Ở bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về phương pháp FGLS như một quy trình hai bước mạnh mẽ để đạt được ước lượng hiệu quả. Các bạn có nhớ ở bước cuối cùng, chúng ta đã chạy một lệnh hồi quy với tùy chọn [aw=w] trong Stata không? Lệnh đó chính là trái tim của bài học hôm nay: Bình phương nhỏ nhất có Trọng số (Weighted Least Squares – WLS). WLS không phải là một khái niệm hoàn toàn mới, mà thực chất là một trường hợp đặc biệt của GLS, được áp dụng riêng cho vấn đề phương sai thay đổi. Thay vì sự phức tạp của ma trận \(\Omega\) tổng quát, WLS tập trung vào việc điều chỉnh cho từng phương sai \(\sigma_i^2\) riêng lẻ. Bài học này sẽ giúp các bạn hiểu sâu sắc về logic đằng sau việc “gán trọng số” cho các quan sát và cách thực hiện nó một cách chính xác trong Stata. Nắm vững WLS chính là nắm vững công cụ thực hành cốt lõi để xử lý …