Thẻ: Stata

Khi mô hình tồn tại các chuỗi dừng I(1) thì nhiều khả năng giữa chúng có mối quan hệ đồng tích hợp. Khi đó, tùy thuộc vào bản chất của mối quan hệ đồng tích hợp mà chúng ta có thể chọn nhóm phương pháp ước lượng FMOLS, DOLS hoặc nhóm phương pháp PMG, MG, DFE. Cơ sở của sự ...

Giới thiệu mô hình Markov Switching Câu lệnh mswitch trong Stata 14 được sử dụng để ước lượng các mô hình hồi quy động thể hiện sự khác nhau giữa các giai đoạn không quan sát (unobserved states) bằng cách sử dụng các tham số trạng thái phụ thuộc (state-dependent parameters) để phù hợp (accommodate) với các cú sốc cấu ...

Phương pháp ước lượng GMM được sử dụng để giải quyết vấn đề biến nội sinh trong các mô hình bảng động tuyến tính. Vậy ước lượng GMM là gì? Có những phương pháp GMM nào? Sự khác nhau của những phương pháp đó ra sao? Phần trình bày bên dưới sẽ lần lượt giới thiệu các ước lượng GMM ...

Trong các mô hình bảng tĩnh tuyến tính thì ước lượng IV và 2SLS là hai phương pháp phổ biến để giải quyết vấn đề biến nội sinh. Biến nội sinh là biến có tương quan với phần dư (do bỏ sót biến chẳng hạn) và biến công cụ là biến đại diện cho biến nội sinh thỏa mãn đồng ...

Có nhiều mô hình chuỗi thời gian được sử dụng để đo lường sự biến động của thị trường như mô hình ARCH, GARCH…, tuy nhiên, được sử dụng nhiều hơn cả có thể là mô hình EGARCH. Tuy nhiên, để hiểu rõ hơn về EGARCH, chúng ta bắt đầu từ thành phần đơn giản nhất của mô hình, ARCH. ...

Các ước lượng Fixed Effect (FE), Random Effect (RE) thích hợp sử dụng trong các mô hình bảng tĩnh tuyến với số mốc thời gian T tương đối nhỏ và không tồn tại vấn đề biến nội sinh trong mô hình. Cơ sở cho việc lựa chọn FE, RE so với Pooled OLS là sự tồn tại của các thành ...

Kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu bảng (Panel Unit Root Test) là bước đầu tiên quan trọng nhất trong quy trình ước lượng và kiểm định dữ liệu bảng. Tùy vào tính đồng nhất và tính độc lập của các đơn vị bảng mà có nhiều nhóm phương pháp kiểm tra tính dừng dữ liệu bảng như nhóm ...

Qua các bài trước, chúng ta đã biết cách xử lí vấn đề biến nội sinh, chọn mẫu phi ngẫu nhiên, đánh giá phi ngẫu nhiên cũng như ước lượng mô hình trong trường hợp dữ liệu tồn tại đồng thời các vấn đề trên bằng cách sử dụng mô hình hồi quy mở rộng ERM trên Stata. Phần trình ...

Chúng ta đã lần lượt tìm hiểu cách xử lí biến nội sinh và chọn mẫu phi ngẫu nhiên (hay chọn mẫu nội sinh) qua mô hình hồi quy mở rộng. Phần trình bày tiếp theo sẽ giới thiệu cách xử lí sự tồn tại đồng thời của các vấn đề biến nội sinh, chọn mẫu nội sinh hay tham ...

Như đã đề cập ở phần giới thiệu về hồi quy mở rộng, nếu các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến các đối tượng trong mẫu mà những yếu tố này lại có mối quan hệ với các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến kết quả thì việc chọn mẫu là nội sinh và ...