Phân tích kinh tế lượng từ lý thuyết đến thực hành
From Theoretical Foundations to Practical Applications in Econometrics
CẤU TRÚC TÀI LIỆU
- Nền tảng hồi quy tuyến tính và Suy luận thống kêBạn sẽ nắm vững mô hình OLS từ gốc rễ, hiểu sâu sắc các giả định, cách diễn giải hệ số và thực hiện các kiểm định giả thuyết cốt lõi. Đây là nền tảng vững chắc để bạn tự tin chẩn đoán mô hình và suy luận thống kê một cách chính xác trên phần mềm Stata.
- Mở rộng hồi quy và xử lý vấn đề nội sinhKhám phá cách mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp và phi tuyến. Quan trọng nhất, bạn sẽ học cách xác định và giải quyết vấn đề nội sinh (endogeneity) bằng kỹ thuật biến công cụ (IV), một kỹ năng thiết yếu trong nghiên cứu ứng dụng.
- Các mô hình nâng cao cho dữ liệu phức tạpBạn sẽ được trang bị các công cụ mạnh mẽ để xử lý các cấu trúc dữ liệu đa dạng, từ hệ phương trình hồi quy (SUR, SEM) đến dữ liệu bảng (panel data). Bạn sẽ học cách lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên để kiểm soát các yếu tố không quan sát được.
- Các khung ước lượng hiện đại: GMM, MLE và BayesĐi sâu vào lý thuyết đằng sau các phương pháp ước lượng tiên tiến. Bạn sẽ hiểu rõ bản chất, ưu nhược điểm và khi nào nên sử dụng GMM, MLE hay các phương pháp Bayes, giúp nâng tầm các phân tích của bạn lên một cấp độ chuyên sâu và linh hoạt hơn.
- Mô hình biến phụ thuộc giới hạn và lựa chọn rời rạcLàm chủ các kỹ thuật để phân tích các biến kết quả không liên tục như quyết định “có/không”, lựa chọn đa phương, hay dữ liệu bị kiểm duyệt. Bạn sẽ thành thạo các mô hình Probit, Logit, Tobit và phương pháp điều chỉnh lựa chọn mẫu Heckman, rất phổ biến trong kinh tế vi mô.
- Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và đồng liên kếtChinh phục các thách thức đặc thù của dữ liệu theo thời gian, từ việc kiểm định và xử lý tự tương quan đến phân tích các chuỗi không dừng. Bạn sẽ học cách kiểm định đồng liên kết (cointegration) để khám phá các mối quan hệ kinh tế dài hạn.
MỤC LỤC CHI TIẾT
Chương 1: Nhập môn kinh tế lượng hiện đại
- Kinh tế lượng là gì? Nền tảng và vai trò
- Quy trình mô hình hóa trong kinh tế lượng
- Hướng dẫn thực hành: Khởi đầu dự án với Stata
Chương 2: Nền tảng mô hình hồi quy tuyến tính
- Mô hình hồi quy tuyến tính là gì?
- Các giả định nền tảng: tuyến tính, hạng đầy đủ, ngoại sinh
- Các giả định về sai số và quy trình tạo dữ liệu
- Hướng dẫn thực hành phân tích hồi quy với Stata
Chương 3: Hồi quy bình phương nhỏ nhất
- Nền tảng của hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS)
- Ý nghĩa hệ số hồi quy và định lý Frisch-Waugh
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình
- Hướng dẫn thực hành ước lượng OLS với Stata
Chương 4: Ước lượng mô hình hồi quy bằng OLS
- Nền tảng của ước lượng OLS
- Các tính chất tiệm cận của ước lượng OLS
- Suy luận vững và phương pháp Delta
- Ước lượng khoảng và dự báo
- Hướng dẫn thực hành toàn diện với Stata
Chương 5: Kiểm định giả thuyết và lựa chọn mô hình
- Phương pháp luận kiểm định giả thuyết
- Kiểm định Wald và thống kê F
- Kiểm định dựa trên độ phù hợp và nhân tử Lagrange
- Lựa chọn giữa các mô hình và kiểm định đặc tả
- Hướng dẫn thực hành kiểm định giả thuyết với Stata
Chương 6: Hình thức hàm và thay đổi cấu trúc
- Sức mạnh của biến nhị phân trong hồi quy
- Phân tích tác động chính chuỗi bài giảng với hồi quy khác biệt kép
- Hồi quy gián đoạn và điểm gãy
- Mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến
- Phát hiện thay đổi cấu trúc với kiểm định Chow
Chương 7: Mô hình hồi quy phi tuyến và phi tham số
- Giới thiệu mô hình hồi quy phi tuyến (NLS)
- Mô hình loglinear và phân tích tác động tương tác
- Hồi quy median và hồi quy phân vị
- Các mô hình bán tham số và phi tham số
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
Chương 8: Tính nội sinh và ước lượng biến công cụ
- Nền tảng về nội sinh và biến công cụ
- Kỹ thuật ước lượng biến công cụ (IV)
- Các phương pháp nâng cao và kiểm định đặc tả
- Các vấn đề thực tiễn: công cụ yếu và sai số đo lường
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
Chương 9: Mô hình hồi quy tổng quát và phương sai thay đổi
