Dữ liệu không cân bằng và sai số chuẩn vững Unbalanced panels and robust standard errors Giới thiệu Trong suốt các bài học vừa qua, chúng ta đã làm việc với một giả định ngầm khá lý tưởng: bộ dữ liệu của chúng ta là “cân bằng” (balanced), nghĩa là chúng ta có đầy đủ quan sát cho mọi đối tượng trong mọi giai đoạn thời gian. Tuy nhiên, trong thế giới thực, dữ liệu hiếm khi hoàn hảo. Các cá nhân có thể bỏ khỏi một cuộc khảo sát, các công ty có thể sáp nhập hoặc phá sản, và các quốc gia có thể mới được thành lập. Kết quả là chúng ta thường phải làm việc với dữ liệu bảng không cân bằng (unbalanced panel data). Một vấn đề thực tế khác liên quan đến các suy luận thống kê của chúng ta. Các mô hình FE và RE tiêu chuẩn thường đưa ra các giả định khá chặt chẽ về cấu trúc của sai số (ví dụ: phương sai không đổi và không có tự tương …