1

HƯỚNG DẪN CHẠY HỒI QUY MÔ HÌNH FEM, REM, GMM VÀ KIỂM
ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH VỚI DỮ LIỆU BẢNG BẰNG
STATA 13 BẰNG VÍ DỤ CỤ THỂ
*** NỘI DUNG CHÍNH:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.

Tải file dữ liệu vào stata để chạy mô hình
Kiểm tra lại dữ liệu bằng Data Editor
Khai báo biến cho hợp lệ theo định dạng của Stata
Hồi quy FEM/REM
Lựa chọn giữa FEM và REM
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định GMM:
Câu lệnh thể hiện kết quả STATA dưới dạng bảng:


2

1. Tải file dữ liệu vào stata để chạy mô hình:
File => Import:

2. Kiểm tra lại dữ liệu bằng Data Editor:

Màn hình dữ liệu hiện ra với các dữ liệu màu đỏ tức là chưa được định dạng
đúng theo stata bao gồm biến N (Mã cổ phiếu) và biến giả SIZE (Quy mô BIG
hoặc SMALL) => Chuyển 2 biến này để định dạng hợp lệ theo stata


3

3. Khai báo biến cho hợp lệ theo định dạng của Stata:
- Chuyển mã cổ phiếu (N) thành dạng số bằng cách gõ lệnh vào ô Command:
encode N, gen(N1) -> enter.
Kiểm tra lại dữ liệu bằng Data Editor lúc này xuất hiện thêm cột N1 chuyển
sang màu xanh.
-

Khai báo dữ liệu bảng:

Câu lệnh: xtset N1 T
(Trong đó T là biến thời gian trong bảng dữ liệu ban đầu)
-

Khai báo biến giả:
Câu lệnh: gen LARGE = inlist(SIZE,"BIG")
Kiểm tra lại dữ liệu bằng Data Editor lúc này xuất hiện thêm cột LARGE

(Trong đó các ô có giá trị BIG ở cột SIZE sẽ chuyển thành giá trị 1 tương ứng ở cột
LARGE và các ô có giá trị SMALL sẽ chuyển thành giá trị 0)
** 03 lệnh trên được thể hiện trên màn hình stata như sau:


4. Hồi quy FEM/REM:
Mô hình ví dụ đưa ra:


4

DSAit = β0+ β1*AGEit + β2*SALEit + β3*FIXit + β4*ROAit + β5*LARGEit
+β6*GOVit + β7*GDPt + β8*INFLt + β9*MCGDPt + ε
Biến phụ thuộc DSA = Nợ vay ngân hàng ngắn hạn/Tổng tài sản
Các biến độc lập: Các biến nội tại doanh nghiệp có khả năng tác động khả năng
tiếp cận vốn vay ngân hàng của các doanh nghiệp, bao gồm:
+ AGE: Số năm hoạt động của công ty.
+ SALE: Tốc độ tăng trưởng doanh thu.
+ FIX: Tốc độ tăng trưởng tài sản cố định.
+ ROA: Tỷ lệ lợi nhuận/Tổng tài sản.
+ LARGE: Biến giả thể hiện quy mô của doanh nghiệp (LARGE =1: Doanh
nghiệp có quy mô lớn, LARGE = 0:
+ GOV: Tỉ lệ sở hữu vốn của nhà nước trong doanh nghiệp.
+ GDP: Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản quốc nội;
+ INFL: Tỷ lệ lạm phát
+ MCGDP: Tỷ lệ vốn hóa thị trường/Tổng sản phẩm quốc nội.
***Hồi quy theo mô hình FEM:
Câu lệnh xtreg DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL MCGDP, fe


5

Trong kết quả mô hình, giá trị R-sq: within = 0.2584 thể hiện các biến độc lập
giải thích được 25.84% biến phụ thuộc.
Lưu kết quả của mô hình FEM:

