Khám phá các kỹ thuật nâng cao trong mô hình phi tham số Exploring advanced nonparametric techniques 1. Giới thiệu Trong suốt các bài học vừa qua, chúng ta đã tập trung vào các bài toán với một biến độc lập duy nhất (ví dụ: $E[Y|X=x]$). Các phương pháp làm trơn Kernel đã hoạt động rất hiệu quả trong những trường hợp này. Tuy nhiên, trong thực tế, hầu hết các hiện tượng kinh tế đều phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Ví dụ, lợi suất của một danh mục đầu tư không chỉ phụ thuộc vào lợi suất thị trường ngày hôm qua, mà còn có thể phụ thuộc vào lãi suất, tỷ giá, và biến động của chính nó trong nhiều ngày trước. Khi chúng ta cố gắng áp dụng trực tiếp hồi quy Kernel cho các bài toán có nhiều biến độc lập (ví dụ: $E[Y|X_1=x_1, X_2=x_2, …, X_k=x_k]$), chúng ta sẽ phải đối mặt với một kẻ thù đáng gờm mang tên “Lời nguyền số chiều” (The Curse of Dimensionality). Về cơ bản, khi số …