Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
1 Mô hình OLS và Mô hình GLS

1 Mô hình OLS và Mô hình GLS

Tải bản đầy đủ - 0trang

37



R2



0.0389



0.0651



Ghi chú:*, **, *** biểu thị cho ý nghĩa thống kê



m c 10%, 5% và 1%



(Nguồn : Tính tốn của tác gi )

Giá trị R2 của cột OLS(0) là 0.0389 t c 3.89%. Điều này nói lên các bi n

gi i thích có nh hư ng t i bi n đầu tư tư nhân kho ng 4%. Sau khi đưa thêm

bi n độc l p CPI vào mơ hình, giá trị R2 của cột OLS(2) là 0.0651 t c 6.5% V y

nên, chỉ số c m nh n tham nhũng s gi i thích thêm 2.5% cho bi n đầu tư tư

nhân.

Nhìn vào cột OLS(1), ta th y h số hồi qui đ ng trư c bi n tham nhũng

CPI là 0.139 và có ý nghĩa thống kê r t tốt



m c 1% cho th y khi CPI tăng thêm



1 điểm (trong s ch minh b ch hơn, đẩy lùi tham nhũng) thì đầu tư tư nhân s tăng

lên 0.139%. Điều này ủng cho cho “Giả thuyết cho mơ hình: Khi các yếu tố

khác không đổi, tham nhũng giảm làm tăng quy mô đầu tư tư nhân.” đã bàn

phần trên. Các bi n có tác động cùng chiều v i đầu tư tư nhân gồm lnFDI, INF

m c ý nghĩa 10%, 5%. Điều này cho th y đầu tư trực ti p nư c ngồi chưa có

hi n tư ng chèn ép đầu tư tư nhân và l m phát tăng nhà đầu tư có xu hư ng

mang tiền đi đầu tư nhiều hơn thay vì gửi ti t ki m. Bi n lãi su t có tác động

ngư c chiều v i đầu tư tư nhân



m c ý nghĩa 5%. Hai bi n còn l i là GDP bình



qn đầu ngư i và độ m thương m i không có ý nghĩa thống kê nên khơng thể

k t lu n đư c gì.

Ti p theo, tác gi xét đ n các khuy t t t trong mơ hình OLS(1). Những k t

qu chi ti t của phần này về câu l nh ch y và k t qu Stata tính tốn s đư c

trình bày trong phần ph l c dư i cùng của bài nghiên c u. Đầu tiên s xem xét

li u rằng mơ hình có bị đa cộng tuy n x y ra hay không. Dựa theo tác gi

Gujarati và Porter (2009), một khi xu t hi n đa cộng tuy n, hồi qui OLS có sai số

chuẩn r t l n dẫn đ n kho ng tin c y s khơng còn chính xác. Sau khi kiểm định,

mơ hình OLS(1) khơng bị trư ng h p đa cộng tuy n vì giá trị trung bình của các

VIF là 1.39. Chỉ khi nào con số của giá trị này > 10 thì m i x y ra b nh đa cộng

tuy n.



38



Phương sai thay đổi là khi giá trị của bi n độc l p bi n thiên r t l n. Để

gi m b t độ bi n thiên, bi n đầu tư trực ti p nư c ngoài đã đư c l y log nepe v i

đơn vị tính tỷ USD. Tương tự bi n thu nh p bình quân đầu ngư i cũng đã đư c

l y log nepe. Phương sai thay đổi để l i h u qu là h số ư c lư ng khơng còn

hi u qu vì phương sai khơng còn là phương sai nhỏ nh t. Vì v y, nhìn vào các

h số hồi qui mà đưa ra các k t lu n, các hàm ý chính sách s khơng còn tối ưu.

Tác gi sử d ng kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg để kiểm tra vi c

phương sai thay đổi v i gi thuy t H0: phương sai không đổi. K t qu cho giá trị

Prob > chi2 = 0.0000 nên bác bỏ gi thuy t H0. Như v y OLS(1) bị phương sai

thay đổi.

