Giới thiệu tối ưu hóa trong Mata

Introduction to Optimization in Mata

Tổng quan về tối ưu hóa tùy chỉnh trong Stata

Chào các bạn sinh viên, trong hành trình nghiên cứu kinh tế lượng, chúng ta thường xuyên sử dụng các câu lệnh quen thuộc như regress, logit, hay poisson. Đây là những công cụ mạnh mẽ, nhưng chúng chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Đôi khi, các mô hình nghiên cứu của chúng ta trở nên phức tạp đến mức không có một câu lệnh nào được lập trình sẵn trong Stata có thể đáp ứng được. Đó là những lúc chúng ta cần tự mình “dạy” cho Stata cách tối ưu hóa một hàm mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như hàm hợp lý (likelihood function) của một mô hình kinh tế mới. Đây chính là lúc môi trường lập trình ma trận mạnh mẽ của Stata, mang tên Mata, phát huy tác dụng.

Mata cung cấp hai bộ công cụ chính cho việc tối ưu hóa số: moptimize() và optimize(). Thoạt nhìn, chúng có vẻ đáng sợ, nhưng thực chất chúng là những người bạn đồng hành đắc lực, cho phép chúng ta toàn quyền kiểm soát quá trình ước lượng. Thay vì bị giới hạn bởi các câu lệnh có sẵn, bạn có thể xây dựng bất kỳ mô hình ước lượng nào, miễn là bạn có thể định nghĩa được hàm mục tiêu của nó. Chuỗi bài học này sẽ trang bị cho các bạn những kỹ năng cần thiết để làm chủ các công cụ này, biến những ý tưởng mô hình phức tạp trên giấy thành các kết quả nghiên cứu cụ thể. Chúng ta sẽ bắt đầu từ những khái niệm cơ bản nhất và đi từng bước một, đảm bảo rằng bất kỳ ai có nền tảng kinh tế lượng và Stata đều có thể theo kịp. Hãy sẵn sàng để nâng tầm kỹ năng phân tích của mình lên một đẳng cấp mới!

CẤU TRÚC CHUỖI BÀI HỌC

PHỤ LỤC: Dữ liệu sử dụng cho chuỗi bài học

Trong suốt chuỗi bài này, chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu mus210mepsdocvisyoung từ sách giáo khoa của Cameron và Trivedi (2022). Bộ dữ liệu này chứa thông tin về số lần đi khám bác sĩ (docvis) và các đặc điểm kinh tế-xã hội khác. Chúng ta sẽ tập trung vào dữ liệu của năm 2002.

Các bạn có thể tải và chuẩn bị dữ liệu bằng các lệnh Stata dưới đây:

* ==================================================
* MỤC ĐÍCH: Tải và chuẩn bị dữ liệu thực hành
* NGUỒN DỮ LIỆU: Cameron & Trivedi (2022)
* ==================================================

* Bước 1: Tải bộ dữ liệu từ trang web của Stata Press
* Lưu ý: cần có kết nối internet
use mus210mepsdocvisyoung, clear

* Bước 2: Chỉ giữ lại các quan sát trong năm 2002
* Lệnh `quietly` (viết tắt: qui) để ẩn output của lệnh
quietly keep if year02 == 1

* Bước 3: Khám phá các biến chính sẽ sử dụng
* docvis: số lần khám bác sĩ (biến phụ thuộc)
* private: có bảo hiểm tư nhân hay không (1=có, 0=không)
* chronic: có bệnh mãn tính hay không (1=có, 0=không)
* female: giới tính nữ (1=nữ, 0=nam)
* income: thu nhập của gia đình (đơn vị: $10,000)
describe docvis private chronic female income

* Bước 4: Xem thống kê mô tả của các biến
summarize docvis private chronic female income

* ==================================================
* MỤC ĐÍCH: Tải và chuẩn bị dữ liệu thực hành
* NGUỒN DỮ LIỆU: Cameron & Trivedi (2022)
* ==================================================

* Bước 1: Tải bộ dữ liệu từ trang web của Stata Press
* Lưu ý: cần có kết nối internet
use mus210mepsdocvisyoung, clear

* Bước 2: Chỉ giữ lại các quan sát trong năm 2002
* Lệnh `quietly` (viết tắt: qui) để ẩn output của lệnh
quietly keep if year02 == 1

* Bước 3: Khám phá các biến chính sẽ sử dụng
* docvis: số lần khám bác sĩ (biến phụ thuộc)
* private: có bảo hiểm tư nhân hay không (1=có, 0=không)
* chronic: có bệnh mãn tính hay không (1=có, 0=không)
* female: giới tính nữ (1=nữ, 0=nam)
* income: thu nhập của gia đình (đơn vị: $10,000)
describe docvis private chronic female income

* Bước 4: Xem thống kê mô tả của các biến
summarize docvis private chronic female income

Hãy chạy các lệnh trên để làm quen với dữ liệu trước khi chúng ta bắt đầu bài học đầu tiên. Việc hiểu rõ bối cảnh và đặc điểm của dữ liệu là bước khởi đầu quan trọng cho mọi phân tích thành công.