Chào mừng các bạn đã quay trở lại với hành trình khám phá kinh tế lượng! Trong các bài học trước, chúng ta đã xây dựng một bộ công cụ vững chắc để xử lý các giả thuyết tuyến tính – những giả thuyết có dạng \(R’\beta = \theta_0\). Tuy nhiên, lý thuyết kinh tế đôi khi lại đưa ra những dự đoán có dạng phi tuyến, ví dụ như kiểm tra tỷ lệ của hai hệ số hoặc các mối quan hệ phức tạp hơn. Đây là lúc mọi thứ trở nên phức tạp và tiềm ẩn nhiều cạm bẫy. Bài học hôm nay có thể xem là một trong những bài học “khai sáng” nhất. Chúng ta sẽ khám phá ra một điểm yếu đáng ngạc nhiên của kiểm định Wald khi đối mặt với các giả thuyết phi tuyến. Sau đó, chúng ta sẽ được giới thiệu một công cụ cực kỳ mạnh mẽ của kinh tế lượng hiện đại: Mô phỏng Monte Carlo. Đây là một kỹ thuật cho phép chúng ta sử dụng sức mạnh …