Mô hình Tác động ngẫu nhiên và Tác động cố định (RE & FE) Random-effects and fixed-effects models Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba trong chuỗi bài của chúng ta. Ở bài trước, chúng ta đã học một phương pháp rất hiệu quả để xử lý sai số phân cụm: tiếp tục sử dụng OLS nhưng điều chỉnh sai số chuẩn (cluster-robust standard errors). Cách tiếp cận đó rất mạnh mẽ vì nó không đòi hỏi chúng ta phải biết chính xác tại sao các sai số lại có tương quan. Tuy nhiên, đôi khi chúng ta muốn đi sâu hơn và mô hình hóa trực tiếp cấu trúc sai số này. Việc làm này có thể mang lại các ước lượng hiệu quả hơn nếu mô hình của chúng ta là đúng. Bài học hôm nay sẽ giới thiệu hai phương pháp phổ biến nhất để làm điều này cho dữ liệu có cấu trúc cụm: Mô hình Tác động ngẫu nhiên (Random-Effects – RE) và Mô hình Tác động cố định (Fixed-Effects …