Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc sử dụng mô phỏng để phân tích một bộ dữ liệu cụ thể mà chúng ta có trong tay. Kỹ thuật bootstrapping, chẳng hạn, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về độ bất định của các ước lượng từ chính mẫu dữ liệu đó. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một ứng dụng hoàn toàn khác của mô phỏng, một ứng dụng cho phép chúng ta đóng vai “người tạo ra thế giới”: đó là nghiên cứu Monte Carlo. Thay vì phân tích một bộ dữ liệu có sẵn, trong một nghiên cứu Monte Carlo, chúng ta tự mình thiết kế và tạo ra dữ liệu từ một quy trình sinh dữ liệu (Data Generating Process – DGP) mà chúng ta biết chắc chắn. Tại sao lại làm vậy? Bởi vì khi chúng ta biết “sự thật” (các tham số thực của mô hình), chúng ta có thể kiểm tra xem các phương pháp kinh tế lượng của mình hoạt …