Trong các bài học trước, chúng ta đã học cách ước lượng các mô hình phức tạp có tính đến phương sai không đồng nhất và tự tương quan chuỗi. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng luôn nảy sinh trong thực hành là: “Khi nào thì chúng ta thực sự cần đến những mô hình phức tạp này?”. Việc sử dụng một mô hình phức tạp hơn mức cần thiết có thể làm giảm độ chính xác của ước lượng, trong khi việc sử dụng một mô hình quá đơn giản lại dẫn đến các suy luận thống kê sai lệch. Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp dựa trên bằng chứng thống kê là một kỹ năng cốt lõi của nhà kinh tế lượng. Bài học này sẽ tập trung vào các kiểm định giả thuyết được thiết kế để giúp chúng ta đưa ra quyết định này một cách có hệ thống. Chúng ta sẽ khám phá các kiểm định Nhân tử Lagrange (LM) để kiểm tra đồng thời sự tồn tại của cả hiệu …