Bài 5: Lựa chọn mô hình và Kiểm định Hausman Model selection and the Hausman test Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá một loạt các phương pháp ước lượng cho dữ liệu bảng: OLS Gộp, Hiệu ứng Ngẫu nhiên (RE), Hiệu ứng Cố định (FE), và Sai phân bậc nhất (FD). Mỗi phương pháp đều có những điểm mạnh, điểm yếu và dựa trên những giả định khác nhau. Một câu hỏi tự nhiên và cực kỳ quan trọng mà mọi nhà nghiên cứu đều phải đối mặt là: “Làm thế nào để chọn được mô hình phù hợp nhất cho dữ liệu của tôi?” Sự lựa chọn quan trọng nhất thường xoay quanh việc quyết định giữa RE và FE. RE hiệu quả hơn (cho sai số chuẩn nhỏ hơn) nhưng đòi hỏi giả định mạnh rằng hiệu ứng không quan sát \(c_i\) không tương quan với các biến giải thích. Ngược lại, FE mạnh mẽ hơn (cho phép tương quan) nhưng kém hiệu quả hơn và không thể ước lượng các biến …