Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Bùi Dương Hải

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian cung cấp cho người học các kiến thức: Nhắc lại về Kinh tế lượng, số liệu chuỗi thời gian, làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian, tính dừng và AR – MA, mô hình ARMA, tích hợp – đồng tích hợp,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Bùi Dương Hải ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ Bộ môn Toán Kinh tế Bài giảngPHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN Bùi Dương Hải www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 2020 1 Thông tin học phần ▪ Tiếng Việt: Phân tích Chuỗi Thời gian ▪ Tiếng Anh: Time Series Analysis ▪ Số tín chỉ: 3 ▪ Giảng viên: Bùi Dương Hải ▪ Liên hệ: haibd@neu.edu.vn ▪ Website: www.mfe.edu.vn/buiduonghai ▪ Đánh giá: 10% chuyên cần, 30% bài kiểm tra, 60% bài thiTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 2 Tài liệu ▪ [1] Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2018), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB ĐH KTQD. ▪ [2] Nguyễn Quang Dong, (2008), Kinh tế lượng nâng cao, NXB KHKT. ▪ [3] Phạm Thế Anh, (2013), Kinh tế lượng ứng dụng – Phân tích chuỗi thời gian, NXB Lao Động. ▪ Phần mềm thực hành: Eviews 10. ▪ Dữ liệu: www.mfe.edu.vn/buiduonghai → NEU – chuyên ngành → Phân tích chuỗi thời gianTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 3 Nội dung ▪ Bài 1. Nhắc lại về Kinh tế lượng ▪ Bài 2. Số liệu chuỗi thời gian ▪ Bài 3. Làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian ▪ Bài 4. Tính dừng và AR – MA ▪ Bài 5. Mô hình ARMA ▪ Bài 6. Tích hợp – đồng tích hợp ▪ Bài 7. Mô hình VAR ▪ Bài 8. Mô hình ARCH – GARCHTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 4 Bài 1. NHẮC LẠI VỀ KINH TẾ LƯỢNG ▪ Biến phụ thuộc ?, biến độc lập ?2 , … , ?? ▪ Mô hình tổng thể • ? = ?1 + ?2 ?2 + ⋯ + ?? ?? + ? • ?: sai số ngẫu nhiên, rất quan trọng ▪ Số liệu chéo, hồi qui mẫu • ?෠? = ?መ1 + ?መ2 ?2? + ⋯ + ?መ? ??? • ?? = ?መ1 + ?መ2 ?2? + ⋯ + ?መ? ??? + ?? ▪ Ước lượng OLS trên mẫu ? quan sát • Tìm ?መ? ? = 1, ? : ??? = σ??=1 ??2 → minTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 5 Các giả thiết OLS với số liệu chéo ▪ Giả thiết 1. Mẫu ngẫu nhiên độc lập ▪ Giả thiết 2. Trung bình sai số bằng 0 ▪ Giả thiết 3. Phương sai sai số không đổi ▪ Giả thiết 4. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo ▪ Giả thiết 5. Sai số phân phối Chuẩn → Các UL OLS là Tuyến tính, không chệch, hiệu quả. • ? ?መ???? = ?? ; ???(?መ???? ) nhỏ nhấtTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 6 Kiểm định T và F ?0 : ?? = 0: hệ số không có ý nghĩa thống kê ▪ ൝ ?1 : ?? ≠ 0 ?መ? − 0 ?−? ?= so sánh với ??/2 መ ??(?? ) ?0 : ? hệ số = 0 ▪ ቊ ?1 : ít nhất một hệ số ≠ 0 (???? − ????? )/? ?,?−? ?= so sánh với ?? ????? /(? − ?)Time Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 7 Bài 2. SỐ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN ▪ Biến ngẫu nhiên theo thời gian (?|?) ▪ Chuỗi thời gian ?? , ? = 1,2, … , ?. ▪ Tần xuất (frequency): Năm, quí, tháng, tuần, ngày,… • ???1990 ⋯ ???2019 ; • ???2000?1 ⋯ ???2019?3 • ??2004?1 ⋯ ??2019?12 ▪ Mô hình • ?? = ?1 + ?2 ?2? + ⋯ + ?? ??? + ?? • ?? = ?መ1 + ?መ2 ?2? + ⋯ + ?መ? ??? + ??Time Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 8 Đánh giá mô hình số liệu chuỗi TG ▪ Hàm hồi qui phù hợp? ▪ Hệ số xác định ?2 , ?ത 2 ▪ Ước lượng các hệ số? ▪ Hệ số có ý nghĩa thống kê? ▪ Các hiện tượng • Dạng hàm • Phương sai sai số thay đổi • Đa cộng tuyến • Tự tương quanTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 9 Đánh giá mô hình số liệu chuỗi TG ▪ Tự tương quan thuần → Không hiệu quả ▪ Tự tương quan do dạng hàm sai → Chệch. ▪ Kiểm định tự tương quan ▪ Durbin-Watson • ?? ≈ 2: không có tự tương quan • ?? → 0 hoặc 4: có tự tương quan. ▪ Kđ Breusch-Godfrey • ?0 : không có tự tương quan • ?1 : có tự tương quanTime Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 10 Đánh giá mô hình số liệu chuỗi TG ▪ Tiêu chuẩn AIC, SIC, HQ (càng nhỏ càng tốt) ▪ Tiêu chuẩn Maximum likelihood ▪ Giá trị dự báo: ??? = ?෠? ▪ Sai số dự báo cho m quan sát; ?? = ??? − ?? 1 ? • ??? = σ?=1 |?? | ? 1 ? • ???? = σ?=1 ??2 ? 1 ? |?? | • ???? = σ?=1 ⋅ 100% ? ??Time Series - www.mfe.neu.edu.vn/buiduonghai 11 Trễ và Sai phân ▪ Trễ (Lag): ? ?? = ??−1 ; • ?2 ?? = ? ? ?? = ??−2 • ?? ?? = ??−? ▪ Sai phân (Difference) Bậc nhất Δ?? ...