Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng và cũng là bài thực hành quan trọng nhất trong chuỗi bài học của chúng ta! Trong suốt tám bài vừa qua, chúng ta đã cùng nhau xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc, từ việc hiểu bản chất của tự tương quan, các khái niệm nền tảng như tính dừng, cho đến các mô hình ước lượng hiệu quả và các mô hình GARCH để phân tích sự biến động. Trong bài học hôm nay, chúng ta sẽ biến tất cả những lý thuyết đó thành kỹ năng thực hành cụ thể. Chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu mô phỏng student_performance.dta đã tạo ở bài giới thiệu để trả lời một câu hỏi nghiên cứu hoàn chỉnh: “Số giờ học ảnh hưởng đến điểm thi như thế nào, và liệu có sự tồn tại của các yếu tố như ‘đà tâm lý’ (tự tương quan) hay sự biến động bất thường trong kết quả thi (hiệu ứng GARCH) hay không?” Đây không chỉ là một …