CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp chủ yếu sử dụng để nghiên cứu là pháp định lượng.
3.3.1. Xử lý dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm Excel để xử lý dữ liệu cơ bản để tính toán và tạo ra giá trị của những biến số cần phân tích trong mô hình. Từ đó xây dựng một
45
bảng dữ liệu thông qua việc kết hợp các chuỗi dữ liệu theo thời gian (từ 2010 – 2016) của các quan sát theo không gian.
Những ƣu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng trong ƣớc lƣợng, theo Gujarati (2004) nhƣ sau:
Dữ liệu bảng liên kết các đối tƣợng cá thể (các công ty, các quốc gia,…) theo thời gian, nên có sự không đồng nhất (heterogeneity) giữa các cá thể này. Kỹ thuật ƣớc lƣợng dũa liệu bảng có thể xem xét đến sự không đồng nhất này bằng cách đƣa vào những biến số đặc trƣng riêng của từng cá thể (firms, countries,…) nghiên cứu.
Bằng việc kết hợp những chuỗi quan sát theo thời gian và không gian, dữ liệu bảng hạn chế dƣợc hiện tƣợng đa cộng tuyến giũa các biến số độc lập, bậc tự do đƣợc tăng them và hiệu quả hơn.
Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường một cách tốt hơn sự tác động không thể quan sát đƣợc theo dữ liệu chỉ theo thời gian hoặc chỉ theo không gian thuần túy, tránh đƣợc phần nào việc bỏ sót các biến số có ý nghĩa trong mô hình.
Dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa độ chệch (bias) có thể phát sinh nếu chúng ta kết hợp các cá thể thành nhóm.
Thống kê mô tả bằng phần mềm chuyên dụng EVIEW 12 đƣợc sử dụng để mô tả đặc trƣng dữ liệu nghiên cứu thông qua các giá trị của các biến số trong mô hình.
Nghiên cứu sử dụng phần mềm chuyên dụng EVIEW 12 để tạo lập ma trận hồi quy tương quan và ước lượng hồi quy.
3.3.2. Phương pháp ước lượng hồi quy
Đối với dữ liệu bảng, có rất nhiều phương pháp để ước lượng hồi quy cho mô hình nghiên cứu. Mỗi một phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm của nó, hầu hết các nghiên cứu trước đã sử dụng từ mô hình phổ biến nhất đến phức tạp hơn, phù hợp với dữ liệu nghiên cứu đƣợc trình bày sơ lƣợc sau đây.
46
3.3.2.1. Phương pháp ước lượng hồi quy Pool Regression (OLS cho dữ liệu bảng).
Hồi quy Pool (OLS) là phương pháp hồi quy cơ bản, đơn giản và dễ sử dụng nhất. tuy nhiên, nếu tác động của các biến độc lập quá cách biệt nhau giữa các ngân hàng, thì ƣớc lƣợng sẽ bị chệch. Đối với mô hình này, hàm hồi quy chung có độ dốc trung bình giống với độ dốc của hàm hồi quy riêng. Mô hình nghiên cứu đƣợc trình bày tổng quát nhƣ sau:
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + uit Với i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
Với phương pháp hồi quy Pool nếu tác động của các biến số độc lập quá cách biệt nhau giũa các đối tƣợng (firm) thì ƣớc lƣợng sẽ bị chệch (bias). Mô hình này đạt tối ƣu khi hàm hồi quy chung (cho tất cả các ngân hàng). Do đó, theo Gujarati (2004), để có đƣợc một kết quả tốt (ƣớc lƣợng vững và hiệu quả), các giả thuyết của phương pháp ước lượng OLS phải được đảm bảo thông qua các kiểm định.
3.3.2.2. Phương pháp ước lượng hồi quy Fixed Effect Method (FEM)
Phương pháp này phù hợp với dữ liệu nghiên cứu có số lượng đối tượng (firm) nghiên cứu lớn hơn số năm (year) nghiên cứu (Gujarati, 2004).
