Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc ước lượng mối quan hệ giữa các biến số. Tuy nhiên, khi làm việc với dữ liệu có chiều thời gian, có một vấn đề tiềm ẩn mà chúng ta phải giải quyết trước tiên: vấn đề tính dừng (stationarity). Nếu các bạn còn nhớ từ các học phần kinh tế lượng cơ bản, việc hồi quy các biến không dừng với nhau có thể dẫn đến một hiện tượng nguy hiểm gọi là “hồi quy giả mạo” (spurious regression), nơi chúng ta tìm thấy một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê trong khi thực tế không hề có. Để tránh điều này, chúng ta cần thực hiện các (unit root tests). Bài học hôm nay sẽ mở rộng khái niệm này từ chuỗi thời gian đơn lẻ sang môi trường dữ liệu bảng. Chúng ta sẽ tìm hiểu tại sao việc thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị trên dữ liệu bảng lại mạnh mẽ hơn nhiều so với việc kiểm tra từng chuỗi riêng …