Giới thiệu mô hình Probit và Logit Introduction to Probit and Logit models Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã thấy rằng Mô hình Xác suất Tuyến tính (LPM), mặc dù đơn giản, lại mắc phải những sai sót nghiêm trọng. Vấn đề lớn nhất là nó có thể dự báo các xác suất nằm ngoài khoảng [0, 1] – một điều phi lý trong thực tế. Hơn nữa, LPM giả định rằng tác động của một biến độc lập lên xác suất là không đổi, bất kể giá trị ban đầu của xác suất là bao nhiêu. Điều này cũng không phù hợp với thực tế, vì việc thay đổi một yếu tố nào đó sẽ có tác động rất khác nhau lên một sự kiện gần như chắc chắn xảy ra so với một sự kiện hiếm khi xảy ra. Để khắc phục những nhược điểm này, các nhà kinh tế lượng đã phát triển các mô hình phi tuyến tính được thiết kế đặc biệt cho biến phụ thuộc nhị phân. Thay vì sử dụng …