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.

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