Để kh c ph c phương sai thay đổi, tác gi thực hi n hồi quy v i tùy chọn

vững và đư c k t qu



b ng 4.2 cột OLS(2). R t nh t quán



chỗ h số hồi qui



đ ng trư c bi n CPI hầu như khơng đổi và có ý nghĩa thống kê

INF cũng v y nhưng



m c 1%. Bi n



m c ý nghĩa 5%. Những bi n còn l i khơng có ý nghĩa



thống kê nhưng d u vẫn giữ nguyên so v i cột OLS(1), riêng bi n lnFDI x p xỉ

có ý nghĩa thống kê



m c 1 sao. V y có thể k t lu n khi CPI tăng lên đồng



nghĩa v i vi c quốc gia đó trong s ch hơn thì nhà đầu tư sẵn lòng đưa thêm vốn

vào.

B ng 4.2: Hồi qui OLS

Bi n



OLS(1)



OLS(2)



CPI



.1361379***



.1361379***



lnFDI



.2475421*



.2475421



INS



-.1096886**



-.1096886*



INF



.1860325***



.1860325***



lnGDP



.2897874



.2897874



OPN



-.0461752



-.0461752



Const



17.29409



17.29409



Prob > F



0.0000



0.0000



39



Quan sát



497



497



Quốc gia 71



71



Ghi chú:*, **, *** biểu thị cho ý nghĩa thống kê



m c 10%, 5% và 1%.



(Nguồn: Tính tốn của tác gi )

Ti p theo, tác gi ch y thử mơ hình Fixed Effects - FE (hi u ng cố định)

và Random Effects – RE (hi u ng ngẫu nhiên). Mơ hình FE xem các quốc gia là

như nhau khơng có sự khác bi t do khơng thay đổi theo th i gian và ngư c l i

mơ hình RE. Bàn về FE trư c, có hai phương pháp để ư c lư ng các tham số của

mơ hình tác động cố định là i) sử d ng bi n gi LSDV và ư c lư ng tác động cố

định (Fixed effects estimator). Trong bài này, số lư ng quốc gia N khá l n (71

quốc gia) nên không ti n sử d ng LSDV vì khi đó mỗi quốc gia s t o bi n gi để

phân bi t v i các quốc gia còn l i. Vì v y, tác gi chọn ư c lư ng tác động cố

định thay vào s h p lý hơn. Thực hi n hồi qui FE cho ra mơ hình như B ng 4.4

cột FE. Mơ hình này bị phương sai thay đổi và h số hồi qui đ ng trư c CPI

khơng có ý nghĩa thống kê. Tác gi cũng thử hi u chỉnh white để hồi qui l i

nhưng h số CPI vẫn khơng có ý nghĩa thống kê. Vì v y, cột FE s đ i di n cho

mơ hình FE.

Về mơ hình RE, v i phương trình Yit = BnXitn + vi + εit. Sai số đư c chia

làm 2 thành phần. vi đ i di n cho những gì khơng quan sát đư c, đặc thù giữa các

đối tư ng kh o sát (quốc gia) nhưng khơng đổi theo th i gian. εit là những gì

khơng quan sát đư c thay đổi tùy theo đối tư ng, thay đổi luôn theo th i gian.

Thực hi n câu l nh hồi qui cho k t qu



b ng 4.4 cột RE(1).



B ng 4.3: Hồi qui FE và RE

Bi n



FE



RE(1)



RE(2)



CPI



.0206341



.0750639



.0710423***



lnFDI



.2471891**



.2484352**



.1101969*



INS



.0048577



-.0035426



.025967



INF



.020843



.0447905



.0255081



40



lnGDP



-2.511477***



-1.351246***



-.533435**



OPN



.066592*



.0608731*



.0245258



Const



38.70939



27.08554



22.11729



Prob > F



0.0062



0.0145



0.0005



Quan sát



497



497



497



Quốc gia



71



71



71



Ghi chú:*, **, *** biểu thị cho ý nghĩa thống kê



m c 10%, 5% và 1%.



(Nguồn: Tính tốn của tác gi )

K đ n giữa mơ hình FE và RE(1) ta s ti n hành kiểm định Hausman để

tìm ra mơ hình nào là phù h p nh t. V i gi thuy t H0: sự khác bi t trong h số

hồi qui khơng có tính h thống (chọn mơ hình RE). Prob>chi2 = 0.1427 > 0.05

s ch p nh n gi thuy t H0. Như v y mơ hình RE s đư c chọn làm đ i di n để

mang ra so sánh v i OLS(2)



b ng 3. Thực hi n câu l nh xttest0, đư c k t qu



Prob > chibar2 = 0.0000 s bác bỏ H0: OLS tốt hơn.

