Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về một phương pháp hồi quy kinh điển trong lĩnh vực kinh tế lượng, đó là phương pháp hồi quy OLS (Ordinary Least Square). Phương pháp này đã trở thành phương pháp ước lượng hệ số hồi quy phổ biến nhất trong nghiên cứu. Chúng ta sẽ khám phá bản chất của phương pháp này và cách thức áp dụng trong thực tế.
OLS là gì?
OLS là từ viết tắt của cụm từ “Ordinary Least Square” trong tiếng Anh, có thể dịch ra là “Bình phương nhỏ nhất”. Nó là phương pháp hồi quy được sử dụng rộng rãi để ước lượng hệ số hồi quy trong các mô hình nghiên cứu. Nguyên tắc của phương pháp này là lựa chọn các hệ số hồi quy sao cho bình phương sai số của mô hình ước lượng là nhỏ nhất.
Để hiểu rõ hơn về phương pháp OLS, chúng ta cần biết rằng trong nghiên cứu, chúng ta thường chỉ có thể thu thập một phần nhỏ dữ liệu từ tổng thể. Do đó, chúng ta sẽ tiến hành ước lượng các hệ số hồi quy trên mẫu dữ liệu này. Kết quả ước lượng sẽ được ký hiệu bằng các hệ số alpha và beta mũ.
Áp dụng OLS trong STATA
Việc áp dụng phương pháp hồi quy OLS trong STATA rất đơn giản. Chúng ta chỉ cần sử dụng lệnh regress hoặc reg để chạy mô hình hồi quy.
Trước khi chạy lệnh hồi quy, chúng ta cần thiết lập dữ liệu cho STATA biết đây là dữ liệu theo thời gian, dữ liệu cắt ngang tại một thời điểm hoặc là dữ liệu bảng. Sau đó, chúng ta chỉ cần chạy lệnh regress để ước lượng hệ số hồi quy.
Sau khi chạy lệnh, chúng ta cần kiểm tra các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không, mô hình có ý nghĩa không và mức độ giải thích của mô hình như thế nào. Để làm điều này, chúng ta có thể sử dụng các giá trị P-value tương ứng hoặc các thống kê F để kiểm tra ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy và mô hình.
Kết luận
Trên đây là những nội dung chính về phương pháp hồi quy OLS và cách áp dụng nó trong STATA. Phương pháp OLS là một công cụ mạnh mẽ để ước lượng hệ số hồi quy và giải thích mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu. Việc nắm vững phương pháp này sẽ giúp bạn tiến xa hơn trong việc nghiên cứu và phân tích dữ liệu.