Các vấn đề tổng quan trong nghiên cứu định lượng

Vấn đề 1: Trước khi chạy mô hình Bạn cần phải xem xét dạng dữ liệu và loại dữ liệu mà bạn sử dụng là loại nào: Dữ liệu cắt ngang, dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu bảng (như bài viết lần trước ad đã đăng). Chúng ta cũng có thể phân

Mô hình hồi quy OLS

Trong bài viết này, mình sẽ nói tất tần tật về một phương pháp hồi quy vô cùng kinh điển mà gần như ai học kinh tế lượng đều đã từng nghe qua và sử dụng. Đó là phương pháp hồi quy OLS – Ordinary Least Square. Chúng ta có thể dịch cụm từ này

Những vấn đề cơ bản về mô hình hồi quy tuyến tính (Phần 1)

Hôm nay chúng ta bắt đầu với ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OLS. Hàm hồi quy mẫu với k biến độc lập mà mọi người hay gọi là mô hình sẽ có dạng như sau:  Y=a0+a1X1+a2X2+…+akXk+e Thì các bạn thấy đó, ở mô hình này chính ta sẽ

Các dạng mô hình hồi quy tuyến tính

 Ở mỗi dạng mô hình nhất định, cách diễn giải kết quả hệ số hồi quy sẽ khác nhau một chút. Có 6 dạng mô hình hồi quy tuyến tính các bạn nhé. Mô hình Log-linear hoặc double-log (log-log) là dạng mô hình biến phụ thuộc (biến Y) và biến độc lập (biến X)

Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính

Trước tiên, mình muốn giải thích hai tính chất khá quan trọng của một ước lượng – đó là tính không sai lệch (unbiased) và tính đồng nhất (consistent). Unbiased: nghĩa là khi chúng ta thực hiện hồi quy nhiều lần cho một mô hình trên nhiều mẫu nghiên cứu có cùng quy mô

Thế nào là mô hình hồi quy OLS tốt?

Trước hết chúng ta có các sai phạm đặc trưng của mô hình (dạng hàm hồi quy) trong đó gồm: Bỏ sót biến cấn thiết, thừa biến không liên quan, sai dạng hàm và sai số đo lường. Đây là 4 vấn đề cơ bản nhất mà chúng ta sẽ phải quan tâm. Cách

Các sai sót phổ biến trong mô hình OLS

Hôm nay chúng ta sẽ bàn về “Các sai số đặc trưng trong mô hình”. Khi nói đến khái niệm này chúng ta phải nhớ ngay đến 4 vấn đền sau đây nha: Bỏ sót biến cấn thiết Thừa biến không liên quan Sai dạng hàm Sai số đo lường Điểm sơ qua lý

Hiện tượng tự tương quan (autocorrelation)

1. Định nghĩa: Đây là hiện tượng mà sai số tại thời điểm t có mối quan hệ với sai số tại thời điểm t-1 hoặc tại bất kỳ thời điểm nào khác trong quá khứ. Ta ký hiệu sai số trong mô hình hồi quy là u nhé. Đối với dữ liệu theo

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi (Heteroskedasticity)

1. Định nghĩa: Phương sai sai số thay đổi là hiện tượng mà phương sai của các sai số ước lượng không bằng nhau. Từ heteroscedasticity nghĩa là unequal variance. Hiện tượng này thường hay xảy ra đối với dữ liệu cắt ngang (cross-sectional data). 2. Nguyên nhân xuất hiện: Nguyên nhân chính dẫn

Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity)

1. Định nghĩa hiện tượng đa cộng tuyến: Đây là hiện tượng mà các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau. 2. Có 2 trường hợp đa cộng tuyến: Hoàn hảo (perfect multicollinearity) và không hoàn hảo (imperfect multicollinearity). Ví dụ: 1 = 2X2 + 3X3. Trường hợp này là đa cộng

Hiện tượng nội sinh (Endogeneity)

1. Định nghĩa Hiện tượng nội sinh là một thuật ngữ diễn tả hiện tượng khi một hoặc nhiều biến giải thích (biến X) có mối quan hệ với sai số của mô hình. Như trong một số bài viết trước, các bạn đã biết sai số của mô hình là hiệu số giữa

Lưu kết quả hồi quy trên STATA – Lệnh ESTSTO và ESTTAB (Phần 1)

BƯỚC 1: CÀI ĐẶT PACKAGE ESTTAB Các bạn gõ trong cửa sổ lệnh HELP ESTTAB thì sẽ ra hàng loạt các đường link để cài cái package này. Mình hay chọn đường link đầu tiên  Click để cài đặt package nhé. Trong package này có 2 lệnh mình cần dùng đó là ESTSTO (viết tắt

Hiệu chỉnh bảng kết quả hồi quy STATA – Lệnh ESTSTO và ESTTAB (Phần 2)

Như trong bài viết trước ad có đề cập, STATA sẽ mặc định trình bày các thông tin sau trong bảng kết quả hồi quy: Hệ số hồi quy, t-stat của hệ số hồi quy, dấu *** (thể hiện cho mức ý nghĩa thống kê) và số quan sát. Nếu ad muốn thông tin

Giới thiệu Mô hình logit/probit

1. Mô hình này thường được sử dụng khi nào? Mô hình này được sử dụng khi biến phụ thuộc (mình tạm gọi là biến Y nhé) chỉ nhận giá trị 0 và 1. Lưu ý là chỉ có 2 giá trị 0 và 1 thôi, chứ ko phải là nhận giá trị chạy

Cách chạy mô hình logit/probit trong STATA

Mình sẽ dùng bộ dữ liệu “Low Birth Weight” để minh họa (Để dùng bộ dữ liệu này thì các bạn gõ lệnh webuse lbw trong cửa sổ lệnh của STATA là okay). Giả sử mình muốn kiểm tra xem nếu người mẹ có hút thuốc trong quá trình mang thai thì đứa con có bị

Mô hình dữ liệu bảng: fixed effects vs random effects

1. GIỚI THIỆU Mục đích của đa số các nghiên cứu thực nghiệm trong kinh tế là giải thích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc Y, theo một hay nhiều biến giải thích (X11, X22, …, Xkk). Để làm điều này, chúng ta muốn biết sự tác động của Xi lên Y

Thống kê là gì?

1. Đinh nghĩa Thống kê là một hệ thống các phương pháp bao gồm thu thập, tổng hợp, trình bày số liệu, tính toán các đặc trưng của đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ cho quá trình phân tích, dự đoán và ra quyết định. 2. Chức năng của thống kê Thống kê

Các khái niệm thường dùng trong thống kê

1. Tổng thể thống kê (Populations) Tổng thể thống kê là tập hợp  các đơn vị cá biệt  về sự  vật,  hiện tượng  trên cơ  sở một đặc điểm chung nào đó cần được quan sát, phân tích mặt lượng của chúng. Các đơn vị, phần tử tạo nên hiện tượng được gọi là

Các loại thang đo (Scales of Measurement)

Đứng trên quan điểm của nhà nghiên cứu, chúng ta cần xác định các phương pháp phân tích thích hợp dựa  vào mục  đích nghiên cứu  và bản  chất  của dữ  liệu.  Do  vậy, đầu tiên chúng ta tìm hiểu bản chất của dữ liệu thông qua khảo sát các cấp độ đo lường

Thu thập thông tin

Về nguyên tắc, thống kê mô tả chắc hẳn có từ lâu đời cũng gần như chữ viết. Nó liên quan chặt chẽ với nhu cầu của con người muốn sắp xếp lại một cách có trật tự trong vô vàn thông tin sự kiện đã đến với họ để hiểu hơn thực tại