TÀI CHÍNH -
Tháng 8/2016
35
Với
.
Khi đó, ước lượng bằng phương pháp OLS vững,
phù hợp nhưng không hiệu quả.
Các phương pháp ước lượng OLS, GLS, WR để
ước lượng mô hình FEM, REM xử lý được hiện tượng
phương sai thay đổi với kiểmđịnh sai số chuẩn - Robust
Standard Error (Davidson và MacKinnon, 2004).
Hồi quy dữ liệu bảng động với phương pháp DGMM
Xét phương trình hồi quy có d ng
(2.1)
Với i = 1,…., N (đối tượng), t = 1,….,T (thời gian).
Trong đó, Yit là biến phụ thuộc (biến giải thích); Xit
là các biến độc lập (biến được giải thích),
là biến
trễ; là các véc-tơ tham số;
là các đối tượng không
quan sát được và Uit là sai số.
Với phương trình (2.1), biến trễ Yi,t-1 có tương quan
với bởi vì Yi,t-1 là đối tượng không quan sát nằm
trong. Vì vậy, khi sử dụng phương pháp ước lượng
OLS và GLS sẽ bị chệch và không vững, còn nếu sử
dụng phương pháp WR thì kết quả ước lượng cũng sẽ
bị chệch, không vững bởi vì khi chuyển đổi mô hình
sang dạng phương trình (1.2) làm lệch độ biến thiên của
trung bình, khi đó biến được giải thích sẽ bị nội sinh (
tương quan với ).
Ngoài ra, với việc sử dụng biến trễ khi ước lượng
theo mô hình tác động cố định FEM sẽ cho kết quả
ước lượng bị chệch nếu chuỗi thời gian của dữ liệu
nhỏ (Judson et al., 1999). Mô hình tác động cố định
FEM cho kết quả tốt khi chuỗi thời gian thời gian lớn
(Kiviet, 1995).
Để loại bỏ đối tượng không quan sát được, Anderson
và Hsiao (1982) giải quyết vấn đề nội sinh bằng cách sử
Hồi quy dữ liệu bảng tĩnh
Xét phương trình hồi quy có dạng:
(1.1)
với i = 1,…. N (đối tượng), t = 1,…. T (thời gian) (1.1)
Trong đó, Yit là biến phụ thuộc (biến giải thích) thì
Xit là các biến độc lập (biến được giải thích), là các đối
tượng không quan sát được, là các véc-tơ tham số; Uit
là sai số hay còn gọi là phần dư.
Trong phương trình (1.1) tùy vào bản chất của αi
mà phân biệt hai mô hình (Baltagi, 2008; Cameron and
Trivedi, 2009):
Mô hình tác động cố định – FEM (Fixed Effect Model):
Nếu giả định αi là các đối tượng cố định và có tương
quan với các biến được giải thích thì thường sử dụng
Within Regression (WR) để ước lượng hiệu ứng cố định
của các tham số. Với việc sử dụng phương pháp OLS
(Ordinary Least Squares) trong phương trình (1.1) với
các tác nhân ảnh hưởng bị loại bỏ, phương trình (1.1) sẽ
được viết lại như sau:
(1.2)
Với
,
và
Khi
đó, ước lượng WR vững và nhất quán.
Mô hình tác động ngẫu nhiên – REM (Random Effect
Model):
Nếu giả định αi là các đối tượng ngẫu nhiên
và không có tương quan với các biến được giải thích
thì thường sử dụng Generalized Least Square (GLS)
để ước lượng hiệu ứng ngẫu nhiên của các tham số.
Phương trình (1.2) được viết lại như sau:
(1.3)
HỒIQUYDỮLIỆUBẢNGĐỘNGBẰNGPHƯƠNGPHÁPDGMM:
KỸ THUẬT PHÂNTÍCHTRONGNGHIÊN CỨUTHỰC NGHIỆM
ThS. PHẠM THỊ VÂN TRINH -
Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
Mỗi phương pháp nghiên cứu đều có những ưu điểm riêng của nó, quan trọng là dữ liệu được sử dụng
trong nghiên cứu có dẫn đến kết quả ước lượng bị chệch, phương sai thay đổi, tự tương quan giữa các đối
tượng, vấn đề nội sinh, đa cộng tuyến. Như vậy, việc lựa chọn hồi quy dữ liệu dạng bảng động hay hồi quy
dữ liệu bảng tĩnh còn tùy thuộc vào mức độ tin cậy của dữ liệu. Bài viết đề cập đến phương pháp hồi quy
DGMM (Difference Generalized Model of Moments) với dữ liệu bảng động, qua đó giúp khắc phục được
những tồn tại trên.
•
Từ khóa: Dữ liệu bảng, phương pháp hồi quy, công cụ, phương sai.
