Giới thiệu bài học Chào mừng các bạn đến với bài học thứ sáu! Trong tất cả các mô hình chúng ta đã xem xét cho đến nay, chúng ta đều giả định rằng giá trị của biến phụ thuộc $y_{it}$ chỉ được quyết định bởi các biến giải thích $\mathbf{x’_{it}}$ trong cùng thời kỳ. Đây được gọi là các mô hình tĩnh (static models). Tuy nhiên, trong rất nhiều bối cảnh kinh tế, hành vi hiện tại lại phụ thuộc rất nhiều vào hành vi trong quá khứ. Ví dụ, một công ty đã đầu tư nhiều trong năm ngoái có thể sẽ tiếp tục đầu tư trong năm nay, hoặc một người đã thất nghiệp trong kỳ trước có khả năng cao vẫn thất nghiệp trong kỳ này. Để nắm bắt được “tính ì” hay “sự bền bỉ” (persistence) này, chúng ta cần đến các mô hình dữ liệu bảng động (dynamic panel data models). Đặc điểm nhận dạng của các mô hình này là sự xuất hiện của biến phụ thuộc có độ trễ (ví dụ: $y_{i,t-1}$) …