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