Vấn đề của OLS: Độ chệch mẫu nhỏ và Tính không nhất quán OLS issues: Small sample bias and inconsistency Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã kết luận rằng ước lượng OLS hoạt động rất hiệu quả cho các mô hình Tự Hồi quy (AR), vì nó tiệm cận tương đương với Ước lượng Hợp lý Tối đa (MLE). Tuy nhiên, kết luận này đi kèm với một số điều kiện “in chữ nhỏ” mà chúng ta cần phải xem xét kỹ lưỡng. Đây là một trong những bài học quan trọng nhất, vì nó chỉ ra ranh giới giữa việc áp dụng đúng và sai các công cụ kinh tế lượng quen thuộc. Vấn đề cốt lõi nằm ở một giả định ngầm của OLS: các biến giải thích phải là (strictly exogenous). Trong các mô hình chuỗi thời gian có biến trễ của biến phụ thuộc làm biến giải thích (ví dụ $y_{t-1}$), giả định này bị vi phạm. Tại sao? Vì $y_{t-1}$ rõ ràng phụ thuộc vào …
Các bài đã xem
- Kiểm định giả thuyết và chủ đề nâng cao
- Ước lượng GMM và ma trận trọng số tối ưu
- Các kiểm định nghiệm đơn vị nâng cao
- Bài tổng hợp chuỗi mô hình bảng động
- Tổng hợp, so sánh và ứng dụng nâng cao
- Nền tảng và hậu quả của tự tương quan
- Nâng cao chất lượng nghiên cứu với phân tích hiệu năng
- Các bộ lọc Hodrick-Prescott và Band-Pass
- Các kiểm định nghiệm đơn vị thế hệ thứ nhất
- Đánh giá mô hình cấu trúc và chuẩn bị phân tích trong Stata
- Nền tảng lý thuyết về vấn đề tổng hợp
-
Xem thêm