Ước lượng mô hình Probit Bayes: từ probit đến lệnh bayesmh Estimating a Bayesian Probit model: from probit to the bayesmh command Hai cách tiếp cận một bài toán Trong kinh tế lượng, mục tiêu của chúng ta thường là ước lượng mối quan hệ giữa các biến số. Với các biến kết quả nhị phân (như quyết định mua hàng, có đi làm hay không), mô hình Probit là một công cụ vô cùng quen thuộc. Theo cách tiếp cận truyền thống, hay còn gọi là cách tiếp cận tần suất (frequentist), chúng ta sử dụng phương pháp Ước lượng Hợp lý Tối đa (MLE) để tìm ra một bộ tham số “tốt nhất” duy nhất nhằm giải thích dữ liệu. Lệnh probit trong Stata chính là công cụ thực hiện việc này. Tuy nhiên, thế giới không phải lúc nào cũng chỉ có một “câu trả lời đúng”. Phương pháp Bayes mang đến một góc nhìn khác: thay vì tìm một giá trị duy nhất, nó xem xét tất cả các giá trị tham số có thể …