Mô hình sai số chuẩn (Robust Standard Errors Model) là mô hình được White (1980) phát triển và đề xuất sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi làm các hệ số ước lượng bị chệch trong mô hình OLS.

Blog

Mô hình sai số chuẩn mạnh – Robust Standard Errors [Stata]

STATA

03 Tháng 11, 2021
3210 views

Mô hình sai số chuẩn mạnh – Robust Standard Errors [Stata]

5/5 - (1 vote)

Mô hình sai số chuẩn mạnh hay còn gọi là Robust Standard Errors Model hoặc tên khác là Mô hình ước lượng sai số chuẩn vững là mô hình được White (1980) phát triển và đề xuất sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi làm các hệ số ước lượng bị chệch trong mô hình OLS.

Phần này Mosl sẽ giới thiệu về cách chạy mô hình sai số chuẩn mạnh trong phần mềm Stata với lệnh robust. Hy vọng bài đọc sẽ giúp bạn giải đáp được 1 số thắc mắc xoay quanh cách chạy mô hình này trong Stata.

1. Khái niệm Mô hình sai số chuẩn mạnh -Robust Standard Errors là gì?

1.1. Khái niệm chung

Mô hình sai số chuẩn mạnh hay còn gọi là Robust Standard Errors Model hoặc tên khác là Mô hình ước lượng sai số chuẩn vững là mô hình được White (1980) phát triển và đề xuất sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi làm các hệ số ước lượng bị chệch trong mô hình OLS.

Mô hình sai số chuẩn mạnh sẽ cho làm sai số chuẩn ra kết quả ước lượng đúng và đồng thời chấp nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) trong mô hình.

Tham khảo thêm bài viết sau: Phương sai thay đổi là gì?

1.2. Khái niệm Chuẩn mạnh (Robust) là gì?

Khái niệm chuẩn mạnh (Robust) là:

Chuẩn mạnh hay thường gọi trong Tiếng Anh là Robust.

Chuẩn mạnh (Robust) là khái niệm loại bỏ hoặc khắc phục các vấn đề sai phạm trong một biến, giả định, kiểm định của một mô hình và làm cho kết quả hồi quy có ý nghĩa trong nhiều điều kiện khác nhau.

1.3. Khái niệm Sai số chuẩn (Standard Errors) là gì?

Khái niệm sai số chuẩn là:

Sai số chuẩn hay tên gọi trong Tiếng Anh là Standard Errors (SE).

Sai số chuẩn (SE) của hàm hồi quy hay trong kinh tế lượng thường gọi là độ lệch chuẩn là một thuật ngữ đo lường chính xác các phân phối mẫu đại diện cho 1 tổng thể.

Phần khái niệm và công thức tính cụ thể của Sai số chuẩn Mosl xin phép giới thiệu chi tiết tại bài viết Sai số chuẩn là gì?

2. Cách dùng mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors)

Trước khi thực hiện tải về bộ dữ liệu này để tiện thực hành nhé!

[su_button url=”http://destyy.com/eazB0s” target=”blank” style=”3d” color=”#fefefd” size=”10″ center=”yes” radius=”20″ icon=”icon: download” text_shadow=”0px 0px 0px #000000″ desc=”Tải ngay” download=”Dữ liệu”]DỮ LIỆU MOSL.VN[/su_button]

Mô hình sai số chuẩn mạnh thường được đưa vào để khắc phục hiện tượng PSTĐ cụ thể:

Chỉ cần bỏ thêm lệnh ,robust sau lệnh hồi quy mô hình của mô hình OLS ban đầu và ta sẽ có kết quả hồi quy khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi như hình bên cạnh.

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng lệnh robust trong Stata vào tất cả mô hình hồi quy như mô hình FEM (tác động cố định), mô hình REM (tác động ngẫu nhiên), GMM, … như 1 cách để thêm sai số chuẩn mạnh vào mô hình.