Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá ra một sự thật quan trọng: việc áp dụng OLS trực tiếp lên các phương trình cấu trúc của một hệ thống đồng thời sẽ dẫn đến kết quả bị chệch. Chúng ta cũng đã học được rằng có một lối thoát, đó là biến đổi hệ thống về “dạng rút gọn”, nơi mỗi biến nội sinh chỉ phụ thuộc vào các biến ngoại sinh, và dạng này có thể được ước lượng bằng OLS. Điều này dẫn đến một câu hỏi vô cùng hợp lý: “Sau khi ước lượng các hệ số \(\pi\) của dạng rút gọn, liệu chúng ta có thể từ đó suy ngược lại để tìm ra các hệ số cấu trúc (\(\alpha, \beta, …\)) mà chúng ta thực sự quan tâm không?” Đây chính là cốt lõi của (identification problem). Đây là một trong những khái niệm “gác cổng” trong kinh tế lượng; nếu một phương trình không được “nhận dạng”, chúng ta không có cách nào để ước …
Các bài đã xem
- Các phương pháp nâng cao và Kiểm định Đặc tả Mô hình
- Ứng dụng TFDIFF và vấn đề hiệu ứng dự đoán
- Tổng hợp và hệ thống hóa kiến thức
- Mô hình ARIMA
- Hiểu về phương sai sai số thay đổi
- Xây dựng mô hình và suy luận nhân quả
- Hướng dẫn thực hành kiểm định giả thuyết với Stata
- 1. Dữ liệu bảng tài chính
- Kiểm định ý nghĩa tổng thể (Kiểm định F) và lựa chọn mô hình
- Thực hành phân tích vi cấu trúc với Stata
- Các giả định còn lại – Biến không ngẫu nhiên và phân phối chuẩn
- Ước lượng hợp lý tối đa (MLE) và kỹ thuật dự báo
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Nền tảng Suy luận Thống kê và Kiểm định Giả thuyết
- Hướng dẫn thực hành toàn diện
- Hiểu về độ ảnh hưởng (cohen's d)
- Tại sao cần mô hình? Giới thiệu về kinh tế lượng và mô hình Harris-Todaro
- 5. Phân tích hồi quy bội: Tiệm cận của OLS
- Thuộc tính không chệch và sai lệch do bỏ sót biến
- Hiểu sâu về vấn đề thiên lệch chọn mẫu
- Các tính chất tiệm cận của ước lượng OLS
- Thực hành Stata – mô phỏng và phân biệt trí nhớ dài
- Tổng kết và định hướng học tập
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Tổng hợp và lý thuyết nâng cao
- Hướng dẫn thực hành với Stata
- Thực hành phân tích rủi ro với Stata
- Ước lượng LATE và hàm phản ứng trung bình (LARF)
- Thực hành phân tích IV với Stata
- Các kiểm định phát hiện tự tương quan
- 1. Các câu hỏi kinh tế và dữ liệu
- Hồi quy về trung bình, nghiệm đơn vị và dự báo
- Giải bài toán OLS với nhiều biến
- Mô hình hiệu ứng cố định
- 1. Bản chất của kinh tế lượng và dữ liệu kinh tế
- Tổng hợp về giả thuyết thị trường hiệu quả
-
Xem thêm