Các chủ đề đặc biệt trong kinh tế lượng dữ liệu bảng

Sau khi đã đi qua các mô hình nền tảng như mô hình tĩnh, động, và dữ liệu không cân bằng, chúng ta đã có một bộ công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu bảng. Tuy nhiên, thế giới nghiên cứu thực tế luôn ẩn chứa những thách thức phức tạp hơn, đòi hỏi các phương pháp tiếp cận tinh vi và chuyên biệt. Dữ liệu không phải lúc nào cũng “sạch”, cấu trúc không phải lúc nào cũng đơn giản, và các giả định cơ bản không phải lúc nào cũng được thỏa mãn. Chuỗi bài viết này sẽ đưa chúng ta vào thế giới của những “chủ đề đặc biệt” đó, giải quyết các vấn đề nâng cao mà bất kỳ nhà nghiên cứu kinh tế lượng nào cũng có thể gặp phải.

Chúng ta sẽ bắt đầu với một vấn đề kinh điển: sai số đo lường (measurement error), và khám phá cách dữ liệu bảng cung cấp một giải pháp độc đáo để khắc phục nó. Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu các cấu trúc dữ liệu phức tạp như bảng xoay vòng (rotating panels) và bảng giả (pseudo-panels), vốn rất phổ biến trong các cuộc điều tra quy mô lớn. Loạt bài cũng sẽ đi sâu vào cuộc tranh luận về tính không đồng nhất của tham số và sự khác biệt giữa các ước lượng ngắn hạn và dài hạn. Cuối cùng, chúng ta sẽ chuyển sang một loại biến phụ thuộc hoàn toàn khác: dữ liệu đếm (count data), và học cách áp dụng các mô hình Poisson và Nhị thức Âm trong bối cảnh dữ liệu bảng.

Mục tiêu của chuỗi bài viết này là trang bị cho bạn những công cụ nâng cao, giúp bạn tự tin đối mặt với những thách thức phức tạp nhất trong phân tích dữ liệu. Bằng cách kết hợp lý thuyết chặt chẽ và các ví dụ ứng dụng, chúng ta sẽ vượt ra ngoài các mô hình tiêu chuẩn để tiến tới một sự hiểu biết sâu sắc và toàn diện hơn về kinh tế lượng dữ liệu bảng. Ba từ khóa chính của series này là: Sai số đo lường, Bảng giả, và Dữ liệu đếm.

Kiến thức tiên quyết

Mục tiêu học tập

Tài liệu tham khảo chính

Phụ lục: Dữ liệu thực hành cho Series

Để thuận tiện cho việc thực hành, đặc biệt là trong bài học về dữ liệu đếm, chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu kinh điển về bằng sáng chế và chi tiêu R&D của Hausman, Hall, và Griliches (1984). Bộ dữ liệu này có sẵn trong Stata.

* ==================================================
* TẢI DỮ LIỆU SÁNG CHẾ VÀ R&D
* Nguồn: Hausman, Hall, and Griliches (1984)
* Dữ liệu có sẵn trong Stata
* ==================================================

* Tải bộ dữ liệu
webuse patsim, clear

* Mô tả dữ liệu
describe pat logr logk scisect

* ==================================================
* TẢI DỮ LIỆU SÁNG CHẾ VÀ R&D
* Nguồn: Hausman, Hall, and Griliches (1984)
* Dữ liệu có sẵn trong Stata
* ==================================================

* Tải bộ dữ liệu
webuse patsim, clear

* Mô tả dữ liệu
describe pat logr logk scisect

Bạn có thể chạy lệnh trên trong Stata để tải dữ liệu và chuẩn bị cho bài học thực hành về mô hình dữ liệu đếm. Hoặc tải file .csv đã được chuẩn bị sẵn dưới đây.