Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về dữ liệu bảng không cân bằng. Trong phần giới thiệu, chúng ta đã nhận thấy rằng dữ liệu không cân bằng là một thực tế phổ biến trong nghiên cứu kinh tế. Thay vì xem đây là một trở ngại, bài học này sẽ trang bị cho chúng ta những công cụ cần thiết để xử lý chúng một cách hiệu quả. Chúng ta sẽ bắt đầu với kịch bản đơn giản nhất: mô hình thành phần sai số một chiều (one-way error component model). Mục tiêu chính của bài học này là xây dựng lại các phương pháp ước lượng quen thuộc—OLS, Within, Between, và GLS—trong bối cảnh mới, nơi số lượng quan sát theo thời gian ($T_i$) không còn là hằng số cho mọi đối tượng. Chúng ta sẽ khám phá xem các phép biến đổi và công thức tính toán thay đổi như thế nào để thích ứng với cấu trúc dữ liệu mới này. Việc nắm vững những điều chỉnh cơ bản …