Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai! Ở bài trước, chúng ta đã thấy rõ rằng việc sử dụng OLS cho các biến có nhiều giá trị bằng không có thể che giấu những thông tin quan trọng. Vấn đề đặt ra là: nếu không dùng OLS, chúng ta nên dùng mô hình nào? Bài học hôm nay sẽ giới thiệu câu trả lời kinh điển đầu tiên cho câu hỏi đó: mô hình Tobit. Mô hình Tobit, được đặt theo tên của nhà kinh tế học James Tobin, là một trong những công cụ đầu tiên và nổi tiếng nhất được thiết kế đặc biệt để phân tích các biến phụ thuộc bị giới hạn, hay “bị chặn” (censored). Thay vì coi số 0 chỉ là một giá trị thông thường, mô hình Tobit nhìn nhận nó như một kết quả của một quá trình ra quyết định tiềm ẩn. Đây là một bước tiến lớn về mặt lý thuyết và sẽ giúp chúng ta có được những ước lượng sâu sắc hơn về hành vi …