Thực hành tổng hợp và sai số chuẩn bền vững Comprehensive practice and robust standard errors 1. Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã tiếp cận vấn đề tự tương quan theo một hướng rất cụ thể: cố gắng tìm ra và mô hình hóa cấu trúc của sai số (ví dụ, giả định nó là AR(1)), sau đó sử dụng thông tin này để biến đổi dữ liệu (FGLS). Cách tiếp cận này rất hiệu quả nếu chúng ta mô hình hóa đúng cấu trúc sai số. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu cấu trúc thực tế phức tạp hơn nhiều, ví dụ như một quá trình ARMA(2,2), hoặc nếu sai số không chỉ tự tương quan mà còn có cả phương sai thay đổi (heteroskedasticity)? Việc mô hình hóa sai có thể dẫn đến các kết quả không đáng tin cậy. Đây là lúc một triết lý tiếp cận khác ra đời, được thể hiện qua phương pháp của Newey và West (1987). Thay vì cố gắng “sửa” mô hình, phương pháp này …