Hiểu sâu về phương pháp Newton-Raphson The workhorse of nonlinear optimization Bên trong “hộp đen” của các lệnh ước lượng Khi thực hiện các phân tích kinh tế lượng, chắc hẳn các bạn đã rất quen thuộc với việc sử dụng các lệnh ước lượng có sẵn trong Stata như regress, logit, hay poisson. Chúng ta cung cấp dữ liệu, chỉ định mô hình, và Stata trả về các hệ số ước lượng cùng sai số chuẩn một cách nhanh chóng. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi: Stata đã làm thế nào để tìm ra những con số đó, đặc biệt là với các mô hình phi tuyến phức tạp? Quá trình tính toán “ẩn” bên trong các lệnh này hoạt động ra sao? Hãy tưởng tượng hàm hợp lý (log-likelihood function) của một mô hình giống như một ngọn đồi. Việc tìm ra các tham số ước lượng hợp lý tối đa (MLE) cũng giống như hành trình tìm ra đỉnh cao nhất của ngọn đồi đó. Các phương pháp tối ưu hóa chính là những tấm bản …