Giới thiệu Chào các bạn sinh viên, trong bài học trước, chúng ta đã học cách sử dụng mô hình Tobit để xử lý dữ liệu bị kiểm duyệt. Đây là một công cụ kinh điển và cực kỳ hữu ích. Tuy nhiên, mô hình Tobit được xây dựng trên một giả định khá chặt chẽ: đó là các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định “có tham gia hay không” (ví dụ: có đi làm thêm hay không) cũng chính là các yếu tố ảnh hưởng đến “mức độ tham gia” (làm bao nhiêu giờ), và quan trọng là chúng có tác động cùng chiều. Trong nhiều tình huống thực tế, giả định này có thể không hợp lý. Hãy xem xét quyết định quyên góp từ thiện. Tuổi tác có thể làm tăng khả năng một người sẽ quyên góp (do có ý thức xã hội cao hơn), nhưng những người trẻ tuổi hơn, nếu đã quyên góp, lại có thể quyên góp số tiền lớn hơn (do thu nhập cao hơn). Trong trường hợp này, biến “tuổi” …
Các bài đã xem
- Giới thiệu mô hình đếm sự kiện (Event Count Models)
- Giới thiệu về đồng liên kết và xu hướng chung
- Hướng dẫn thực hành ước lượng hợp lý cực đại với Stata
- Ứng dụng mô hình biên ngẫu nhiên để phân tích hiệu quả
- Hiện tượng lựa chọn mẫu và phương pháp điều chỉnh của Heckman
- Nền tảng về lựa chọn đa phương và mô hình Multinomial Logit (MNL)
- Ước lượng OLS và các vấn đề khi có tự tương quan
-
Xem thêm