Nguyên lý ước lượng OLS và maximum likelihood Principles of OLS and maximum likelihood estimation Đi tìm các hệ số hồi quy “tốt nhất” Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học thứ hai! Trong bài trước, chúng ta đã xây dựng thành công mô hình hồi quy bội và quan trọng hơn là đã nắm được 5 giả định cổ điển làm nền tảng. Chúng ta có mô hình $\mathbf{y} = \mathbf{X}\boldsymbol{\beta} + \mathbf{u}$, nhưng véc-tơ hệ số $\boldsymbol{\beta}$ vẫn còn là một ẩn số. Câu hỏi tự nhiên tiếp theo là: Làm thế nào để chúng ta tìm ra một véc-tơ ước lượng, ký hiệu là $\hat{\boldsymbol{\beta}}$, sao cho nó phản ánh “tốt nhất” mối quan hệ thực sự trong dữ liệu? “Tốt nhất” ở đây có nghĩa là gì? Đây chính là nhiệm vụ của các phương pháp ước lượng. Trong kinh tế lượng, có hai triết lý tiếp cận chính để giải quyết bài toán này. Phương pháp phổ biến nhất, được xem là “con ngựa thồ” của kinh tế lượng, là Bình …