Các phương pháp Gradient và Gỡ lỗi chương trình Navigating the optimization process Khi quá trình “leo đồi” không hề bằng phẳng Trong bài học trước, chúng ta đã thành công trong việc tự xây dựng và ước lượng các mô hình Poisson, Negative Binomial và NLS. Quá trình diễn ra thật suôn sẻ: chúng ta định nghĩa mô hình, ra lệnh tối ưu hóa, và Stata trả về kết quả đẹp đẽ. Đó là kịch bản lý tưởng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu thực tế, con đường đến đỉnh đồi của hàm mục tiêu thường không bằng phẳng. Đôi khi, thuật toán có thể bị “lạc đường”, đi vào những vùng lồi lõm, hoặc thậm chí không thể tìm thấy đỉnh. Đây là lúc mà một nhà kinh tế lượng thực thụ thể hiện sự khác biệt. Thay vì chỉ là một người “sử dụng phần mềm”, chúng ta cần trở thành một người “làm chủ cỗ máy”. Bài học này sẽ trang bị cho bạn những kỹ năng đó. Chúng ta sẽ học cách đọc và giải …