Chương 16

16.6 Tóm tắt và kết luận

Mục tiêu chính của chương này là giới thiệu cho bạn đọc bốn chủ đề trong kinh tế lượng chuỗi thời gian, đó là: (1) dự báo với các mô hình hồi quy tuyến tính, (2) dự báo đơn chuỗi theo phương pháp Box-Jenkins, (3) dự báo đa chuỗi theo véctơ tự hồi quy (VAR), […]

By VNP |
DETAIL

16.5 Kiểm định nhân quả sử dụng VAR: kiểm định nhân quả Granger

Mô hình hóa theo phương pháp VAR đã được sử dụng để làm sang tỏ khái niệm nhân quả (causality), một câu hỏi triết lý sâu sắc nhưng có quá nhiều sự tranh cãi. Như chúng ta đã lưu ý trong thảo luận trước đây về phân tích hồi quy, sự phân biệt giữa biến […]

By VNP |
DETAIL

16.4 Véctơ tự hồi quy (VAR)

Trong các mô hình hồi quy đồng thời cổ điển với m biến nội sinh (tức biến phụ thuộc), thì có m phương trình, mỗi phương trình cho một biến nội sinh12. Mỗi phương trình có thể gồm một hoặc nhiều biến nội sinh (endogenous variable) và một số biến ngoại sinh (exogenous variable). Trước […]

By VNP |
DETAIL

16. 3 Mô hình ARIMA cho giá đóng cửa theo ngày của cổ phiếu IBM, từ 3/1/2000 đến 32/10/2002

Ở chương 13, chúng ta đã thấy log của giá đóng cửa theo ngày của cổ phiếu IBM (LCLOSE) là chuỗi không dừng, nhưng sai phân bậc một của nó (DLCLOSE) là một chuỗi dừng. Vì phương pháp Box-Jenkins dựa trên chuỗi dừng, nên chúng ta sẽ làm việc với DLCLOSE thay vì LCLOSE để […]

By VNP |
DETAIL

16.2 Phương pháp Box – Jenkins: Mô hình hóa ARIMA

Ý tưởng cơ bản đằng sau phương pháp Box-Jenkins về dự báo là để phân tích các thuộc tính xác suất hoặc ngẫu nhiên của bản thân các chuỗi thời gian kinh tế dưới triết lý rằng “hãy để dữ liệu nói về chính nó”. Không giống các mô hình hồi quy truyền thống, trong […]

By VNP |
DETAIL

16.1 Dự báo với các mô hình hồi quy

Chúng ta đã dành một không gian đáng kể trong cuốn sách này này để bàn về các khía cạnh khác nhau của phân tích hồi quy, nhưng cho đến đây chúng ta nói rất ít về việc sử dụng các mô hình hồi quy cho các mục đích dự báo. Đối với nhiều người […]

By VNP |
DETAIL