CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.2 Quy trình phân tích số liệu và các kiểm định của mô hình nghiên cứu
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến trong hô hình nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Gujarati (2004), giả thiết đặt ra trong mô hình hồi quy bội là không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, nghĩa là không có sự tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa một số hoặc tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy. Cũng theo Gujarati (2004) có thể nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến qua một số dấu hiệu sau: (i) giá trị R2 thường cao nhưng giá trị t-test ít có ý nghĩa; (ii) mối tương quan từng đôi giữa các biến độc lập thường cao, giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến hồi quy lớn hơn 0.8 thì có dấu hiệu xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng. Tuy nhiên, không phải tất cả hệ số tương quan cao đều xảy ra đa cộng tuyến trong mọi trường hợp; (iii) dùng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra đa cộng tuyến, giá trị VIF càng lớn thì khả năng xảy ra đa cộng tuyến càng tăng, thông thường VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến cao. Trong luận án này sử dụng hệ số VIF (lớn hơn 0,8 và VIF lớn hơn 10) để kiểm tra tương quan các biến, để phát hiện hiện tượng đa công tuyến trong mô hình nghiên cứu.
Bước 2: Ước lượng mô hình hồi quy bằng 3 phương pháp: ước lượng mô hình hồi quy OLS, FEM, REM
Bước 3: Thực hiện các kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp trong 3 phương pháp OLS, FEM, REM
- Kiểm định Wald: Kiểm định Wald (theo Maddala (1987)) nhằm xác định tung độ gốc có bằng nhau giữa các biến hay không, nghĩa là hệ số tung độ gốc của các đối tượng nghiên cứu có bằng nhau không. Nếu trường hợp bằng nhau nghĩa là thỏa hệ số trục tung và hệ số độ dốc không thay đổi, tiến hành chạy hồi quy OLS cho mô hình Pooled. Có các giả thuyết sau :
Ho: Tung độ gốc bằng nhau giữa các biến H1: Tung độ gốc không bằng nhau giữa các biến
Nếu p-value ≤ α (α = 0.05) thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, nghĩa là tung độ gốc không bằng nhau giữa các biến. Do đó, phương pháp FEM có thể khả thi hơn.
- Kiểm định Hausman: Nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy FEM hay REM cho mô hình nghiên cứu (theo Gujarati (2003)). Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không.
Giả thuyết: H0: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value ≤ α (α = 0.05) ta bác bỏ H0, khi đó εi và biến độc lập tương quan với nhau ta sử dụng mô hình tác động cố định (FEM). Ngược lại, ta sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
Thông qua kiểm định Hausman, để lựa chọn mô hình FEM hay REM, nhằm khắc phục khuyết tật trong mô hình được chọn nghiên cứu tiếp tục dùng kiểm định Wald và Wooldridge nhằm phát hiện trường hợp xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan trong mô hình (Hoechle, 2007; Larisa, 2012).
+ Kiểm định phương sai sai sô thay đổi ( Wald) với giả thuyết:
Ho : Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi H1 : Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Theo Baltagi (2008), nếu p-value ≤ α (α = 0.05) cho phép kết luận chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu Ho bị bác bỏ nghĩa là có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
+ Kiểm định tự tương quan (Wooldridge) với giả thuyết:
Ho : Không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình H1 : Có hiện tượng tự tương quan trong mô hình
Theo Wooldridge (2010), nếu p-value ≤ α (α = 0.05) cho phép kết luận chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu Ho bị bác bỏ nghĩa là có hiện tương quan trong mô hình.
Trong trường hợp, kết quả kiểm định Wald chứng minh có hiện tượng phương sai thay đổi, và kiểm định Wooldridge cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình thì kết quả được xử lý bằng lệnh Re-robust sẽ cho kết quả tốt hơn. Còn trong trường hợp kết quả kiểm định Wald chứng minh có hiện tượng phương sai thay đổi, và kiểm định Wooldridge cho thấy có hiện tượng tự tương quan thì kết quả mô hình hồi quy lựa chọn sẽ xử lý bằng lệnh cluster để đem lại kết quả hồi quy tốt hơn.
b/ Các kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Lựa chọn mô hình Pooled và mô hình FEM: Nghiên cứu sử dụng kiểm định F- test để để lựa chọn giữa phương pháp ước lượng Pooled-OLS và FEM, nếu các kiểm định F và Prob > F mà có ý nghĩa thống kê thì mô hình FEM được lựa chọn sẽ đem lại kết quả tốt hơn.
Lựa chọn mô hình FEM và mô hình REM: Nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman để để lựa chọn giữa phương pháp ước lượng theo FEM và REM. Nếu giá trị Prob ≤ α (α = 0.05) thì bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là phương pháp FEM phù hợp, ngược lại thì phương pháp ước lượng theo REM là phù hợp.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình lựa chọn: Sau khi chọn ra mô hình phù hợp, nghiên cứu tiến hành kiểm tra xem có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Kiểm định Wald được sử dụng trong trường hợp này, nếu kiểm định Wald cho kết quả Prob ≤ α (α = 0.05) cho phép kết luận chấp nhận giả thuyết H1, bác bỏ giả thuyết Ho. Nếu Ho bị bác bỏ nghĩa là có hiện tương phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho mô hình lựa chọn: Nghiên cứu tiến hành theo phương pháp của Breush & Pagan (1979) bằng kiểm định Wooldridge, nếu Prob ≤ α (α = 0.05), bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là mô hình có hiện tượng phương sai sai đổi.
Tương tự cách xử lý đối với mô hình 1, nếu các kết quả kiểm định Wald chứng minh có hiện tượng phương sai thay đổi, và kiểm định Wooldridge cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình thì kết quả được xử lý bằng lệnh robust sẽ cho kết quả tốt hơn. Còn trong trường hợp kết quả kiểm định Wald chứng minh có hiện tượng phương sai thay đổi, và kiểm định Wooldridge cho thấy có hiện tượng tự tương
quan thì kết quả mô hình hồi quy lựa chọn sẽ xử lý bằng lệnh cluster để đem lại kết quả hồi quy tốt hơn.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã trình bày về mô hình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu đã sử dụng trong luận án đó là phương pháp nghiên cứu sự kiện và nghiên cứu định lượng. Tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu, trình bày một cách khái quát toàn bộ quá trình tiếp cận và thực hiện luận án. Quy trình được tác giả trình bày là tổng hợp các nghiên cứu trước đây, thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu định tính, thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng và cuối cùng là phân tích, bàn luận kết quả, nhận xét và đề xuất kiến nghị. Một nội dung cũng khá quan trọng được tác giả trình bày trong chương này đó là mô hình hồi quy và phương pháp đo lường các biến trong mô hình bao gồm biến phụ thuộc và các biến độc lập. Cuối cùng là nội dung thiết kế nghiên cứu bao gồm mô tả mẫu nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu và các phương pháp xử lý dữ liệu. Trong chương tiếp theo tác giả trình bày về kết quả nghiên cứu và bàn luận kết quả nghiên cứu.