Home | KTL nâng cao | Mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển

Mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển

Các mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) hoặc mô hình tác động cố định (FEM) được gọi chung là mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển, hoặc đôi khi còn gọi là mô hình dữ liệu bảng tuyến tính TĨNH. Các đặc tính "cổ điển" hoặc "tĩnh" của mô hình dữ liệu bảng trên sẽ lần lượt được hệ thống lại ở phần trình bày bên dưới.

Đầu tiên, chúng ta bắt đầu ôn lại các giả định của mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển (classic linear panel model). Tiếp đến, từ giả định của mô hình chung chúng ta sẽ lần lượt đi vào từng mô hình cụ thể (Fixed effect, Random effect và Random coefficient) với các phương pháp ước lượng FE (classic FE, LSDV, FD), phương pháp RE và RC.
I. Các giả định của mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển
Xét mô hình dữ liệu bảng tuyến tính cổ điển như sau: ({y_{i,t}} = {beta _{i,t}}'{X_{i,t}} + {u_{i,t}})

Trong đó:

  • y, X là các biến quan sát (observed)
  • (beta ) là các tham số ước lượng
  • u là phần dư không quan sát được (unobserved)

Chúng ta không thể ước lượng mô hình khi:

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