Câu lệnh: est store fe1 (Trong đó fe1 là tên tác giả tự đặt cho mô hình FEM)
***Hồi quy theo mô hình REM:
Câu lệnh: xtreg DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL MCGDP, re
Lưu kết quả mô hình REM
Câu lệnh: est store re1 (Trong đó re1 là tên tác giả tự đặt cho mô hình REM)

Trong kết quả mô hình, giá trị R-sq: within = 0.2531 thể hiện các biến độc lập
giải thích được 25.31% biến phụ thuộc.
5. Lựa chọn giữa FEM và REM:
Kiểm định Hausman nhằm xem xét phần dư của mô hình có tương quan với
các biến độc lập hay không. Trong trường hợp phần dư và các biến độc lập không
có mối tương quan với nhau thì mô hình REM được cho là phù hợp, ngược lại mô
hình được lựa chọn sẽ là mô hình FEM.
Tiến hành kiểm định giả thiết:
Ho: Phần dư và các biến độc lập không có mối tương quan
H1: Phần dư và các biến độc lập có mối tương quan


6

Ta có kết quả kiểm định Hausman: P_value = 0.0000 < 0.05 => Bác bỏ Ho
=> mô hình FEM được cho là mô hình phù hợp.
***Câu lệnh: hausman fe1 re1
(Trong đó fe1 và re1 là tên của mô hình FEM, REM tác giả đã tự đặt tên trước đó
bằng câu lệnh est store đã được trình bày ở trên).

6. Kiểm định các khuyết tật của mô hình::
*Hiện tượng đa cộng tuyến:
Bước 1: Thực hiện hồi quy các biến bằng câu lệnh:
regress DA AGE SALE FIX ROA GOV GDP INFL MCGDP LARGE

Bước 2: Sử dụng câu lệnh: vif


7

Các giá trị VIF của các biến độc lập khá tốt (đều nhỏ hơn 10), chứng tỏ
không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong mô hình.
*Hiện tượng phương sai thay đổi:
Dùng kiểm định Wald để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với giả
thiết:
Ho: Không có hiện tượng phương sai thay đổi.
H1: Xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
Bước 1: Hồi quy lại mô hình FEM:
Câu lệnh: xtreg DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL MCGDP, fe
Bước 2:
Câu lệnh: xttest3
(Lưu ý: Nếu lệnh xttest3 không có sẵn trong Stata, phải cài thêm bằng lệnh ssc
install xttest3)


8

Nhìn vào giá trị P-value = 0.000 < 0.05 => Giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là
xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
* Khắc phục phương sai thay đổi: Sử dụng mô hình sai số chuẩn mạnh
(Robust Standard errors), chấp nhận sự có mặt hiện tượng phương sai thay đổi:
Câu lệnh: xtreg DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL
MCGDP,robust fe
 Hiện tượng tự tương quan:
Dùng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan với giả thiết

Ho: Không có tương quan chuỗi (no first-order autocorrelation)
H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi
Câu lệnh: xtserial DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL
MCGDP


9

P-value = 0.000 < 0.05, giả thiết Ho bị bác bỏ, nghĩa là xảy ra hiện tượng
hiện tượng tự tương quan chuỗi.
7. Kiểm định GMM:
Phương pháp GMM được áp dụng phù hợp với mẫu được chọn là dữ liệu
bảng có T nhỏ, N lớn (rất nhiều quan sát với ít mốc thời gian). Ngoài ra, GMM còn
khắc phục được các khuyết tật tồn tại phổ biến trong các mô hình hồi quy như:
tương quan giữa các biến độc lập với phần dư, tự tương quan, phương sai thay đổi
hoặc xuất hiện hiện tượng nội sinh trong mô hình.
Vấn đề biến nội sinh có nghĩa là các biến giải thích ở trong tình trạng không
hoàn toàn độc lập với biến được giải thích và phát sinh mối ảnh hưởng 2 chiều giữa
các biến này dẫn đến các phương pháp ước lượng FEM/REM không còn kết quả.
Các biến độc lập có quan hệ hai chiều với biến phụ thuộc được gọi là biến
nội sinh, các biến còn lại gọi là biến công cụ.
**Bước 1: Nhận định các biến nội sinh trong mô hình:
- FIX: Khi các công ty tăng khả năng vay vốn ngắn hạn Ngân hàng, có thể
sử dụng nguồn vốn này phục vụ vào bổ sung vốn lưu động cho hoạt động sản xuất
kinh doanh. Đối với các nguồn vốn huy động mang tính chất dài hạn khác, doanh


