Home | KTL nâng cao | Lý thuyết ước lượng dữ liệu bảng

Lý thuyết ước lượng dữ liệu bảng

Xét mô hình dữ liệu bảng có dạng tổng quát như sau:

({Y_{it}} = {beta _0} + {beta _1}{X_{it}} + {varepsilon _{it}}begin{array}{ccccccccccccccc}{}&{}&{(1)}end{array})

Chúng ta có thể sử dụng phương pháp OLS để ước lượng phương trình 1, tuy nhiên, việc ước lượng bằng OLS sẽ vi phạm các tính chất sau:

  • Tính ngẫu nhiên trong việc chọn mẫu
  • Không xét đến các đặc điểm riêng của các đối tượng bảng hoặc sự thay đổi của những đối tượng này theo thời gian.
  • Xuất phát điểm của mỗi đối tượng bảng có thể khác nhau, không đòi hỏi tất cả các đối tượng bảng đều có chung một điểm xuất phát (hệ số cắt bằng nhau cho tất cả các đối tượng bảng).
  • Tồn tại các vấn đề về sự tương quan chéo của phần dư, phương sai thay đổi…

Khi đó, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng truyền thống thường gặp như tác động cố định (phương pháp sai phân – FD, phương pháp hồi quy biến giả - LSDV, hoặc phương pháp tác động cố định – FE) hoặc phương pháp tác động ngẫu nhiên RE (Random effects) để ước lượng mô hình.

Phần trình bày bên dưới sẽ thể hiện rõ ý tưởng của mỗi phương pháp. Đầu tiên là phần trình bày cho phương pháp tác động cố định.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký gói Premium. Trân trọng!