Bài 1: Nền tảng hồi quy Poisson và QMLE Foundations of Poisson regression and QMLE Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về phân tích các biến phản hồi đặc biệt. Trong nghiên cứu kinh tế, chúng ta thường gặp các biến phụ thuộc ở dạng đếm, ví dụ như số lần một người bị bắt, số bằng sáng chế một công ty đăng ký, hay số điếu thuốc hút mỗi ngày. Một cách tiếp cận trực quan là sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính (OLS) quen thuộc. Tuy nhiên, phương pháp này có một hạn chế nghiêm trọng: nó có thể dự đoán các giá trị âm, điều vô lý đối với một biến đếm (ví dụ: dự đoán số bằng sáng chế là -2). Hơn nữa, các giả định của OLS, đặc biệt là về phương sai không đổi, thường bị vi phạm với dữ liệu đếm. Để giải quyết vấn đề này, các nhà kinh tế lượng đã phát triển các mô hình phù hợp …