10

nghiệp sẽ sử dụng ưu tiên để đầu tư vào tài sản cố định, từ đó dẫn đến sự gia tăng

trong tài sản cố định của công ty.
- ROA: Khi doanh nghiệp tăng hay giảm tỷ lệ vay nợ ngân hàng sẽ làm thay
đổi chi phí sử dụng vốn và ảnh hưởng ngược lại lên ROA.
- LARGE: Biến LARGE là biến giả để xác định quy mô của doanh nghiệp
là doanh nghiệp lớn hay doanh nghiệp vừa và nhỏ. Một trong nhưng cơ sở xác định
quy mô doanh nghiệp là dựa trên tổng tài sản của doanh nghiệp. Việc tăng vay nợ
Ngân hàng có nghĩa tăng nguồn vốn, từ đó tăng tài sản và ảnh hưởng đến quy mô
của doanh nghiệp
Bước 2: Chạy mô hình GMM
Câu lệnh: xtabond2 DSA l.DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL
MCGDP , gmm (l1.DSA l1.FIX L1.ROA L1.LARGE , lag(1 1)) iv( AGE SALE GOV
GDP INFL MCGDP ) small noconst
Lưu ý các phần trong câu lệnh: xtabond2
Phần 1: xtabond2 DSA l.DSA AGE SALE FIX ROA LARGE GOV GDP INFL
MCGDP: Tòan bộ các biến trong mô hình (Bao gồm cả biến độc lập và biến phụ
thuộc), trong đó có DSA là biến phụ thuộc và l.DSA là biến trễ của biến phụ thuộc.
Phần 2: gmm (l1.DSA l1.FIX L1.ROA L1.LARGE , lag(1 1)):
Trong đó:
+ l1.FIX L1.ROA L1.LARGE: là độ trễ bậc 1 của biến nội sinh. Khi chạy mô hình
tùy từng trường hợp các bạn có thể thay đổi độ trễ của các biến để có kết quả phù
hợp.
+ lag(1 1): (1 1) là độ trễ của các biến. Khi chạy mô hình tùy từng trường hợp các
bạn có thể thay đổi độ trễ của các biến để có kết quả phù hợp.
Phần 3: iv( AGE SALE GOV GDP INFL MCGDP ): Các biến còn lại (ngoại trừ
biến nội sinh).


11

** Kiểm tra sự phù hợp của mô hình GMM: Xem xét 2 giá trị P_value

của Sargan test và P-valueAR(2). Nếu 2 giá trị ngày càng tiến về 1 chứng tỏ mô
hình càng phù hợp, cụ thể:
-

Kiểm định về nội sinh trong mô hình của Sargan: P_value = 0.938 (Giá trị
càng tiến gần về 1) - cho thấy việc sử dụng biến công cụ khá tốt, khắc phục

-

được vấn đề nội sinh.
Kiểm định về tự tương quan trong mô hình của Arellano – Bond (1991): PvalueAR(2) = 0.817 (Giá trị càng tiến gần về 1) cho thấy không có sự tương

quan giữa các biến trong mô hình.
8. Câu lệnh thể hiện kết quả dưới dạng bảng:
Thể hiện kết quả dưới dạng bảng table (được sử dụng để trình bày kết quả
trong nội dung chính của luận văn, còn các hình ảnh kết quả thường được thể hiện ở
phần phụ lục).
Câu lệnh esttab, r2 ar2 se scalar(rmse) (Được sử dụng ngay sau kết quả
của mô hình hồi quy)
Đường link tải file excel ví dụ:
/>