Giới thiệu Chào các bạn sinh viên, trong bài học trước, chúng ta đã học cách sử dụng mô hình Tobit để xử lý dữ liệu bị kiểm duyệt. Đây là một công cụ kinh điển và cực kỳ hữu ích. Tuy nhiên, mô hình Tobit được xây dựng trên một giả định khá chặt chẽ: đó là các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định “có tham gia hay không” (ví dụ: có đi làm thêm hay không) cũng chính là các yếu tố ảnh hưởng đến “mức độ tham gia” (làm bao nhiêu giờ), và quan trọng là chúng có tác động cùng chiều. Trong nhiều tình huống thực tế, giả định này có thể không hợp lý. Hãy xem xét quyết định quyên góp từ thiện. Tuổi tác có thể làm tăng khả năng một người sẽ quyên góp (do có ý thức xã hội cao hơn), nhưng những người trẻ tuổi hơn, nếu đã quyên góp, lại có thể quyên góp số tiền lớn hơn (do thu nhập cao hơn). Trong trường hợp này, biến “tuổi” …
Các bài đã xem
- Mô hình GARCH – Công cụ tiêu chuẩn để mô hình hóa biến động
- Bài tổng hợp: Hệ thống hóa kiến thức
- Các phương pháp nâng cao và Kiểm định Đặc tả Mô hình
- Kiểm định tính không đồng nhất với thống kê Q
- Ứng dụng GMM trong các mô hình kinh tế lượng
- Tính toán lợi suất và lý thuyết danh mục đầu tư
- Thảo luận, ứng dụng và hướng dẫn thực hành với Stata
-
Xem thêm