Nền tảng FGLS và ứng dụng cho phương sai thay đổi FGLS foundation and application to heteroskedasticity Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài học về hồi quy với sai số tương quan. Ở bài giới thiệu, chúng ta đã biết rằng một trong những giả định cốt lõi của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là các sai số độc lập và có phương sai không đổi (homoskedasticity). Tuy nhiên, trong thực tế, giả định này thường bị vi phạm. Khi phương sai của sai số thay đổi theo các quan sát, chúng ta gọi đó là hiện tượng phương sai của sai số thay đổi (heteroskedasticity). Nếu bỏ qua vấn đề này, ước lượng OLS tuy vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả nữa, và các suy diễn thống kê (kiểm định t, F) sẽ không còn đáng tin cậy. Vậy làm thế nào để giải quyết vấn đề này một cách triệt để? Bài học hôm nay sẽ giới thiệu đến các bạn một phương pháp ước lượng mạnh …