Bài 3: Các mô hình hiệu chỉnh lựa chọn kinh điển Classical selection correction models GIỚI THIỆU Chào mừng các bạn đã quay trở lại. Trong bài học trước, chúng ta đã xác định được “kẻ thù”: sai lệch chọn mẫu nội sinh, một vấn đề có thể làm sai lệch hoàn toàn kết quả nghiên cứu của chúng ta. Việc nhận diện được vấn đề là một bước quan trọng, nhưng một nhà kinh tế lượng thực thụ cần phải biết cách để “chiến đấu” và khắc phục nó. Bài học hôm nay sẽ trang bị cho các bạn hai “vũ khí” kinh điển và mạnh mẽ nhất trong kho tàng kinh tế lượng để đối phó với sai lệch chọn mẫu: Hồi quy bị cắt cụt (Truncated Regression) và Mô hình lựa chọn Heckman. Đây là những mô hình đã làm nên cuộc cách mạng trong kinh tế lượng vi mô, cho phép các nhà nghiên cứu phân tích những bộ dữ liệu mà trước đây được cho là “bất khả thi”. Chúng ta sẽ tìm hiểu …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button