Bài 2: Nền tảng Lý thuyết của Mô hình Probit và Logit Building a better model 1. Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với Mô hình Xác suất Tuyến tính (LPM). Chúng ta đã thấy được sự hấp dẫn của nó ở tính đơn giản và dễ diễn giải, nhưng cũng đã nhận ra những hạn chế nghiêm trọng: xác suất dự báo có thể nằm ngoài khoảng [0, 1] và hiệu ứng cận biên là hằng số một cách phi thực tế. Những vấn đề này cho thấy chúng ta cần một công cụ tinh vi và mạnh mẽ hơn, một công cụ được xây dựng đặc biệt cho các biến phụ thuộc nhị phân. Chào mừng các bạn đến với thế giới của các mô hình phi tuyến, nơi chúng ta sẽ gặp gỡ hai “ngôi sao” sáng giá nhất: Mô hình Probit và Mô hình Logit. Đây là những phương pháp tiêu chuẩn vàng trong hầu hết các nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng khi đối mặt với các biến kết …