Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư! Trong các bài học trước, chúng ta đã đi từ việc xây dựng mô hình, kiểm tra giả định, và nâng cấp lên mô hình động. Chúng ta đã nhấn mạnh rằng để các ước lượng OLS là nhất quán, dữ liệu của chúng ta cần phải có tính dừng và phụ thuộc yếu. Bây giờ là lúc chúng ta đối mặt với câu hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu không có những đặc tính tốt đẹp đó?” Câu trả lời là chúng ta có thể rơi vào một cái bẫy rất nguy hiểm gọi là hồi quy giả (spurious regression). Đây là một hiện tượng mà ở đó, kết quả hồi quy OLS cho thấy một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê rất cao (R-squared cao, t-statistic lớn) giữa hai hoặc nhiều biến, trong khi trên thực tế, chúng hoàn toàn không có mối liên hệ nhân quả nào với nhau. Đây không phải là một vấn đề nhỏ; nó có thể dẫn đến …