Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá sức mạnh của mô hình Tác động Cố định (FE) trong việc loại bỏ chệch do các biến bị bỏ sót không đổi theo thời gian. Bằng cách tập trung vào sự biến động “bên trong” mỗi đối tượng, FE cung cấp các ước lượng nhất quán ngay cả khi các đặc tính không quan sát được (\(\mu_i\)) có tương quan với các biến giải thích. Tuy nhiên, phương pháp này có một hạn chế lớn: nó loại bỏ tất cả các biến không thay đổi theo thời gian (như giới tính, ngành công nghiệp, vị trí địa lý), khiến chúng ta không thể ước lượng được tác động của chúng. Bài học này sẽ giới thiệu một phương pháp tiếp cận thay thế: mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects – RE). Thay vì coi \(\mu_i\) là một tham số cố định cần loại bỏ, mô hình RE xử lý nó như một thành phần ngẫu nhiên của sai số. Cách tiếp cận này không chỉ hiệu quả hơn …