Trong các bài học trước, để đơn giản hóa, chúng ta đã tập trung vào một mô hình tự hồi quy chỉ có biến phụ thuộc trễ. Tuy nhiên, trong hầu hết các nghiên cứu thực tế, chúng ta quan tâm đến một mô hình tổng quát hơn, bao gồm nhiều biến giải thích khác (ký hiệu là các biến \(x\)). Bài học cuối cùng này sẽ trang bị cho các bạn kiến thức để xử lý những mô hình phức tạp này, giúp các bạn sẵn sàng đối mặt với các bài toán nghiên cứu đa dạng. Mô hình tổng quát của chúng ta có dạng: $$y_{it} = \beta_1 y_{i,t-1} + \beta_2 x_{2it} + \ldots + \beta_k x_{kit} + c_i + u_{it}$$ Vấn đề nội sinh do biến phụ thuộc trễ \(y_{i,t-1}\) vẫn tồn tại và cách xử lý vẫn như cũ (sử dụng các độ trễ làm công cụ). Tuy nhiên, bây giờ chúng ta phải đối mặt với một câu hỏi mới: Bản chất của các biến \(x\) là gì và chúng ta nên xử lý chúng …