- Giới thiệu mô hình hồi quy tổng quát
- Ước lượng hiệu quả với GLS và FGLS
- Phương sai thay đổi và ước lượng WLS
- Các kiểm định về phương sai thay đổi
- Hướng dẫn thực hành với Stata
Chương 10: Hệ thống phương trình hồi quy
- Giới thiệu hệ phương trình và mô hình SUR
- Ước lượng mô hình SUR với FGLS
- Giới thiệu mô hình phương trình đồng thời (SEM)
- Ước lượng SEM với 2SLS
- Hướng dẫn thực hành SUR và SEM với Stata
Chương 11: Mô hình cho dữ liệu bảng
- Mô hình hồi quy gộp và hiệu ứng cố định
- Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và kiểm định Hausman
- Xử lý nội sinh và ước lượng biến công cụ
- Các mô hình dữ liệu bảng động
- Hướng dẫn thực hành với Stata
Chương 12: Khung ước lượng trong kinh tế lượng
- Các phương pháp ước lượng tham số cơ bản
- Giới thiệu về ước lượng bán tham số
- Khám phá ước lượng phi tham số và mật độ Kernel
- Các thuộc tính quan trọng của một ước lượng tốt
Chương 13: Phương pháp mô-men tổng quát (GMM)
- Nền tảng phương pháp các mô-men
- Từ ước lượng khoảng cách tối thiểu đến GMM
- Các tính chất và kiểm định giả thuyết trong GMM
- Ứng dụng GMM trong các mô hình kinh tế lượng
- Hướng dẫn thực hành GMM với Stata
Chương 14: Ước lượng hợp lý cực đại (MLE)
- Nền tảng về ước lượng hợp lý cực đại (MLE)
- Các thuộc tính quan trọng của ước lượng MLE
- Kiểm định giả thuyết trong khuôn khổ MLE
- Áp dụng MLE cho các mô hình hồi quy
- Hướng dẫn thực hành MLE với Stata
Chương 15: Ước lượng dựa trên mô phỏng
- Nền tảng của mô phỏng và sinh số ngẫu nhiên
- Kỹ thuật bootstrapping để ước lượng sai số chuẩn
- Tìm hiểu tính chất của ước lượng qua Monte Carlo
- Ứng dụng với mô hình tham số ngẫu nhiên
Chương 16: Ước lượng và suy luận Bayes
- Nền tảng về kinh tế lượng Bayes
- Phân tích Bayes cho mô hình hồi quy tuyến tính
- Giới thiệu Gibbs Sampler và ứng dụng mô hình Probit
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
Chương 17: Kết quả nhị phân và lựa chọn rời rạc
- Nền tảng mô hình lựa chọn nhị phân (Probit, Logit)
- Phân tích tác động biên và diễn giải kết quả
- Mô hình với biến nội sinh và hiệu ứng xử lý
- Mô hình dữ liệu bảng cho lựa chọn nhị phân
Chương 18: Lựa chọn đa thức và dữ liệu đếm
- Mô hình Multinomial Logit và vấn đề IIA
- Mô hình lựa chọn có thứ tự
- Giới thiệu mô hình đếm sự kiện (Poisson, Negative Binomial)
- Các mô hình đếm nâng cao và ứng dụng dữ liệu bảng
Chương 19: Các biến phụ thuộc bị giới hạn
- Dữ liệu bị cắt cụt và bị kiểm duyệt
- Mô hình Tobit kinh điển và các mở rộng
- Hiện tượng lựa chọn mẫu và phương pháp của Heckman
- Giới thiệu về mô hình hóa thời gian kéo dài
Chương 20: Tự tương quan
- Giới thiệu về tự tương quan
- Các khái niệm nền tảng cho dữ liệu chuỗi thời gian
- Các phương pháp kiểm định tự tương quan
- Ước lượng hiệu quả (GLS) và mô hình có biến trễ
- Giới thiệu mô hình ARCH và GARCH
Chương 21: Dữ liệu không dừng
- Nền tảng về chuỗi không dừng và nghiệm đơn vị
- Hồi quy giả và các kiểm định nghiệm đơn vị
- Giới thiệu về đồng liên kết
- Mô hình hiệu chỉnh sai số và kiểm định đồng liên kết
- Dữ liệu bảng không dừng và ứng dụng
Đầu tư kiến thức phân tích kinh tế lượng hôm nay – nơi mỗi chương mở ra khả năng mới cho sự nghiệp nghiên cứu của bạn
1. Nhập môn Kinh tế lượng hiện đại
2. Nền tảng mô hình hồi quy tuyến tính
3. Hồi quy bình phương nhỏ nhất
4. Ước lượng mô hình hồi quy bằng OLS
5. Kiểm định giả thuyết và lựa chọn mô hình
6. Dạng hàm, phương pháp sai biệt kép và thay đổi cấu trúc
7. Mô hình hồi quy phi tuyến, bán tham số và phi tham số
8. Tính nội sinh và ước lượng biến công cụ
9. Mô hình hồi quy tổng quát và phương sai thay đổi
10. Hệ thống phương trình hồi quy
11. Mô hình cho dữ liệu bảng
12. Khung ước lượng trong kinh tế lượng
13. Ước lượng khoảng cách tối thiểu và phương pháp mô-men tổng quát
14. Giới thiệu về ước lượng hợp lý cực đại (MLE): Từ lý thuyết đến thực hành
15. Ước lượng và suy luận dựa trên mô phỏng và mô hình tham số ngẫu nhiên
16. Ước lượng và suy luận Bayes
17. Kết quả nhị phân và lựa chọn rời rạc
18. Lựa chọn đa thức và số lần xảy ra sự kiện
19. Các biến phụ thuộc bị giới hạn - cắt xén, kiểm duyệt và chọn mẫu
20. Tự tương quan
21. Dữ liệu không dừng