K t qu cuối cùng cho mơ hình RE tốt hơn t t c . Sau đó, tác gi cũng

kiểm tra các b nh của mơ hình RE, mơ hình khơng bị vư ng đa cộng tuy n vì

trung bình các VIF = 1.34. Mơ hình khơng có phương sai thay đổi do thu t tốn

của GLS sử d ng hồi qui khơng trọng số. Bù l i, mơ hình có khuy t t t tự tương

quan v i gi thuy t H0 : không có tự tương quan. Mặt khác, h số đ ng trư c CPI

cũng suýt có ý nghĩa thống kê. Xử lý tự tương quan, tác gi ch y câu l nh xtgls

GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN, panels(h) corr(ar1) đư c mơ hình RE

cột RE(2) lúc này h số hồi qui của CPI có m c ý nghĩa 1%. Vì v y cột RE(2) s

đ i di n cho mơ hình RE. Nhìn qua b ng 4 trên, h số hồi quy qua 3 cột và m c ý

nghĩa thống kê dư ng như khơng có dự thay đổi về d u nên chúng gần như tương

đồng, khá đồng bộ. Như v y, khi CPI tăng thêm 1 điểm điểm thì đầu tư tư nhân

s tăng thêm 0.071%. Đầu tư trực ti p nư c ngoài bổ tr đầu tư trong nư c, khi

log nepe FDI (tỷ USD) tăng thêm 1 đơn vị s kích thích đầu tư tư nhân tăng

0.11%. Thú vị thay, GDP bình quân đầu ngư i tăng lên thì đầu tư tư nhân s



41



gi m, m c gi m c thể là 0.533%. Các bi n còn l i có tác động tích cực lên đầu

tư khu vực tư nhưng l i khơng có ý nghĩa thống kê.

4.2 Mơ hình GMM

Thực hi n hồi qui GMM sai phân

xtabond2 GFCF l.GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN , gmm(l0.INS l1.INF

l0.lnGDP ,lag (2 2)) iv(l2.CPI) twostep nolevel small

Trong đó:

 GFCF là bi n ph thuộc, cũng là bi n đầu tư tư nhân

 l.GFCF là bi n tr của bi n GFCF. Trư ng h p l y 1 độ tr (t-1) thì

sai báo l.bi n. Để stata hiểu muốn l y 2 độ tr thì gõ l2.bi n

 K đ n là các bi n độc l p CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN

 gmm(…..) những gì trong d u ngoặc gmm là các bi n nội sinh. Bi n

nội sinh muốn đưa vào mơ hình ph i có lý thuy t khẳng định. Các

bi n nội sinh gồm INS, INF, lnGDP (Karim Shahnazi và Saeid Asadi

Gharagoz, 2014). Phương pháp GMM cho ta l y độ tr của bi n làm

cơng c cho chính nó.



đây, tác gi khoét độ tr 0 cho bi n INS, độ



tr 1 cho bi n INF và độ tr 0 cho bi n GDP.

 Lag (2 2). Số 2 đầu tiên s ra l nh cho stata chọn độ tr là 2 cho bi n

nội sinh. N u tùy chọn lag(2 .) s làm cho No of instrument r t l n s

làm y u đi kiểm định Sargan/Hansen.

 iv(….). Bên trong d u ngoặc đơn s là các bi n ngo i sinh hay tên gọi

khác là ngo i sinh không nghiêm nghặt. T t nhiên bi n nào là ngo i

sinh cũng ph i do lý thuy t nền. Trong bài bi n CPI s là bi n ngo i

sinh theo (Karim Shahnazi và Saeid Asadi Gharagoz, 2014). Bi n

ngo i sinh trong bài nghiên c u này s l y độ tr 2.

 twostep s ra l nh cho stata hồi qui 2 bư c s hi u qu và vững hơn so

v i 1 bư c. Tùy chọn nolevel chỉ định GMM sai phân thay thì GMM



42



h thống. Và cuối cùng, tùy chọn small, k t qu m c ý nghĩa s hiển

thị bằng thống kê t hay vì thống kê z.

K t qu ư c lư ng đư c trình bày



b ng 4.5.



B ng 4.4: Hồi qui GMM.

