Kiểm định Hausman và những tồn tại

Theo cách tiếp cận truyền thống thì dữ liệu bảng có thể được ước lượng thông qua 2 mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM), đồng thời sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn FEM/REM. Vậy Khi nào thì sử dụng REM? Khi nào thì sử dụng FEM? Kiểm định Hausman là gì? và cả những vấn đề tồn tại của kiểm định Hausman là gì? Khắc phục nó ra sao? Tất cả sẽ lần lượt được trình bày trong bài viết này. Ngoài ra, bài viết này sẽ được tiếp nối bởi các chủ đề kinh tế lượng quan trọng khác như mô hình SEM được sử dụng trong phân tích các phương trình đồng thời (Simultaneous) hoặc trong phân tích nhân tố khẳng định CFA với mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural equation modeling) và các chủ đề liên quan đến mô hình tuyến tính tổng quát GLM, GMM hoặc các mô hình hệ số ngẫu nhiên.

Đầu tiên là câu hỏi "khi nào thì sử dụng REM?"
1. Khi nào thì sử dụng REM?
Sau đây là 4 lý do để lựa chọn REM:

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2 3Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button