Bài viết này trình bày ba phương pháp quan trọng để xử lý dữ liệu nhiều chiều trong dự báo kinh tế: Principal Component Regression (PCR), Partial Least Squares (PLS) và các thuật toán Boosting. Chúng ta sẽ khám phá cách các phương pháp này giải quyết vấn đề đa cộng tuyến và giảm chiều dữ liệu một cách hiệu quả. Thông qua ví dụ thực hành với dữ liệu mô phỏng, bài viết minh họa cách triển khai các kỹ thuật này trên Stata, R và Python để dự báo tăng trưởng GDP, đồng thời so sánh hiệu suất với các phương pháp chính quy hóa đã học.