Trong hai bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về hai phương pháp tiếp cận chính trong phân tích dữ liệu bảng: Mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên (RE) và Mô hình Hiệu ứng Cố định (FE). Chúng ta biết rằng RE hiệu quả hơn nhưng đòi hỏi một giả định mạnh, trong khi FE bền vững hơn nhưng lại phải hy sinh khả năng ước lượng các biến không đổi theo thời gian. Điều này tự nhiên dẫn đến một câu hỏi quan trọng cho bất kỳ nhà nghiên cứu nào: Vậy, khi nào thì nên sử dụng mô hình nào? Bài học hôm nay sẽ trực tiếp trả lời câu hỏi đó. Chúng ta sẽ đi sâu vào sự đánh đổi giữa hai mô hình, giới thiệu một công cụ thống kê chính thức gọi là Kiểm định Hausman để giúp chúng ta lựa chọn. Hơn nữa, chúng ta sẽ mở rộng mô hình của mình để giải quyết một vấn đề thực tế khác: các cú sốc chung ảnh hưởng đến tất cả các cá nhân …