Bài 6: Hướng dẫn Phân tích Mô hình Tobit và Hai phần với Stata A step-by-step practical guide TÓM TẮT TỔNG HỢP KIẾN THỨC Trước khi bắt đầu, hãy cùng nhau ôn lại nhanh hành trình của chúng ta. Chúng ta bắt đầu với việc nhận ra rằng khi biến phụ thuộc có một “điểm góc” (như rất nhiều giá trị bằng 0), mô hình OLS thông thường sẽ cho kết quả chệch và không đáng tin cậy. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta đã khám phá hai họ mô hình chính: Mô hình Tobit Loại I: Một cách tiếp cận thanh lịch, giả định một “biến tiềm ẩn” duy nhất điều khiển cả quyết định tham gia và quyết định số lượng. Tuy nhiên, nó có giả định khá nghiêm ngặt rằng các yếu tố ảnh hưởng đến hai quyết định này là giống nhau. Mô hình Hai phần (Rào cản Lognormal): Một cách tiếp cận linh hoạt hơn, tách biệt quá trình ra quyết định thành hai phần riêng biệt: một mô hình Probit cho quyết …