Trong các bài học trước, chúng ta đã xác định rằng khi có tự tương quan, ước lượng OLS không còn hiệu quả (mặc dù vẫn nhất quán trong nhiều trường hợp). Điều này có nghĩa là có những phương pháp ước lượng khác tốt hơn, cho chúng ta các kết quả chính xác hơn với cùng một lượng dữ liệu. Bài học hôm nay sẽ tập trung vào chính những phương pháp “tốt hơn” đó. Chúng ta sẽ bắt đầu với ý tưởng về Bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS), một phương pháp ước lượng hiệu quả lý tưởng. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển sang phiên bản thực tế hơn của nó là Bình phương nhỏ nhất tổng quát khả thi (FGLS), mà cụ thể là các quy trình của Cochrane-Orcutt và Prais-Winsten. Cuối cùng, chúng ta sẽ quay lại giải quyết một trong những vấn đề hóc búa nhất: làm thế nào để ước lượng một cách nhất quán khi mô hình vừa có tự tương quan, vừa có biến phụ thuộc trễ. Dựa trên những …