Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Thanh khoản và tỷ suất sinh lợi vượt trội cổ phiếu - Bằng chứng từ thị trường chứng khoán Việt Nam

Nghiên cứu này phân tán về một số mô hình thống kê để phân tích dữ liệu với hiệu ứng cá nhân và thời gian. Tác giả cho trường hợp 5 của mô hình có tác động cố định (FEM) và một trường hợp của mô hình có tác động ngẫu nhiên (REM). FEM được sử dụng để tạo điều kiện cho việc phân tán hiếu lớn không được theo dõi trong cá nhân hoặc nhóm, trong khi REM được sử dụng để tạo điều kiện cho việc phân tán hiếu lớn trong cả cá nhân và thời gian.

Nhà khoa học và sinh viên về thống kê, phân tích dữ liệu, viễn thông, kinh doanh và chính sách

Nghiên cứu này chỉnh sửa chi tiết về một số đặc điểm của mô hình FEM và REM, bao gồm lợi ích và hạn chế của mỗi mô hình. Các mô hình được sử dụng để phân tích hiệu quả của họ trong những trường hợp khác nhau và so sánh nhau bằng cách sử dụng thử ứng hóa học. Trong một số trường hợp, đặc biệt là trong mô hình FEM với nhiều dummy variable, có nguy cơ xảy ra tác động gần nhau. Tác giả cũng cho thấy thử ứng hóa học để so sánh giữa các mô hình Pooled OLS và FEM. Nghiên cứu này có tầm quan trọng cho việc phân tích dữ liệu với hiệu ứng lâu dài và đòi hỏi sự tham gia của các nhà khoa học và sinh viên.