Z α+ βDIVREVi + δDIVAssi + γi + ε
3.1.1.1 Tiếp cận mô hình hồi quy dữ liệu bảng
Cấu trúc dữ liệu bảng
Cấu trúc dữ liệu bảng được kết hợp từ hai thành phần: Thành phần dữ liệu chéo (cross section) và thành phần dữ liệu theo chuỗi thời gian (time series). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều lợi thế và thuận lợi trong phân tích, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các nhóm đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu.
Có hai kiểu cấu trúc dữ liệu bảng: cân bằng và không cân bằng (unbalance), dĩ nhiên dữ liệu bảng không cân bằng (thiếu thông tin) sẽ có những hạn chế nhất định trong các ước lượng.
Hồi quy dữ liệu bảng
Cách tiếp cận dữ liệu gộp: mô hình hồi quy dữ liệu bảng theo cách gộp là cách tiếp cận đơn giản nhất, mô hình hồi quy này khá giống mô hình hồi quy OLS bình thường tức là bỏ qua thời gian, không gian của dữ liệu kết hợp và thực chất là các quan sát được chồng lên nhau.
định tức là cố định các yếu tố kết hợp như: Cố định thời gian kết hợp không cố định dữ liệu chéo, cố định dữ liệu chéo và cố định thời gian, cố định dữ liệu chéo không cố định thời gian. Tương ứng với mỗi sự kết hợp sẽ có hệ số chặn riêng cho từng đơn vị.
Cách tiếp cận ảnh hưởng ngẫu nhiên: trong mô hình này thì các thành phần sai số của các đơn vị không tương quan với nhau và không tự tương quan giữa các đơn vị theo không gian và theo chuỗi thời gian, cũng tương tự như cách tiệp cận các ảnh hưởng cố định, cách tiếp cận ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng có hệ số chặn riêng cho từng đơn vị.