Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá cách mô hình hóa các quyết định với nhiều lựa chọn không có thứ tự bằng mô hình Logit Đa thức. Tuy nhiên, trong tài chính và kinh doanh, chúng ta thường xuyên gặp phải một loại dữ liệu đặc biệt khác: dữ liệu có một trật tự hay thứ hạng tự nhiên. Hãy nghĩ về xếp hạng tín dụng của một trái phiếu, từ AAA (tốt nhất) xuống D (vỡ nợ), hay kết quả khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng theo thang điểm từ 1 đến 5. Việc phân tích loại dữ liệu này đặt ra một thách thức riêng. Chúng ta không thể sử dụng OLS thông thường vì các con số (1, 2, 3,…) chỉ mang ý nghĩa thứ hạng, chứ không phải khoảng cách giữa chúng là bằng nhau. Đồng thời, chúng ta cũng không nên dùng mô hình Logit Đa thức vì nó sẽ bỏ qua thông tin quý giá về thứ tự của các …