Trong hai bài học trước, chúng ta đã khám phá các phương pháp Hiệu ứng Cố định và Hiệu ứng Ngẫu nhiên để xử lý các thành phần sai số không quan sát được. Đặc biệt, mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên đã giới thiệu phương pháp Bình phương Tối thiểu Tổng quát Khả thi (FGLS), một quy trình hai bước: đầu tiên ước lượng các thành phần phương sai, sau đó sử dụng chúng để thực hiện hồi quy GLS. Mặc dù hiệu quả, quy trình này vẫn mang tính tuần tự. Kinh tế lượng cung cấp một phương pháp thay thế, mạnh mẽ và toàn diện hơn, đó là Ước lượng Hợp lý Tối đa (MLE). MLE tiếp cận bài toán ước lượng từ một góc độ khác. Thay vì thực hiện theo từng bước, nó tìm kiếm một bộ tham số (bao gồm cả hệ số hồi quy $\beta$ và các thành phần phương sai) để tối đa hóa “khả năng” (likelihood) quan sát được bộ dữ liệu thực tế, dưới một giả định cụ thể về …