Ở bài học trước, chúng ta đã nắm vững cách mô hình hóa và ước lượng mô hình thành phần sai số với sai số tuân theo quy trình AR(1). Đó là một nền tảng lý thuyết và thực hành quan trọng. Tuy nhiên, giá trị thực sự của một mô hình kinh tế lượng nằm ở khả năng ứng dụng linh hoạt trong các điều kiện dữ liệu không hoàn hảo và khả năng cung cấp những dự báo hữu ích cho tương lai—hai yêu cầu cốt lõi trong hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm. Bài học này sẽ mở rộng kiến thức của chúng ta bằng cách giải quyết hai ứng dụng nâng cao. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xử lý dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data), một tình huống cực kỳ phổ biến khi dữ liệu bị thiếu hoặc không thể thu thập được ở một số thời điểm cho một số đối tượng. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng dự báo (prediction) cho các kỳ …