Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư! Ở các bài trước, chúng ta đã học cách “điều chỉnh” bằng hồi quy và “tìm người song sinh” bằng so khớp. Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu một triết lý khác: thay vì thay đổi mô hình hay tìm kiếm các cặp đôi, chúng ta sẽ “thay đổi chính bộ dữ liệu” bằng cách Tái trọng số (Reweighting). Ý tưởng là gán cho mỗi quan sát một “trọng số” để làm cho nhóm đối chứng trông giống hệt nhóm can thiệp về mặt phân phối các đặc điểm. Hãy tưởng tượng trong mẫu của chúng ta, nhóm được can thiệp có rất nhiều người trẻ, trong khi nhóm đối chứng lại có nhiều người lớn tuổi. Một phép so sánh đơn giản sẽ bị sai lệch. Phương pháp tái trọng số sẽ gán trọng số cao hơn cho những người trẻ trong nhóm đối chứng và trọng số thấp hơn cho những người lớn tuổi, để sau khi áp dụng trọng số, phân phối tuổi của nhóm đối …
Các bài đã xem
- Nền tảng về kinh tế lượng Bayes
- Áp dụng MLE cho các mô hình hồi quy quen thuộc
- Tổng hợp và hướng phát triển
- Giải quyết mô hình và suy luận kinh tế lượng
- Các kỹ thuật ước lượng IV và xử lý tính dị biệt
- Mô hình COGARCH và sức mạnh của quy trình Lévy
- Tổng kết và Ứng dụng trong Quản trị Rủi ro
- Giới thiệu về dữ liệu bảng và các mô hình cơ bản
- Nền tảng mô hình GARCH và ước lượng LSE
-
Xem thêm