Bi n



D-GMM



GFCF(-1)



.3552636**



CPI



.5884645*



lnFDI



.9537664



INS



.0981752



INF



.32815**



lnGDP



-2.196897**



OPN



.2152272



AR(2)



0.045



Sargan test



0.575



Hansen test



0.73



N0 of groups



71



N0 of instruments



13



Quan sát



284



Quốc gia



71



Ghi chú:*, **, *** biểu thị cho ý nghĩa thống kê



m c 10%, 5% và 1%.



(Nguồn: Tính tốn của tác gi )

Có thể th y, đầu tư tư nhân năm nay chịu nh hư ng của đầu tư tư nhân

năm ngoái. H số đ ng trư c GFCFt-1 hàm ý n u năm ngối tăng 1% thì năm nay

s tăng 0.355%, ý nghĩa thống kê



m c 5%. H số hồi quy đ ng trư c bi n c m



nh n tham nhũng CPI mang d u dương nhưng chỉ



m c thống kê 10%. Điều



này cho th y mối quan h cùng chiều giữa bi n CPI và bi n GFCF. Qua đó, khi

CPI tăng thêm 1 điểm (chính quyền trong s ch minh b ch hơn) thì đầu tư tư nhân

tăng 0.3552%. V y là c 3 mơ hình : OLS, GLS và GMM đều ủng hộ gi thuy t

“Giả thuyết cho mơ hình: Khi các yếu tố khác khơng đổi, tham nhũng giảm



43



làm tăng quy mô đầu tư tư nhân.” Tỉ l l m phát INF cũng có tác động cùng

chiều v i GFCF. Khi l m phát tăng 1% đầu tư tăng 0.328%. H số này có m c ý

nghĩa thống kê 5%. Cuối cùng, GDP trung bình đầu ngư i l i có tác động nghịch

chiều v i đầu tư. Một khi GDP trung bình tăng 1 đơn vị tính thì đầu tư tư nhân s

gi m 2.19%, ý nghĩa thống kê



m c 5%. Các bi n độc l p còn l i đều có tác



động cùng chiều v i bi n ph thuộc nhưng l i khơng có ý nghĩa thống kê.

Như v y c 3 mơ hình OLS, GLS, GMM có h số đều quy khá đồng nh t,

gần như không đổi d u khi ư c lư ng bằng 3 thu t toán khác nhau. Mặc dù các

bi n có thể có hoặc khơng có ý nghĩa thống kê. Bi n quan trọng



đây là CPI, c



3 mơ hình đều mang d u dương của h số hồi quy và mang ý nghĩa thống kê.

Điều này khẳng định một khi tham nhũng bị đẩy lùi, doanh nhân s m nh d n bỏ

vốn vào đầu tư nhiều hơn.

Về m c độ phù h p của mơ hình, kiểm định Sargan Hansen test để xem

xét li u rằng các bi n công c là tốt hay khơng, có bị định d ng q m c hay

khơng. K t qu Sargan test là 0.575 và Hansen test là 0.73 r t l n bác bỏ gi

thuy t H0: không bị nội sinh. Để ư c lư ng vững, thì số lư ng bi n cơng c (N0

of instruments) ph i nhỏ hơn hoặc bằng số lư ng nhóm (N0 of groups). Trong k t

qu này số lư ng công c là 13 nhỏ hơn nhiều so v i số lư ng nhóm là 71 quốc

gia, nên mơ hình khơng bị y u.

Về kiểm định tự tương quan, mơ hình bị tự tương quan b c AR(1) nhưng

khơng sao vì lý thuy t cho phép. AR(2) ch y ra k t qu 0.045 khá nhỏ trái v i kỳ

vọng của tác gi con số này ph i l n. V i gi thuy t H0: khơng có hi n tư ng tự

tương quan. N u chúng ta l y mốc ý nghĩa thống kê 1% (0.01) thì k t qu AR(2)

= 0.045 > 0.01 s ch p nh n H0 nghĩa là khơng có hi n tư ng tự tương quan.

Nhưng n u chúng ta l y mốc ý nghĩa thống kê 5% (0.05), 10% (0.1) thì AR(2) =

0.045 khơng đủ l n hơn 0.05 hoặc 0.1 thì mơ hình s bị tự tương quan. Đây có

thể là một h n ch nhỏ của đề tài.



