Bài 3: Phương pháp Hiệu ứng Cố định (FE) Fixed effects methods Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã khám phá phương pháp Hiệu ứng Ngẫu nhiên (RE) và OLS Gộp, cả hai đều dựa trên một giả định khá nghiêm ngặt: hiệu ứng không quan sát \(c_i\) không tương quan với các biến giải thích. Tuy nhiên, trong thế giới thực của nghiên cứu kinh tế, giả định này thường xuyên bị vi phạm. Ví dụ, năng lực cao hơn (\(c_i\)) gần như chắc chắn tương quan với quyết định học vấn cao hơn (\(x_{it}\)). Vậy, làm thế nào để chúng ta có được ước lượng đáng tin cậy trong những trường hợp thực tế và phổ biến này? Chào mừng các bạn đến với phương pháp Hiệu ứng Cố định (Fixed Effects – FE), một trong những kỹ thuật nền tảng và được sử dụng rộng rãi nhất trong phân tích dữ liệu bảng. Sức mạnh của FE nằm ở chỗ nó không đòi hỏi giả định về mối tương quan giữa \(c_i\) và \(x_{it}\). Nó …