Chuyển tới nội dung chính

Econometrics chạy thử model

Econometrics giúp chạy thử mô hình sơ bộ ngay trong Ecodata. Mục tiêu là kiểm tra nhanh quan hệ dữ liệu trước khi export và phân tích sâu ở môi trường chuyên dụng.

Hệ thống 12 họ mô hình, 40 mô hình con và 105 bộ ước lượng hỗ trợ​

EcoData tích hợp Econometrics Engine toàn diện cho phép chạy thử và ước lượng sơ bộ với:

12 Họ mô hình lớn (Model Families)​

  1. Hồi quy Tuyến tính Cổ điển (Classical Linear Regression): OLS, WLS, GLS, TLS (Total Least Squares).
  2. Hồi quy Chính quy hóa (Regularized Regression): Ridge, Lasso, Elastic Net, Adaptive Lasso.
  3. Dữ liệu bảng tuyến tính (Linear Panel Data): Pooled OLS, Fixed Effects (Entity/Time FE), Random Effects, Between Effects.
  4. Dữ liệu bảng động (Dynamic Panel Data): Arellano-Bond (Difference GMM), Blundell-Bond (System GMM).
  5. Biến phụ thuộc giới hạn (Limited Dependent Variable): Binary Logit, Binary Probit, Tobit (Censored), Truncated Regression, Heckman Selection (Heckit).
  6. Mô hình biến đếm (Count Data): Poisson Regression, Negative Binomial, Zero-Inflated Poisson (ZIP), Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB).
  7. Hồi quy Phân vị (Quantile Regression): Linear Quantile Regression, Panel Quantile Regression (FE-QR).
  8. Chuỗi thời gian đơn biến (Univariate Time Series): AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA, ARCH, GARCH, EGARCH.
  9. Chuỗi thời gian đa biến (Multivariate Time Series): Vector Autoregression (VAR), Vector Error Correction Model (VECM), Structural VAR (SVAR).
  10. Hệ phương trình đồng thời & Biến công cụ (IV & Simultaneous Equations): IV/2SLS, 3SLS, Seemingly Unrelated Regressions (SUR).
  11. Hồi quy Phi tuyến & Bán tham số (Non-linear & Semi-parametric): Non-linear Least Squares (NLS), Generalized Additive Models (GAM).
  12. Suy luận nhân quả & Đánh giá tác động (Causal Inference & Impact Evaluation): Difference-in-Differences (DiD), Propensity Score Matching (PSM), Regression Discontinuity Design (RDD).

Phân rã 40 Mô hình con và 105 Bộ ước lượng (Estimators)​

Hệ thống cung cấp 40 mô hình con tương ứng với các đặc tả toán học khác nhau. Để phục vụ nghiên cứu học thuật đòi hỏi tính vững của hệ số, hệ thống hỗ trợ 105 bộ ước lượng được cấu hình dựa trên sự kết hợp của:

  • Phương pháp tối ưu hóa: OLS, FGLS, Maximum Likelihood (MLE), Quasi-MLE, GMM (1-step/2-step với hiệu chỉnh Windmeijer).
  • Cấu trúc phương sai sai số chuẩn: Homoskedastic, White Robust (HC0, HC1, HC2, HC3), Clustered Standard Errors (theo Entity, Time, hoặc Multi-way Clustering) giúp kiểm soát hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi.

Flow chạy thử​

  1. Mở Econometrics.
  2. Chọn nhóm model.
  3. Chọn model cụ thể.
  4. Chọn dependent indicator.
  5. Chọn independent indicators từ danh sách /api/indicators.
  6. Chọn khoảng năm.
  7. Thêm custom variables nếu cần.
  8. Chạy phân tích.
  9. Đọc coefficients, standard errors, t-stats, p-values, model fit và phần diễn giải.

Cách chọn indicators cho model​

Thành phầnVí dụ
Dependent variableGDP growth, poverty rate, export value, stock return.
Main explanatory variableFDI, PCI, tariff, education, investment.
ControlsPopulation, labor force, CPI, sector structure, year.
Time rangeChọn đủ dài để có ít nhất số quan sát tối thiểu cho mô hình.

Citation style​

Module hỗ trợ nhiều kiểu trích dẫn như APA 7, Chicago 17, Harvard 2008, IEEE 2008 và MLA 7. Khi export kết quả hoặc viết báo cáo, người dùng nên giữ citation cùng metadata của indicators.

Giới hạn cần biết​

Econometrics phù hợp cho kiểm thử nhanh. Với mô hình học thuật hoặc báo cáo chính thức, người dùng nên export dữ liệu và kiểm định lại bằng R, Python, Stata hoặc phần mềm chuyên dụng. Đặc biệt với panel model, cần kiểm tra entity, time index, missing values và cách aggregate trước khi diễn giải kết quả.

Kết hợp với AI Chat​

Người dùng có thể mở AI Chat từ ý tưởng mô hình để:

  • Gợi ý model phù hợp.
  • Giải thích ý nghĩa hệ số.
  • Nhắc kiểm tra multicollinearity, missing data, stationarity hoặc lag structure.
  • Đề xuất indicators thay thế khi coverage không đủ.