Home | Thẻ: Panel data ( trang 6)

Thẻ: Panel data

Mô hình dữ liệu bảng FEM-REM

Mô hình dữ liệu bảng với FEM/REM hiệu quả trong ước lượng multilevel data, nhưng FEM là gì? REM là gì? ước lượng ra sao? FEM & REM mô hình nào hiệu quả hơn?

Dữ liệu đa bậc tổng hợp dữ liệu nhiều lớp, do vậy, chứa đựng rất nhiều thông tin. Tuy nhiên các mô hình ước lượng như OLS, OLS với robust hoặc cluster robust cũng như mô hình với biến giả đều chưa thể khai thác hiệu quả các thông tin của multilevel data. Các mô trên kể trên được liệt ...

Đọc tiếp »

Khắc phục corrected error trong dữ liệu đa cấp

Để khắc phục corrected error trong multilevel data, chúng ta cần kiểm soát được các nguồn gốc gây ra corrected error, và đưa chúng vào mô hình ước lượng.

Dữ liệu đa cấp - multilevel data có thể được ước lượng bằng mô hình OLS. Tuy nhiên, việc gom nhóm dữ liệu dẫn đến các vấn đề về sai số tương quan (corrected error), từ đó dẫn đến việc ước lượng giả tạo các sai số chuẩn nhỏ (Sai lầm loại I). Để khắc phục vấn đề này, chúng ...

Đọc tiếp »

Phương pháp tiếp cận dữ liệu đa cấp

Phương pháp OLS với robust, robust cluster, FEM/REM và các mô hình hệ số ngẫu nhiên (hệ số cắt + độ dốc) thường được sử dụng để ước lượng dữ liệu đa cấp

Dữ liệu đa cấp hay dữ liệu nhiều lớp chứa đụng rất nhiều thông tin so với dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu chéo. Tuy nhiên, việc ước lượng dữ liệu này bằng OLS tồn tại nhiều vần đề. Các phương pháp như OLS với các tùy chọn robust, robust cluster, FEM/REM và các mô hình hệ số ngẫu ...

Đọc tiếp »

Cấu trúc dữ liệu đa cấp – Multilevel data structure

Clustered data hay nested data là các tên gọi khác của dữ liệu đa cấp (multilevel data). Vậy mô hình dữ liệu đa cấp được ước lượng bằng phương pháp nào?

Phương pháp hồi quy OLS, OLS với tùy chọn robust hoặc cluster robust, OLS với các biến dummy, các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng Fixed effects hay Random effects, GMM, kể cả phương pháp ước lượng dữ liệu bảng với độ dốc thay đổi là những phương pháp quan trọng và phổ biến trong bất kì nghiên cứu ...

Đọc tiếp »

Lựa chọn mô hình – OLS, FE vs RE

Hồi quy dữ liệu bảng: lựa chọn mô hình FE, RE, OLS

I. CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG DỮ LIỆU BẢNG Bên cạnh ước lượng thô OLS, để ước lượng dữ liệu bảng chúng ta lần lượt đã tìm hiểu qua 2 mô hình khác đó là mô hình tác động cố định (FE) và mô hình tác động ngẫu nhiên (RE). Câu hỏi đặt ra là ước lượng (hoặc mô hình) ...

Đọc tiếp »

Mô hình tác động ngẫu nhiên – RE

Mô hình tác động ngẫu nhiên RE

Bên cạnh mô hình tác động cố định, mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect) là một trong hai mô hình được sử dụng phổ biến trong ước lượng các dữ liệu bảng. Bài viết này sẽ đi sâu trình bày mô hình tác động ngẫu nhiên, với các nội dung cụ thể như sau: Đặc điểm của mô hình ...

Đọc tiếp »

Mô hình tác động cố định – FE

Mô hình tác động cố định FE

GIỚI THIỆU VỀ MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG CỐ ĐỊNH Mô hình tác động cố định (Fixed Effect) là một trong hai mô hình phổ biến được sử dụng trong ước lượng dữ liệu bảng. Bài viết này sẽ đi sâu trình bày phương pháp ước lượng, kiểm định mô hình tác động cố định. Nội dung cụ thể như sau: Đặc ...

Đọc tiếp »

Giới thiệu dữ liệu bảng – Panel data

Dữ liệu bảng - Panel data - là gì?

I. GIỚI THIỆU VỀ DỮ LIỆU BẢNG 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 \({X_1}\), \({X_2}\) , …, \({X_k}\). Nói cách khác, chúng ta muốn biết sự tác động của \({X_i}\) lên Y như thế ...

Đọc tiếp »