Trong bài học đầu tiên, chúng ta đã xác định được một vấn đề quan trọng: khi ước lượng riêng lẻ từng phương trình trong một hệ thống SUR bằng OLS, chúng ta đã bỏ qua thông tin quý giá chứa đựng trong mối tương quan giữa các sai số. Điều này khiến cho các ước lượng của chúng ta, mặc dù nhất quán, nhưng lại không phải là tốt nhất có thể. Giống như việc bạn có một đội bóng nhưng lại chỉ đánh giá từng cầu thủ riêng lẻ mà không xem xét sự phối hợp của họ trên sân, bạn sẽ không có được cái nhìn hiệu quả nhất. Bài học này sẽ giới thiệu một phương pháp “thông minh” hơn, đó là Bình phương nhỏ nhất Tổng quát (Generalized Least Squares – GLS). Chúng ta sẽ tìm hiểu về mặt lý thuyết tại sao GLS lại hiệu quả hơn OLS, và quan trọng hơn, làm thế nào để áp dụng nó trong thực tế thông qua một quy trình hai bước đơn giản gọi là Bình …