Trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá các mô hình cho biến phụ thuộc rời rạc. Giờ đây, chúng ta sẽ chuyển sự chú ý sang một loại biến phụ thuộc khác, một loại biến lai giữa rời rạc và liên tục. Hãy tưởng tượng bạn đang nghiên cứu số tiền một công ty chi cho việc mua lại cổ phiếu, tỷ lệ tài sản rủi ro trong danh mục của một hộ gia đình, hoặc tỷ lệ doanh thu xuất khẩu được phòng ngừa rủi ro. Điểm chung của các biến này là gì? Chúng có thể nhận một loạt các giá trị liên tục, nhưng đồng thời lại có một tỷ lệ rất lớn các quan sát tập trung tại một điểm duy nhất, thường là số 0. Đây được gọi là dữ liệu bị kiểm duyệt (censored data), và việc áp dụng hồi quy OLS thông thường sẽ dẫn đến các ước lượng bị chệch nghiêm trọng. Bài học này sẽ giới thiệu hai mô hình kinh điển để giải quyết vấn đề này. …
Các bài đã xem
- Ước lượng hợp lý tối đa (MLE) và kỹ thuật dự báo
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp với Stata
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Nền tảng Suy luận Thống kê và Kiểm định Giả thuyết
- Hướng dẫn thực hành toàn diện
- Hiểu về độ ảnh hưởng (cohen's d)
- Tại sao cần mô hình? Giới thiệu về kinh tế lượng và mô hình Harris-Todaro
- 5. Phân tích hồi quy bội: Tiệm cận của OLS
- Thuộc tính không chệch và sai lệch do bỏ sót biến
- Hiểu sâu về vấn đề thiên lệch chọn mẫu
- Các tính chất tiệm cận của ước lượng OLS
- Thực hành Stata – mô phỏng và phân biệt trí nhớ dài
- Tổng kết và định hướng học tập
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Tổng hợp và lý thuyết nâng cao
- Hướng dẫn thực hành với Stata
- Thực hành phân tích rủi ro với Stata
- Ước lượng LATE và hàm phản ứng trung bình (LARF)
- Thực hành phân tích IV với Stata
- Các kiểm định phát hiện tự tương quan
- 1. Các câu hỏi kinh tế và dữ liệu
- Hồi quy về trung bình, nghiệm đơn vị và dự báo
- Giải bài toán OLS với nhiều biến
- Mô hình hiệu ứng cố định
- 1. Bản chất của kinh tế lượng và dữ liệu kinh tế
- Tổng hợp về giả thuyết thị trường hiệu quả
-
Xem thêm