CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC
3.4 P ƣơn p áp ƣớc lƣ ng
3.4.1 Ki m địn các trường h p khuy t tật của mô hình do vi phạm các giả định
Phương sai thay đổi nghĩa là phương sai của các phần dư là không phải hằng số, nghĩa là chúng khác nhau ở các quan sát khác nhau. Điều này sẽ dẫn đến vấn đề nếu các phương sai không bằng nhau thì độ tin cậy tương đối của mỗi quan sát (dữ liệu) sẽ không bằng nhau. Phương sai càng lớn thì mức độ quan trọng gán cho quan sát càng nhỏ. Vấn đề sẽ rõ ràng hơn khi giá trị của phương sai c mối quan hệ với một hoặc một số biến giải th ch. Điều này vi phạm giả định rằng các phân phối của phần dư phải không c tương quan với bất kì biến giải thích nào.
Hiện tượng phương sai thay đổi sẽ dẫn đến một số hậu quả như: các ước lượng OLS vẫn là không chệch nhưng không c n hiệu quả nữa, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, như vậy sẽ làm mất hiệu lực của kiểm định hệ số hồi quy.
Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ tập trung xem xét lại bản chất của vấn đề nghiên cứu, đồ thị phần dư và dùng một số kiểm định Goldfeld-Quandt, Breusch- Pagan, White, Park trên OLS và phương pháp Greene 2000) trên dữ liệu bảng để kiểm tra xem mô hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng phương sai thay đổi.
(2) Giả định không có sự tươn quan ữa các ph n dư:
Tự tương quan là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được s p xếp theo thứ tự thời gian trong các số liệu chuỗi thời gian, hoặc s p xếp theo thứ tự không gian, đối với các số liệu theo không gian.
Để kiểm tra xem mô hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng tự tương quan. Trong quá trình hồi quy, tác giả sẽ dùng phương pháp đồ thị và kiểm định d (Durbin-Watson) để phát hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS (pooled regression). Ở khía cạnh kiểm tra phương sai thay đổi dữ liệu bảng, tác giả sử dụng kiểm định được đề xuất bởi Wooldrige (2002) và Drukker (2003).
Hiện tượng tự tương quan sẽ dẫn đến một số hậu quả như: uớc lượng OLS vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng không là ước lượng hiệu quả nữa;
phương sai các ước lượng OLS là bị chệch, đôi khi quá thấp so với phương sai thực và sai số tiêu chuẩn, dẫn đến ph ng đại tỷ số t; các kiểm định t và không đáng tin cậy; công thức thông thường để t nh phương sai của sai số là ước lượng chệch của phương sai thực và trong một số trường hợp dường như ước lượng thấp của phương sai thực; có thể hệ số xác định không đáng tin cậy và dường như là nhận giá trị ước lượng cao; các phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán không c hiệu quả.
(3) Giả định không có mố tươn quan ữa các bi n độc lập (không xảy ra hiện tƣ n đa cộng tuy n):
Đa cộng tuyến nghĩa là hai hay nhiều biến giải thích trong biểu thức hồi quy có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Nếu các biến có mối quan hệ tuyến tính thì các hệ số ước lượng và thống kê T sẽ không còn hợp lý.
Trong quá trình hồi quy, kết quả hồi quy có hệ số xác định R2 cao nhưng tỷ số t thấp, tương quan cặp giữa các biến giải th ch cao, xét tương quan riêng, hồi quy
phụ thấy có tồn tại hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập thì mô hình đã vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến một số hậu quả như: phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS lớn, khoảng tin cậy rộng lớn, tỷ số t mất ý nghĩa, hệ số xác định cao nhưng tỷ số t mất ý nghĩa, các ước lượng OLS và sai số chuẩn trở nên rất nhạy với những thay đổi trong số liệu, dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai lệch, thêm vào hay bớt đi các biến cộng tuyến với các biến khác thì hệ số của các biến còn lại có thể thay đổi rất lớn và thay đổi cả dấu của chúng.
Đa cộng tuyến giữa các biến luôn tồn tại và khuyết tật chỉ xảy ra nếu mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để gây ra sự thiên chệch các kết quả ước lượng.
Theo Gujarati (2004), một số cách kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến như sau:
- Nhiều trường hợp mô hình có R2 lớn hơn 0.8 nhưng | t | thấp.
- Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập cao. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa 2 biến lớn hơn 0.8 cho thấy có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2 biến này.
- Sử dụng hệ số khuếch đại phương sai VI ), nếu VIF của một biến lớn hơn 10 thì tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa biến đ với các biến giải thích còn lại.
Trong luận án này, tác giả sẽ thực hiện tính toán hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập và sử dụng hệ số khuếch đại phương sai VI ).
Trong luận văn nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập kết hợp với sử dụng hệ số khuếch đại phương sai VI ). Tuy nhiên, cũng theo altagi 2008), việc sử dụng dữ liệu bảng cũng đã hạn chế được hiện tượng đa cộng tuyến này nhưng nếu có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thì tác giả
sẽ kh c phục bằng cách bỏ các biến c đa cộng tuyến hoặc tăng thêm số quan sát bằng cách thu thập thêm số liệu.
(4) Hiện tƣ ng nội sinh
Hiện tượng nội sinh xảy ra khi giả thiết về sự không tương quan giữa biến độc lập và sai số bị vi phạm. Biến độc lập trong mô hình vừa đ ng vai tr là biến ngoại sinh do tác động đến Y) vừa là biến nội sinh (do bị sai số tác động).
Để phát hiện vi phạm giả thiết hồi quy - hiện tượng nội sinh, tác giả sẽ sử dụng kiểm định phương pháp Hansen, Sargan để kiểm tra sự phù hợp của việc thay thế biến nội sinh bởi biến công cụ.