Lựa chọn mô hình và các cạm bẫy: Giữa độ phù hợp và tính giản dị Model selection and its common pitfalls GIỚI THIỆU Chào mừng các bạn đã đến với bài học thứ tư! Trong các bài học trước, chúng ta đã học cách thêm vào mô hình của mình các dạng hàm logarit, bậc hai và tương tác để làm cho chúng trở nên linh hoạt và thực tế hơn. Tuy nhiên, việc này cũng mở ra một trong những câu hỏi hóc búa nhất trong kinh tế lượng ứng dụng: Chúng ta nên đưa những biến nào vào mô hình cuối cùng? Việc thêm vào quá nhiều biến có thể làm mô hình trở nên phức tạp một cách không cần thiết, trong khi bỏ sót một biến quan trọng có thể dẫn đến sai lệch. Đây chính là sự cân bằng tinh tế giữa độ phù hợp của mô hình và (parsimony). Bài học này sẽ là kim chỉ nam giúp các bạn điều hướng trong quá trình lựa chọn mô hình. Chúng ta sẽ …