Xử lý Nội sinh và Dữ liệu Bảng Advanced techniques for robust inference 1. Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã hoạt động dưới một giả định ngầm khá mạnh mẽ: tất cả các biến giải thích đều là (exogenous). Tuy nhiên, trong thế giới thực, giả định này thường bị vi phạm. Ví dụ, khi phân tích ảnh hưởng của số năm đào tạo đến lựa chọn nghề nghiệp, liệu có phải những người có động lực và năng lực (các yếu tố không quan sát được) cao hơn thường có xu hướng tham gia các khóa đào tạo nhiều hơn và đồng thời cũng có khả năng chọn những công việc tốt hơn không? Nếu câu trả lời là có, thì biến “đào tạo” đã bị (endogenous), và ước lượng của chúng ta sẽ bị chệch. Bên cạnh đó, các mô hình chúng ta đã học chủ yếu áp dụng cho dữ liệu chéo. Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta có dữ liệu bảng (panel data), theo dõi cùng một cá …