Bài 5: Mô hình với Hệ số Góc và Xu hướng Đặc thù Cá nhân Models with individual-specific slopes GIỚI THIỆU Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài học của chúng ta. Cho đến nay, tất cả các mô hình dữ liệu bảng chúng ta nghiên cứu đều có một điểm chung: chúng cho phép “điểm khởi đầu” (intercept) của mỗi cá nhân, công ty, hay quốc gia là khác nhau thông qua hiệu ứng chưa quan sát được $c_i$. Tuy nhiên, chúng vẫn áp đặt một giả định khá cứng nhắc: tác động của các biến giải thích (hệ số góc, hay slope) là như nhau cho tất cả các đơn vị. Ví dụ, mô hình giả định rằng một năm kinh nghiệm làm việc thêm sẽ làm tăng lương một lượng như nhau cho tất cả mọi người, sau khi đã kiểm soát các yếu tố khác. Trong thực tế, giả định này có thể không hợp lý. Tác động của một chương trình đào tạo có thể khác nhau tùy thuộc vào năng lực …
Các bài đã xem
- Các phương pháp ước lượng đường cong lãi suất
- Bài thực hành cuối cùng: Phân tích một ca nghiên cứu
- Ứng dụng các khái niệm toán học với Stata
- Tại sao cần biến công cụ? Hiểu về vấn đề nội sinh
- Tách tín hiệu và biến ngẫu nhiên lognormal
- Tổng kết quy trình nghiên cứu ứng dụng
- Đối phó với sai số đo lường trong dữ liệu
-
Xem thêm