Trong bài học trước, chúng ta đã phân tích kỹ lưỡng Mô hình Xác suất Tuyến tính (LPM) và nhận thấy những hạn chế nghiêm trọng của nó, đặc biệt là khả năng đưa ra các dự báo xác suất vô nghĩa (nằm ngoài khoảng [0, 1]) và giả định thiếu thực tế về tác động biên không đổi. Những vấn đề này thôi thúc sự ra đời của một phương pháp tiếp cận mạnh mẽ và hợp lý hơn, có khả năng mô hình hóa xác suất một cách tự nhiên trong phạm vi cho phép. Bài học này sẽ giới thiệu chi tiết về hai mô hình được xem là “tiêu chuẩn vàng” trong phân tích lựa chọn nhị phân: mô hình Logit và mô hình Probit. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách xây dựng nền tảng lý thuyết chung cho cả hai mô hình thông qua khái niệm biến tiềm ẩn (latent variable). Sau đó, chúng ta sẽ khám phá phương pháp ước lượng phù hợp cho các mô hình phi tuyến này – Ước lượng …