Bài 1: Tính nhất quán của ước lượng OLS The foundation of large sample properties Giới thiệu Chào các bạn sinh viên, trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá tính không chệch (unbiasedness) – một tính chất rất đáng mong đợi của ước lượng OLS. Nó đảm bảo rằng, trung bình, ước lượng của chúng ta sẽ đúng bằng giá trị tổng thể, bất kể kích thước mẫu là bao nhiêu. Đây được gọi là một tính chất “mẫu hữu hạn” hay “mẫu nhỏ”. Tuy nhiên, trong thực tế, không phải lúc nào chúng ta cũng có thể đạt được tính không chệch. Vậy có một tiêu chuẩn tối thiểu nào mà mọi ước lượng tốt đều phải đáp ứng không? Câu trả lời là có, và đó chính là tính nhất quán (consistency). Đây là một tính chất “mẫu lớn”, hay còn gọi là tính chất tiệm cận. Ý tưởng cốt lõi rất trực quan: nếu chúng ta thu thập ngày càng nhiều dữ liệu, liệu ước lượng của chúng ta có tiến ngày càng gần …