CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.6. Phương pháp ước lượng mô hình
Với tập dữ liệu thu về, sau khi hoàn tất việc gạn lọc, kiểm tra, tổng hợp, mã hóa và làm sạch, sẽ tiến hành xử lý và phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS 20.0, EVIEWS 8.0. Trình tự thực hiện: thống kê mô tả, phân tích dữ liệu bảng với 3 phương pháp tiếp cận: Hồi quy gộp tương đương bình phương bé nhất OLS (POOL), mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) ( chi tiết phụ lục 1 kèm theo). Từ kết quả hồi qui thu được, tác giả lần lượt dùng các kiểm định Redundant Fixed Effecets Tests và Hausman Test để chọn mô hình hồi qui phù hợp.
Phương pháp thống kê mô tả: Phân tích các đặc điểm, đặc trưng của các quốc gia nghiên cứu, cũng như sự biến động của chỉ số theo thời gian từ năm 2005
đến 2013. Từ đó, có thể phân tích tình hình tài chính cũng như nắm giữ tiền mặt của các doanh nghiệp ở từng quốc gia nghiên cứu.
POOL: là mô hình ước lượng bằng cách hồi quy toàn bộ cơ sở dữ liệu như một mô hình OLS bình thường yit = α + x’ β + u. Trong đó, dữ liệu của các doanh nghiệp được xếp chồng lên nhau để thực hiện phân tích hồi quy.
FEM: là mô hình ước lượng dữ liệu bảng bằng cách cố định một hay nhiều yếu tố trong mô hình. Ở đây tác giả ước lượng theo 3 trường hợp: cố định theo nhân tố doanh nghiệp (i), cố định theo nhân tố thời gian (t) và cố định ở cả hai yếu tố ( i và t).
REM: là mô hình ước lượng theo tác động ngẫu nhiên. Ở đây, tác giả thực hiện ước lượng tác động ngẫu nhiên theo 2 trường hợp: tác động ngẫu nhiên theo nhân tố doanh nghiệp (i); tác động ngẫu nhiên theo thời gian (t); tác động ngẫu nhiên ở cả hai yếu tố ( i và t).
Lựa chọn giữa mô hình Pool và mô hình FEM:
Đầu tiên, tác giả sử dụng kiểm định Wald nhằm mục đích xác định hệ số tung độ gốc của các đơn vị chéo có bằng nhau hay không, điều này đồng nghĩa với hệ số tung độ gốc của các đối tượng nghiên cứu có bằng nhau không ( tức không có đặc điểm riêng biệt giữa các doanh nghiệp). Nếu bằng nhau tức là thỏa trường hợp hệ số trục tung và hệ số độ dốc không thay đổi, hay mô hình POOL là phù hợp.
Với giả thuyết H0 là tung độ gốc bằng nhau giữa các đơn vị chéo. Nếu giá trị p-value (Prob) ≤ mức ý nghĩa α = 5% thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, tung độ gốc không bằng nhau giữa các biến, phương pháp FEM có thể khả thi và ngược lại.
Lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM:
Kiểm định Hausman được thực hiện để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM với giả thuyết H0 là không có sự khác biệt giữa phương pháp FEM và REM (hay không có sự tương quan giữa biến độc lập và yếu tố ngẫu nhiên ui vì tương quan là nguyên nhân tạo nên sự khác biệt giữa FEM và REM). Nếu giá trị Prob của kiểm
định Hausman ≤ = 5% thì bác bỏ giả thiết H0 tức mô hình FEM phù hợp, ngược lại thì mô hình REM sẽ được lựa chọn.
Kiểm định sự phù hợp của các hệ số hồi quy:
Kiểm định này nhằm đảm bảo các biến độc lập trong mô hình có ý nghĩa giải thích đối với biến phụ thuộc. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê, nếu giá trị Prob ≤ mức ý nghĩa α thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức biến độc lập có ý nghĩa thống kê hay biến độc lập có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc;
ngược lại, biến độc lập không có ý nghĩa tác động đến biến phụ thuộc.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi:
Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi theo phương pháp Breusch & Pagan (1979). Dựa vào chỉ số Prob của giá trị kiểm định Chi-square để quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0. Nếu Prob ≥ = 5% thì không bác bỏ giả thuyết H0, tức mô hình không xảy ra phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định tương quan chuỗi:
Tương quan chuỗi là một trường hợp thường gặp của tự tương quan do hiện tượng trễ gây ra. Đây là hiện tượng biến phụ thuộc ở thời kỳ t phụ thuộc vào chính biến đó ở các thời kỳ trước và các biến khác khi ta phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian. Trong thực hành, chúng ta thường thấy xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1, tức là biến phụ thuộc ở thời kỳ t được giải thích bởi chính nó ở thời kỳ (t-1).
Theo Wooldridge (1989), chúng ta có thể kiểm định tương quan chuỗi bậc 1 bằng cách hồi quy phần dư thu được ở mô hình gốc với biến trễ của nó như mô hình (2.7) và sau đó tiến hành kiểm định Wald cho mô hình này.
t = (t-1) + ut (2.7)
Nếu xảy ra tương quan chuỗi bậc 1 thì hệ số sẽ nhận giá trị là -0,5. Do đó, giả thuyết H0 của kiểm định Wald chính là = -0,5, tức là có xảy ra tương quan chuỗi bậc 1. Nếu giá trị p-value ≤ mức ý nghĩa thì ta bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa hiện tượng tương quan chuỗi không xảy ra và ngược lại.