Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên và biết rằng nó có một giả định rất mạnh: các yếu tố không quan sát được và không đổi theo thời gian của mỗi cá nhân (như “danh tiếng” của một trường đại học) phải không tương quan với các biến giải thích (như GPA trung bình). Nhưng trong thực tế, giả định này có hợp lý không? Rất có thể các trường danh tiếng hơn cũng có xu hướng có sinh viên với GPA cao hơn. Nếu điều này xảy ra, ước lượng từ mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên sẽ bị chệch. Đây chính là lúc Mô hình Hiệu ứng Cố định (Fixed Effects – FE) tỏa sáng. Đây là một trong những phương pháp mạnh mẽ và được sử dụng phổ biến nhất trong kinh tế lượng dữ liệu bảng, chính vì nó cho phép chúng ta nới lỏng giả định quan trọng nói trên. Trong bài học này, chúng ta sẽ đi sâu vào cơ chế hoạt động của …