Home | Xem dạng Blog

Xem dạng Blog

Giải thích kết quả mô hình hồi quy mở rộng

Hướng dẫn phân tích kết quả hồi quy mở rộng ERM trên Stata

Qua các bài trước, chúng ta đã biết cách xử lí vấn đề biến nội sinh, chọn mẫu phi ngẫu nhiên, đánh giá phi ngẫu nhiên cũng như ước lượng mô hình trong trường hợp dữ liệu tồn tại đồng thời các vấn đề trên bằng cách sử dụng mô hình hồi quy mở rộng ERM trên Stata. Phần trình ...

Đọc tiếp »

Vấn đề dữ liệu trong hồi quy mở rộng

Xử lí vấn đề biến nội sinh, chọn mẫu và đánh giá phi ngẫu nhiên

Chúng ta đã lần lượt tìm hiểu cách xử lí biến nội sinh và chọn mẫu phi ngẫu nhiên (hay chọn mẫu nội sinh) qua mô hình hồi quy mở rộng. Phần trình bày tiếp theo sẽ giới thiệu cách xử lí sự tồn tại đồng thời của các vấn đề biến nội sinh, chọn mẫu nội sinh hay tham ...

Đọc tiếp »

Chọn mẫu nội sinh trong hồi quy mở rộng

Vấn đề chọn mẫu phi ngẫu nhiên trong hồi quy mở rộng

Như đã đề cập ở phần giới thiệu về hồi quy mở rộng, nếu các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến các đối tượng trong mẫu mà những yếu tố này lại có mối quan hệ với các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến kết quả thì việc chọn mẫu là nội sinh và ...

Đọc tiếp »

Xử lí biến nội sinh trong hồi quy mở rộng

Giải quyết vấn đề biến nội sinh trong hồi quy mở rộng ERM

Sau khi đã tìm hiểu qua sự cần thiết của hồi quy mở rộng, cũng như nắm rõ các thuật ngữ và cách thiết lập các câu lệnh để ước lượng, phần trình bày bên dưới tôi sẽ lần lượt đi vào từng câu lệnh nhằm giúp các bạn hiểu rõ hơn về ý nghĩa và cách vận dụng các ...

Đọc tiếp »

Giới thiệu mô hình hồi quy mở rộng, ERM

Mô hình hồi quy mở rộng ERM cho phép bạn xử lí các vấn đề biến nội sinh trên các mô hình OLS, logit/probit...

Các nghiên cứu thực nghiệm thông thường là các nghiên cứu đối chứng phi ngẫu nhiên, và khi đó, có thể dẫn đến các vấn đề dữ liệu thường gặp như chọn mẫu thiên chệch (endogenous sample selection), tham gia đánh giá phi ngẫu nhiên (non-random treatment assignment) hoặc vấn đề về biến nội sinh (endogenous covariates). Trên Stata, tôi ...

Đọc tiếp »

Áp dụng thực tiễn của mô hình DSGE trên Stata

Tác động của một sự gia tăng bất ngờ về lãi suất lên lạm phát và sản lượng đầu ra là gì?

Các mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát (DSGE) được sử dụng trong kinh tế học vĩ mô để mô hình hóa hành vi chung của các chuỗi thời gian tổng hợp như lạm phát, lãi suất và thất nghiệp. Chúng được sử dụng để phân tích chính sách, ví dụ, để trả lời câu hỏi, "Tác động ...

Đọc tiếp »

Vận dụng mô hình DSGE trong hoạch định chính sách

Hướng dẫn cách vận dụng mô hình DSGE trong mô phỏng việc hoạch định chính sách thông qua phân tích cú sốc - phản hồi xung

Tiếp theo bài Hướng dẫn ước lượng và phân tích mô hình cân bằng động ngẫu nhiên tổng quát (DSGE), chúng ta đã biết cách xây dựng, thiết lập mô hình DSGE cũng như đã giải thích được các kết quả ước lượng từ mô hình. Bài hôm nay sẽ đi vào một khía cạnh vận dụng mô hình DSGE ...

Đọc tiếp »

Xuất kết quả Stata ra Excel, Word

Việc xuất kết quả Stata qua Excel hoặc Word sẽ dễ hơn bao giờ hết với 2 lệnh tab2xl và tab2docx

Việc xuất kết quả Stata qua Excel hoặc Word sẽ dễ hơn bao giờ hết. Với 2 lệnh tab2xl và tab2docx bạn có thể dễ dàng xuất kết quả các bảng thống kê một chiều hoặc hai chiều ra Excel hoặc Word rất tiện lợi và đẹp mắt. Đầu tiên, tải 2 lệnh này về bằng công cụ net install trên ...

Đọc tiếp »