Chào mừng các bạn đã đến với bài học thứ năm. Cho đến nay, chúng ta đã làm việc với các biến số có thể đo lường được một cách rõ ràng, như điểm GPA hay số kỳ thực tập. Nhưng trong thế giới thực, rất nhiều thông tin quan trọng lại không phải là những con số. Ví dụ, giới tính, ngành học, việc một công ty có niêm yết trên sàn chứng khoán hay không, hay một cuộc khủng hoảng tài chính có xảy ra trong một năm nào đó hay không. Đây đều là những thông tin định tính, nhưng chúng có thể có tác động rất lớn đến kết quả mà chúng ta đang nghiên cứu. Vậy làm thế nào để đưa những thông tin “có hoặc không”, “nam hay nữ” này vào mô hình hồi quy của chúng ta? Câu trả lời nằm ở một công cụ cực kỳ hữu ích và linh hoạt: biến giả (dummy variables). Trong phần đầu của bài học hôm nay, chúng ta sẽ học cách tạo và diễn giải …
Các bài đã xem
- Đồng tích hợp – Khi các chuỗi thời gian "sánh bước" cùng nhau trong dài hạn
- Hướng tới một thực hành nghiên cứu có hiệu năng và trách nhiệm
- Nền tảng của mô hình tuyến tính đa biến và tương quan tập hợp
- Giới thiệu phương pháp GMM và các điều kiện mô-men
- Giải pháp biến công cụ và bộ ước lượng GMM Arellano-Bond
- Mô hình hiệu ứng cố định hai chiều và hiệu ứng tương tác
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Hướng dẫn thực hành xử lý biến nội sinh với Stata
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Hồi quy hai giai đoạn (2SLS) và các vấn đề thực tiễn
- Tính ngoại sinh ngặt và các phương pháp ước lượng nâng cao
-
Xem thêm