44



Cuối cùng khi sử d ng phương pháp GMM, vì ph i l y độ tr của các bi n

như đã trình bày làm gi m đi số lư ng quan sát. Ban đầu OLS và GLS có 497

quan sát. Nhưng GMM chỉ còn 284. Gi m đi kho ng 200 quan sát.

Tr ng i của mơ hình GMM là ngư i dùng cần ph i chọn độ tr như th

nào cho gi i quy t đư c hi n tư ng nội sinh, v a là bi n công c tốt. K t qu h

số hồi quy ra đúng kỳ vọng và ph i có ý nghĩa thống kê để tr l i câu hỏi nghiên

c u đang quan tâm.



45



Ch



ng 5.



5.1



K t lu n



K T LU N – KI N NGH



Bài lu n nghiên c u sự tác động của tham nhũng lên đầu tư tư nhân. Dữ

li u d ng b ng đư c thu th p t các châu l c trên th gi i, 71 quốc gia chuyển

đổi kh p nơi trên th gi i t năm 2010 – 2016, v i kỳ quan sát tính bằng năm.

Tồn bộ q trình tính tốn, kiểm định đư c sử d ng trên phầm mềm toán thống

kê Stata phiên b n 14. Phương pháp ư c lư ng chủ y u gồm OLS, GLS và

GMM.

-



Khi chính phủ đ u tranh phòng chống tham nhũng, những mặt tiêu

cực trong công tác qu n lý, điều hành kinh t xã hội bị đẩy lùi. Doanh

nhân trong nư c s tin tư ng vào chính quyền hơn và khơng ng i

ngần m rộng đầu tư s n xu t. Ngoài ra, tham nhũng giúp gi i thích

thêm 2.5% cho đầu tư tư nhân nên cũng có thể đư c xem là một nhân

tố nh hư ng đ n đầu tư tư nhân. K t qu nghiên c u của tôi cũng

tương đồng v i các nghiên c u trư c đây: Pellegrini và Gerlagh

(2004), Mina Baliamoune và Le1once Ndikumana (2008), Al-Sadig

(2010), Kiprop Symon Kibet (2013), Stenzel và Wagner (2014).



-



Khi l m phát gia tăng, nhà đầu tư có xu hư ng đầu tư nhiều hơn để

gi m thiểu thi t h i do l m phát.



-



Thu nh p bình qn đầu ngư i có tác động ngư c chiều v i đầu tư.

Theo k t qu nghiên c u này, n u thu nh p tăng lên thì đầu tư tư nhân

l i có xu hư ng gi m. Có thể lý gi i khi thu nh p tăng lên, doanh

nhân t p trung vốn đầu tư cho FDI



5.2



một quốc gia khác.



Ki n ngh



Bằng nhiều phương pháp ư c lư ng khác nhau, k t qu đều thống nh t

chung: Một khi tham nhũng bị đẩy lùi, chính quyền trong sách minh b ch hơn thì



46



các doanh nhân s bỏ vốn vào đầu tư nhiều hơn. Vì lý do lo tham nhũng làm

gi m su t sinh l i của dự án đầu tư, tham nhũng làm thông tin b t cân x ng,

không ch c ch n t đó s dẫn t i các lựa chọn b t l i.

Như v y, cần có một h thống pháp lý nghiêm minh nhằm xử ph t các tội

danh tham nhũng. Quan tòa, chánh án ph i thực sự cơng chính nghiêm minh k t

án đúng ngư i đúng tội. Những quốc gia ti n độ, cực kỳ trong s ch như Đan

M ch, Singapore có khung pháp lý r t tuy t v i. Công dân của quốc gia họ

không dám tham nhũng và khơng cần tham nhũng.



những quốc gia m i chuyển



đổi thì h thống pháp lu t vẫn còn nhiều khe h . Th nên các quốc gia đang phát

triển cần tham kh o các quốc gia ti n bộ về thể ch chính trị, khung pháp lý.

Quan trọng hơn h t, phòng b nh vẫn đư c đánh giá cao hơn chữa b nh.

Cần có gi i pháp ngăn ng a nguyên nhân sâu xa dẫn đ n tham nhũng. T t nhiên

những gi i pháp đề ra chỉ li t kê sơ bộ vì nằm ngồi nội dung nghiên c u của bài

lu n này.