Phương pháp ước lượng hồi quy FEM có xét đến các yếu tố thời gian (time) và cross- section (individuals, firm, countries, etc). Với phương pháp FEM, mặc dù tung độ góc là khác nhau trên từng cá thể (individuals) nhƣng chênh lệch tung độ gốc của hàm hồi quy chung và hàm hồi quy riêng cho từng cá thể nghiên cứu là cố định và hệ số góc của từng hàm hồi quy riêng của từng cá thể là không đổi. Mô hình hồi quy FEM có dạng
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + ai + uit : với ai không đổi Trong đó: i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
47
3.3.2.3. Phương pháp ước lượng hồi quy Random Effect Method (REM) Cũng như mô hình tác động cố định FEM, phương pháp ước lượng hồi quy REM có xét đến các yếu tố về thời gian và cả các đơn vị chéo. Đối với mô hình tác động ngẫu nhiên, những yếu tố không quan sát đƣợc sẽ đƣợc xem nhƣ là kết quả của những biến ngẫu nhiên. Mô hình hồi quy REM có dạng:
Yit = β0 + β1Xlit + β2X2it + β3X3it + …. + β4Xkit + ai + uit : với ai thay đổi Trong đó: i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T
3.3.3. Các kiểm định để lựa chọn mô hình
3.3.3.1. Kiểm định nhân tử Lagrange của Breusch-Pagan cho việc lựa chọn giữa OLS và REM
Sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange của Breusch-Pagan (1980) để kiểm tra và sau đó sẽ đƣa ra quyết định nên lựa chọn mô hình OLS hay mô hình REM.
- Nếu P-value <α (mức ý nghĩa thống kê α) thì bác bỏ (uit) = 0 (chọn mô hình OLS).
- Nếu P-value >α (mức ý nghĩa thống kê α) thì chấp nhận (uit) = 0 (chọn mô hình Random effects).
3.3.3.2. Kiểm định Hausman Test cho việc lựa chon giữa REM và FEM
Để cân nhắc lựa chọn giữa mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình tác động cố định (FEM), nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman (1978).
Kiểm định Hausman là kiểm định với giả thuyết H0: các ƣớc lƣợng FEM và REM không khác nhau đáng kể.
Nếu giá trị P-value <0.01 (mức ý nghĩa thống kê 1%) thì bác bỏ giả thuyết H0, khi đó việc sử dụng mô hình FEM sẽ giải thích tốt hơn.
Và ngƣợc lại, khi giá trị P-value > 0.01, lúc đó chấp nhận giả thuyết H0, ƣớc lƣợng theo mô hình REM đƣợc sử dụng giải thích kết quả tốt hơn.
48
3.3.4. Trình tự thực hiện nghiên cứu định lƣợng Nghiên cứu được tiến hành qua các bước như sau:
Bước 1: Thống kê mô tả
Thống kê mô tả một số giá trị tiêu biểu của các biến số định lƣợng nhƣ: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, để sử dụng mô tả và phân tích dữ liệu tổng quát, từ đó làm cơ sở phân tích trong nghiên cứu.
Bước 2: Phân tích ma trận hệ số tương quan
Để xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và độc lập. Nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các cập biến số.
Bước 3: Sử dụng ước lượng hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ FDI và việc làm tại các địa phương của Việt Nam. Các phương pháp ước lượng được sử dụng:
o Ƣớc lƣợng mô hình OLS
o Ƣớc lƣợng mô hình Random effects o Ƣớc lƣợng mô hình Fixed effects
Đồng thời, sử dụng các kiểm định của Breusch-Pagan (1980) và Hausman (1978) để lựa chọn mô hình phù hợp giữa cặp mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS với mô hình Random effects và giữa cặp mô hình Random effects với mô hình Fixed effects.
Bước 4: Kiểm định phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tự tương quan của mô hình đƣợc chọn.
Bước 5: Lựa chọn mô hình và phân tích, nhận xét
o Đƣa ra mô hình mới sau khi đã khắc phục các sai phạm (nếu có).
o Phân tích và nhận xét kết quả từ mô hình đã chọn.
49