Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong hai bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu “MLE là gì?” và “Làm thế nào để thực hiện MLE trong Stata?”. Các bạn đã nắm được cách xây dựng hàm hợp lý và sử dụng lệnh ml để tìm ra các tham số ước lượng. Bây giờ, chúng ta sẽ trả lời một câu hỏi quan trọng hơn: “Khi nào chúng ta nên tin tưởng vào kết quả của MLE và cần phải cẩn trọng với những gì?”. Bài học hôm nay sẽ giống như một buổi “kiểm tra sức khỏe” cho phương pháp MLE. Chúng ta sẽ bắt đầu với những tin tốt: khám phá các thuộc tính lý thuyết tuyệt vời làm cho MLE trở nên phổ biến và mạnh mẽ. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển sang phần cảnh báo: thảo luận về những cạm bẫy và vấn đề thường gặp trong thực tế, từ các vấn đề kinh tế lượng kinh điển như nội sinh cho đến các lỗi kỹ thuật như sự cố hội tụ …