TAILIEUCHUNG - Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9

Sau khi học xong Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 này người học có thể hiểu về: Chuỗi thời gian là gì, Chuỗi thời gian dừng và không dừng, mô hình ARIMA , phương pháp Box-Jenkins,.! | I. Chương 9 PHÂN TÍCH CHU I TH I GIAN Chu i th i gian là gì ? Chu i th i gian là s li u c a m t bi n s ñư c quan sát và ghi nh n theo trình t th i gian Phân tích chu i th i gian là nghiên c u hành vi, khuôn m u trong quá kh c a m t bi n s và s d ng nh ng thông tin này ñ d ñoán nh ng giá tr hay nh ng thay ñ i c a bi n s ñó trong tương lai Có nhi u phương pháp ñ phân tích chu i th i gian nhưng thư ng g p nh t là phương pháp Box - Jenkins II. Chu i th i gian d ng và không d ng nh nghĩa chu i d ng và chu i không d ng Chu i Yt ñư c g i là chu i d ng (Stationary process) n u kỳ v ng, phương sai và hi p phương sai không ñ i theo th i gian E(Yt) II. Chu i th i gian d ng và không d ng m ñ nh tính d ng c a chu i Khi kh o sát các tính d ng c a chu i th i gian, ngư i ta có th dùng các cách sau : = µ ( const) Dùng ñ th c a Yt theo th i gian var(Yt) = σ2 (const) Dùng bi u ñ t tương quan riêng c a m u cov(Yt,Yt+k) = γk ( ch ph thu c vào k, Dùng ki m ñ nh bư c ng u nhiên không ph thu c vào t) Chu i Yt ñư c g i là không d ng (nonstationary process) n u vi ph m ít nh t m t trong 3 ñi u ki n trên II. Chu i th i gian d ng và không d ng m ñ nh tính d ng c a chu i a. Dùng ñ th c a Yt a. Dùng ñ th c a Yt 30 25 20 15 Series1 10 5 0 1 9 17 25 33 41 49 57 65 ð th c a m t chu i d ng 73 81 89 97 105 113 121 a. Dùng ñ th c a Yt a. Dùng ñ th c a Yt ð th c a m t chu i không d ng II. Chu i th i gian d ng và không d ng m ñ nh tính d ng c a chu i b. Dùng ñ th c a t tương quan m u Khi kh o sát các tính d ng c a chu i th i gian, ngư i ta xây d ng hàm t tương quan (Autoregressive Correlation Function - AFC) như sau : ACF ( k ) = ρ k = γ k cov( Yt , Yt + k ) = γ0 var( Yt ) Ngoài ra còn tính h s tương quan riêng (partial autoregression correlation function - PACF) b. Dùng ñ th c a t tương quan m u Sau khi nh p d li u, vào Quick/Series Statistics/ Correlogram R t khó phân bi t II. Chu i th i gian d ng và không d ng m ñ nh tính d ng c

• Kinh tế học
• Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng
• Nhập môn Kinh tế lượng
• Kinh tế lượng
• Chuỗi thời gian
• Phân tích chuỗi thời gian
• Dữ liệu kinh tế
• Bản chất của Kinh tế lượng
• Phân tích kinh tế lượng
• Mô hình kinh tế lượng
• Mối quan hệ trong kinh tế lượng
• Bài giảng Kinh tế lượng
• Quy trình kinh tế lượng
• Xây dựng kinh tế lượng
• Kinh tế học
• Phân tích hồi quy
• Số liệu kinh tế lượng
• Nghiên cứu kinh tế lượng
• Lịch sử Kinh tế lượng
• Số liệu cho kinh tế lượng
• Phân tích hồi quy bội
• Vấn đề ước lượng
• Phương sai của ước lượng OLS
• Mô hình hồi quy đơn
• Phương sai của hệ số ước lượng bằng OLS
• Hồi quy qua gốc tọa độ
• Phương pháp luận của KTL
• Mỗi quan hệ trong KTL
• Xây dựng mô hình kinh tế lượng
• Vấn đề suy diễn thống kê
• Tính tiệm cận của OLS
• Một số vấn đề mở rộng
• Dự đoán và sai số dự đoán
• Phân tích hồi quy bội với biến định tính
• Mô tả thông tin định tính
• Phương sai thay đổi
• Kiểm định phương sai thay đổi
• Mở rộng về dạng hàm và dữ liệu
• Mô hình hồi quy hai biến
• Hồi quy hai biến
• Hàm hồi quy mẫu
• Kiểm định mô hình hồi quy
• Hệ số hồi quy
• Sử dụng mô hình hồi quy
• Hồi quy tuyến tính bội
• Hồi quy tuyến tính 3 biến
• Hồi quy tuyến tính K biến
• Hồi quy tuyến tính
• Hồi quy với biến giả
• Hồi qui với biến độc lập đều
• Đa cộng tuyến
• Nhận biết đa cộng tuyến
• Khắc phục đa cộng tuyến