Có nhiều kỹ thuật ñể ño lường chi phí ñại diện với dữ liệu bảng ñã có, Wooldrige (2002) cho rằng lựa chọn mô hình hiệu ứng cố ñịnh (fixed effects) thì thích hợp hơn là hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects).
Mô hình ảnh hưởng xác ñịnh (Fixed Effects Model – FEM) có thể ñược viết tổng quát như sau:
Trong ñó: i=1,. . ..,N doanh nghiệp,
t=1,. . ..,T thời kỳ với k hệ số hồi quy (regressors) trong xit uit là sai số thông thường (số hạng nhiễu)
yit là chi phí ñại diện.
Hệ số xác ñịnh αi (tung ñộ gốc) ñại diện cho ảnh hưởng riêng của từng doanh nghiệp (firm-specific effects). Các tung ñộ gốc của các công ty có thể khác nhau; sự
khác biệt có thể là do ñặc ñiểm riêng của từng công ty, như phong cách quản lý hay triết lý quản lý. Nhưng tung ñộ gốc của mỗi công ty không thay ñổi theo thời gian, nghĩa là bất biến theo thời gian.
Tuy nhiên, trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM), hệ sốαi là một ñại lượng ngẫu nhiên với một giá trị trung bình α, và giá trị
tung ñộ gốc cho một công ty riêng lẻ có thểñược biểu thị như sau:
αi = α + εi
trong ñó εi là số hạng sai số ngẫu nhiên với một giá trị trung bình bằng 0.
Tuy nhiên, nên nhớ rằng εi không thể quan sát trực tiếp ñược; nó ñược gọi là biến không thể quan sát, hay biến ẩn.
Có nghĩa là các công ty bao gồm trong mẫu của chúng ta ñược rút ra từ một tập hợp rộng lớn hơn nhiều gồm nhiều công ty như vậy và các công ty ñó có một trị
trung bình chung ñối với tung ñộ gốc (=α) và sự khác biệt cá nhân về giá trị tung ñộ
gốc của từng công ty ñược phản ánh trong số hạng sai sốεi.
Việc lựa chọn mô hình FEM hay REM dựa trên giảñịnh mà ta ñưa ra về mối tương quan khả dĩ giữa thành phần sai số theo cá nhân (hay theo ñơn vị) εi và các biến hồi quy ñộc lập X.
Nếu ta giảñịnh rằng εi và các biến X không tương quan, thì REM có thể phù hợp, trong khi nếu εi và các biến X tương quan, thì FEM có thể thích hợp.
Theo như Wooldridge (2002) thì trong nhiều ứng dụng sử dụng dữ liệu bảng là ñể cho ảnh hưởng không quan sát ñược (nghĩa là εi) ñược phép tương quan với các biến giải thích, nghĩa là lựa chọn FEM ñược ưa thích hơn.
Trong bài luận văn này, số công ty lựa chọn là 67 trong 4 năm, N lớn, T nhỏ, các giá trị ước lượng thu ñược bằng hai phương pháp FEM và REM có thể khác nhau ñáng kể. Nếu các công ty trong mẫu không phải ñược rút ra một cách ngẫu nhiên từ mẫu lớn hơn nên trong trường hợp này, mô hình FEM là phù hợp. Nhưng nếu các giả ñịnh làm nền tảng cho mô hình REM ñược thỏa thì ước lượng REM sẽ
hiệu quả hơn so với ước lượng FEM
Vì vậy, chúng ta vẫn sẽ hồi quy theo 2 phương pháp: random efffect (hiệu ứng ngẫu nhiên) và fixed effect (hiệu ứng cốñịnh), sau ñó sử dụng Hausman test ñể xác
ñịnh mô hình nào là phù hợp.
Kiểm ñịnh Hausman (Hausman specification test) cho phép chúng ta phân biệt giữa mô hình ảnh hưởng xác ñịnh hay ngẫu nhiên bằng các kiểm tra sự tương quan giữ các biến x và sai số ngẫu nhiên εi.
Đây là một kiểm ñịnh nghiêm khắc tính ngoại sinh (a test of strict exogeneity). Nếu như không có tương quan, ảnh hưởng ngẫu nhiên sẽ ñược sử
dụng, nhưng nếu có sự tương quan thì ảnh hưởng xác ñịnh ñược sử dụng.
Giả thiết không Ho làm nền tảng cho kiểm ñịnh Hausman là: các ước lượng FEM và REM không khác nhau ñáng kể. Trị thống kê kiểm ñịnh do Hausman xây dựng có một phân phối χ2 tiệm cận. Nếu giả thiết không Ho bị bác bỏ, kết luận là: REM không thích hợp và ta nên sử dụng mô hình FEM, trong trường hợp ñó, các suy luận thống kê sẽ lập ñiều kiện theo εi trong mẫu.
Nhưng lưu ý rằng bất chấp kiểm ñịnh Hausman, ñiều quan trọng là cần ghi nhớ cảnh báo của Johnston và DiNardo. Khi quyết ñịnh chọn lựa giữa mô hình ảnh hưởng cố ñịnh hay mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên nên nhớ không có một qui tắc
ñơn giản nào giúp nhà nghiên cứu tránh chiếc vỏ dưa ảnh hưởng cố ñịnh hay chiếc
theo không gian, dữ liệu bảng không mang lại một phương thuốc bách bệnh cho tất cả các vấn ñề của nhà kinh tế lượng.
Phương trình hồi quy có dạng:
AGENCY COSTSit = α + β1 BRDSIZEit + β2 NX_RATIOit + β3 DUALITYit + β4 REMSTRit + β5 DIR_OWNit + β6 OUT_OWNit + β7 SIZEit + β8 DEBTS_ASSETSit + δi+ eit (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong ñó:
AGENCY COSTSit : Biến ñộc lập của bài nghiên cứu, ñược ñại diện bởi hiệu suất sử dụng tài sản của công ty i trong thời kỳ t.
α : Hệ số chặn (the x)
δi : ảnh hưởng xác ñịnh ñặc tính của doanh nghiệp (the firm – specific fixed effect) eit : sai số