Về nguyên nhân dẫn đ n tham nhũng, tác gi chia ra thành 2 nhóm chính

như sau:

Nguyên nhân chủ quan: H thống chính trị l c h u. Theo bộ tiêu chí đánh

giá về h thống chính trị của World Bank. Có 6 tiêu để đo lư ng và m c độ tham

nhũng có nằm trong t p h p này. Trong mẫu 71 quốc gia kh o sát, những quốc

gia có thể ch chính trị ch m đổi m i, trình độ qu n lý nhà nư c t t h u s có

m c độ tham nhũng cao. Chẳng h n như Afghanistan, Congo, Iraq, Yemen…C

Treisman và La Porta (1999) phát hi n ra các quốc gia có h thống pháp lu t b t

nguồn t Anh hoặc thuộc địa củ của Anh s ít tham nhũng hơn các quốc gia

khác. Bên c nh đó, thu nh p bình qn đầu ngư i th p s thúc đẩy quan ch c

ki m thêm nguồn thu khơng chính thống. Các quốc gia có thu nh p bình quân

đầu ngư i trong năm th p s là động cơ n y sinh tham nhũng. Trong mẫu kh o

sát, các nư c ví d như Burundi, Congo, Liberia, Malawi có thu nh p dư i 1000

USD năm 2016 thì chỉ số c m nh n tham nhũng chỉ xoay quanh 20 đ n 30. Cuối



47



cùng, do “nét đẹp văn hóa” quà tặng, phong thơ bị l m d ng về lâu dài bi n d ng

sang hành vi tham nhũng.

Nguyên nhân khách quan: D dàng nh n th y nh t, nguyên nhân cơ b n

dẫn đ n các tiêu cực nói chung trong qu n lý hành chính vẫn là suy thối đ o đ c

lối sống. K đ n, c i cách hành chính vẫn còn ch m ch p, thủ t c hành chính vẫn

còn quá đỗi rư m rà, chưa h p lý. Cuối cùng, cơng tác phòng chống tham nhũng

chưa chặt ch , chưa sâu sát, vi c xử lý các tội danh tham nhũng chưa nghiêm

minh. Nhi m v của các tổ ch c phòng chống tham nhũng chưa rõ ràng, th m chí

là chồng chéo nhau. Sau khi đã v ch trần nguyên sâu sâu xa dẫn đ n tham nhũng

thì các bi n pháp phòng chống tham nhũng đư c đề ra m i sát đáng. Tuy nhiên

các bi n pháp phòng chống tham nhũng s khơng đư c đề c p trong ph m vi bài

lu n nghiên c u này.

5.3



H



ng m r ng đ tài



Nhìn chung, dữ li u về tham nhũng r t khó ti p c n và nghiên c u các

v n đề xoay quanh n n tham nhũng cũng khá nh y c m. Dữ li u trong bài nghiên

c u c u này là đầu tư tư nhân tổng h p t r t nhiều ngành nghề, chưa chia nhỏ ra

theo t ng ngành nghề. Theo k t qu kh o sát của Thanh tra Chính Phủ và Ngân

hàng th gi i cơng bố cuối năm 2013 dư i góc nhìn của doanh nghi p đã cho

nhiều k t qu đáng lo. Trong đó đ ng đầu chính là nghành thu , ti p đ n là ngân

hàng và h i quan. Qua đó, cơng dân thư ng “lót tay” các quan ch c để công vi c

thu n l i nhanh chóng hơn và đơi bên cùng có l i. N u dữ li u thu th p đư c

chia nhỏ ra th này thì b c tranh tham nhũng nh hư ng đ n đầu tư vào các

ngành nói trên s có màu s c phong phú hơn.

Nói về phương pháp ư c lư ng GMM sai phân, thu t tốn này cũng có

y u điểm. Đó là (i) các h số góc thay đổi theo t ng đơn vị b ng, (ii) không thể

hi n đư c các đặc tính năng động ng n h n và đồng liên k t trong dài h n. Vì

v y, đề tài cũng có thể m rộng theo hư ng kiểm tra li u rằng có mối quan h 2

chiều (đồng liên k t) giữa bi n ph thuộc và bi n độc l p. Và sau khi ch y mơ

hình GMM sai phân, s ch y ti p mơ hình PMG (Pooled Mean Group). Theo



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

1 Mô hình OLS và Mô hình GLS

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×