Trong bài học trước, chúng ta đã xác định được vấn đề cốt lõi khi có phương sai thay đổi: ước lượng OLS không còn hiệu quả. Mặc dù sai số chuẩn vững (robust standard errors) giúp chúng ta có được các suy luận thống kê đáng tin cậy, nhưng bản thân các hệ số hồi quy vẫn chưa phải là “tốt nhất”. Câu hỏi đặt ra là: Liệu có cách nào để thu được một ước lượng vừa không chệch, vừa nhất quán, lại vừa có phương sai nhỏ nhất có thể trong bối cảnh mô hình tổng quát không? Câu trả lời là có, và đó chính là nội dung chính của bài học hôm nay. Chúng ta sẽ tìm hiểu về một phương pháp ước lượng mạnh mẽ được gọi là Bình phương nhỏ nhất Tổng quát (GLS). Đây là giải pháp lý tưởng, hiệu quả nhất về mặt lý thuyết. Tuy nhiên, vì GLS đòi hỏi chúng ta phải biết những thông tin mà trong thực tế thường không có sẵn, chúng ta sẽ tiếp tục …