Qua các bài học trước, chúng ta đã xây dựng một bộ công cụ ước lượng đa dạng, từ OLS gộp đơn giản đến các mô hình hiệu ứng cố định và Fama-MacBeth phức tạp hơn. Chúng ta đã học cách lựa chọn giữa các mô hình dựa trên các giả định lý thuyết và các kiểm định như Hausman. Tuy nhiên, việc ước lượng một mô hình chỉ là một nửa của cuộc hành trình. Nửa còn lại, và cũng không kém phần quan trọng, là quá trình kiểm định và chẩn đoán: Liệu các giả định mà chúng ta đặt ra cho mô hình có thực sự được dữ liệu ủng hộ không? Và mô hình của chúng ta giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến động của biến phụ thuộc? Bài học cuối cùng về lý thuyết này sẽ tập trung vào hai khía cạnh quan trọng của việc đánh giá mô hình. Đầu tiên, chúng ta sẽ khám phá các kiểm định chẩn đoán để phát hiện hai vấn đề phổ biến nhất trong …