Ước lượng trung bình nhóm gộp (PMG) The pooled mean group estimator 1. Giải pháp “trung hòa” thông minh Trong bài học trước, chúng ta đã đối mặt với một vấn đề nan giải: trong các mô hình động không đồng nhất, các phương pháp ước lượng gộp truyền thống (như FE hay GMM) đều thất bại, cho ra kết quả chệch ngay cả khi có một lượng dữ liệu khổng lồ. Mặt khác, phương pháp không gộp hoàn toàn như Ước lượng Trung bình Nhóm (MGE) lại đòi hỏi cả N và T phải rất lớn, một điều kiện không phải lúc nào cũng có. Vậy có một con đường trung đạo nào không? Một phương pháp có thể kết hợp những điểm tốt nhất của cả hai thế giới: sự hiệu quả của việc gộp dữ liệu và sự linh hoạt của việc cho phép tính không đồng nhất? Câu trả lời nằm ở Ước lượng Trung bình Nhóm Gộp (Pooled Mean Group – PMG), một phương pháp tài tình được đề xuất bởi Pesaran, Shin, và Smith …