Trong bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu cách mô hình hóa sự phụ thuộc không gian thông qua cấu trúc của thành phần sai số. Cách tiếp cận này giả định rằng các cú sốc không quan sát được ở một khu vực có thể lan tỏa sang các khu vực lân cận. Tuy nhiên, trong nhiều bối cảnh kinh tế, sự phụ thuộc không gian mang tính trực tiếp hơn: kết quả kinh tế ở một địa điểm (ví dụ: sản lượng, giá nhà, tỷ lệ thất nghiệp) chịu ảnh hưởng trực tiếp từ chính kết quả đó ở các địa điểm lân cận. Đây chính là ý tưởng cốt lõi đằng sau mô hình độ trễ không gian (Spatial Lag Model), hay còn gọi là mô hình tự hồi quy không gian (Spatial Autoregressive Model – SAR). Bài học này sẽ đi sâu vào loại mô hình thứ hai này, khám phá những thách thức kinh tế lượng đặc thù mà nó đặt ra, đặc biệt là vấn đề nội sinh. Sau khi nắm vững các …