Ở bài học trước, chúng ta đã học cách tìm ra các ước lượng hợp lý cực đại (MLE) bằng cách tối đa hóa hàm log-hợp lý. Câu hỏi tự nhiên tiếp theo là: “Những ước lượng mà chúng ta tìm được có tốt không? Chúng có những đặc tính thống kê đáng mong đợi nào?”. Bài học này sẽ trả lời chính xác câu hỏi đó. Chúng ta sẽ khám phá bốn thuộc tính mẫu lớn (tiệm cận) vô cùng quan trọng, giải thích tại sao MLE lại là một công cụ mạnh mẽ và được ưa chuộng trong nghiên cứu kinh tế lượng. Trước khi đi sâu vào các chứng minh toán học, chúng ta hãy cùng nhau điểm qua những “siêu năng lực” của ước lượng MLE. Việc hiểu rõ những đặc tính này sẽ giúp các bạn thấy được giá trị và ý nghĩa thực tiễn của phương pháp này trong việc phân tích dữ liệu. Nền tảng lý thuyết: Các thuộc tính của MLE Ước lượng hợp lý cực đại (MLE) sở hữu những thuộc …
Các bài đã xem
- Phân tích nghiệm đơn vị khi có đứt gãy cấu trúc (Perron, Zivot-Andrews)
- Nền tảng tạo số giả ngẫu nhiên trong Stata
- Hồi quy giả và các kiểm định nghiệm đơn vị cổ điển
- Mô hình hóa tính không đồng nhất và ước lượng Willingness-to-Pay (WTP)
- Phân tích tác động chính sách với hồi quy khác biệt kép
- Ý nghĩa thực sự của hệ số hồi quy và định lý Frisch-Waugh
-
Xem thêm