Nền tảng của phương pháp hợp lý cực đại (MLE) Foundations of maximum likelihood estimation GIỚI THIỆU Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về Phương pháp Hợp lý Cực đại (MLE). Trong các học phần trước, chúng ta đã dành nhiều thời gian cho các phương pháp ước lượng như OLS, IV, và GMM, vốn chủ yếu dựa vào các giả định về moment (ví dụ, kỳ vọng có điều kiện bằng không). Những phương pháp này rất mạnh mẽ vì chúng không yêu cầu chúng ta phải biết toàn bộ phân phối của dữ liệu. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, việc chỉ dựa vào các moment là chưa đủ, đặc biệt khi chúng ta làm việc với các biến phụ thuộc bị giới hạn như biến nhị phân (có/không) hay biến đếm (0, 1, 2,…). Đây chính là lúc MLE tỏa sáng. Bằng cách đưa ra giả định về toàn bộ phân phối có điều kiện của biến phụ thuộc, MLE cung cấp một phương pháp ước lượng thống …