nhất bỏ qua các đặc điểm của từng công ty cũng như yếu tố thời gian. Cách tiếp cận chính là chính là phương pháp hồi quy OLS thông thường. Tuy nhiên, trong thực tế các giai đoạn quan sát mẫu sẽ khác nhau và những cơng ty cũng có những đặc thù riêng. Do đó mơ hình hồi quy này có thể làm sai lệch mối quan hệ thực tế giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích.
- Phương pháp ảnh hưởng cố định FEM: mơ hình hồi quy xem xét đặc điểm của từng công ty ảnh hưởng “cố định” thế nào đến mơ hình. Mơ hình này có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các công ty ra khỏi các biến giải thích để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực tế của biến giải thích lên biến phụ thuộc. - Phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên REM: mô hình hồi quy xem xét đặc điểm