Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai trong chuỗi bài của chúng ta. Trong bài học trước, chúng ta đã xây dựng mô hình Solow và có được một phương trình ước lượng. Tuy nhiên, việc chạy hồi quy chỉ là bước đầu tiên. Để có thể tin tưởng vào các kết quả đó – ví dụ, để kết luận rằng tiến bộ công nghệ của Argentina thực sự là 1% mỗi năm – chúng ta phải chắc chắn rằng phương pháp ước lượng OLS của chúng ta là hợp lệ cho loại dữ liệu này. Như đã thảo luận, dữ liệu chuỗi thời gian có những đặc tính rất khác biệt. Do đó, các giả định của Mô hình Hồi quy Tuyến tính Cổ điển (CLM) mà chúng ta đã học với dữ liệu chéo cần được xem xét lại một cách cẩn thận. Bài học này sẽ tập trung giải thích các giả định cần thiết để ước lượng OLS là không chệch (unbiased) và có phương sai nhỏ nhất (efficient) trong bối cảnh chuỗi …