Home | Thẻ: Time series ( trang 4)

Thẻ: Time series

Biến đổi mô hình VAR sang mô hình VECM

Mô hình VECM được ước lượng chính xác từ giá trị hạng được xác lập theo Johansen (1995), và độ trễ tối ưu của các biến được lựa chọn thông qua AIC, BIC, SC.

Đồng kết hợp (cointegration) cho biết mối quan hệ giữa 2 biến trong dài hạn. Bên cạnh phương pháp xác định mối quan hệ đồng kết hợp qua phần dư của phương trình hồi quy, phương pháp Johasen (1995) cũng được sử dụng phổ biến để xác định mối quan hệ đồng kết hợp này. Đây là phương pháp biến ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình GARCH-Stata

Mô hình ARCH tổng quát: GARCH, T-GARCH, M-GARCH

Trường hợp tổng quát mô hình ARCH chỉ bao gồm p độ trễ của phần dư. Trong nhiều trường hợp mô hình còn bao gồm q độ trễ của biểu thức phần dư. Khi đó mô hình ARCH được gọi là mô hình ARCH tổng quát, kí hiệu là GARCH(p,q). Mô hình GARCH còn có các dạng mở rộng khác ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình ARCH – Stata

Ước lượng mô hình ARCH trên Stata

Mô hình ARCH được sử dụng thay thế các mô hình vectơ tự hồi quy trong trường hợp các sai số của biến phụ thuộc thay đổi theo thời gian. Bài viết sau sẽ trình bày cách ước lượng mô hình ARCH trên phần mềm Stata. Sử dụng file dữ liệu arch1.dta gen time = _n tsset time tsline r, ...

Đọc tiếp »

Giới thiệu mô hình ARCH

Giới thiệu mô hình ARCH

Trong phần này, chúng ta sẽ sử dụng Stata để ước lượng các mô hình trong đó phương sai của biến phụ thuộc thay đổi theo thời gian. Những mô hình này được biết đến với tên gọi là mô hình ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). File dữ liệu thực hành: arch.dta Bộ dữ liệu gồm 4 chỉ số chứng khoán ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình VEC – Stata

Ước lượng mô hình VEC

Mô hình VEC hay VECM, tạm gọi là mô hình vectơ điều chỉnh sai số được sử dụng thay thế mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) khi các biến chuỗi có mối quan hệ đồng kết hợp (Cointegration). Tương tự mô hình VAR, mô hình VEC được ước lượng và phân tích qua 4 bước như sau: (i) xác ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình VAR – phần 4

Lựa chọn mô hình VAR hay VEC dựa vào tính đồng kết hợp

Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) được ước lượng tương đối đơn giản so với mô hình VEC. Nó được ước lượng thông qua các biến chuỗi thời gian dừng khi không có sự đồng kết hợp giữa các biến. Quá trình ước lượng mô hình VAR được thực hiện qua các bước: (i) xác định sai phân và ...

Đọc tiếp »

Phân tích nhân quả – Granger causality

Phân tích nhân quả Granger causality

Phân tích nhân quả (Granger causality) được sử dụng để kiểm chứng chiều hướng tác động của các cặp biến. Tuy nhiên, kết quả phân tích nhân quả có thể được sử dụng để giải thích nhân quả hay không còn tùy thuộc vào các giả định cụ thể. Bài viết sau sẽ trình bày cách thực hiện và giải ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình VAR – phần 3

Lựa chọn mô hình VAR hay VEC dựa vào tính đồng kết hợp

Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) được ước lượng tương đối đơn giản so với mô hình VEC. Nó được ước lượng thông qua các biến chuỗi thời gian dừng khi không có sự đồng kết hợp giữa các biến. Quá trình ước lượng mô hình VAR được thực hiện qua các bước: (i) xác định sai phân và ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình VAR – phần 2

Lựa chọn mô hình VAR hay VEC dựa vào tính đồng kết hợp

Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) được ước lượng tương đối đơn giản so với mô hình VEC. Nó được ước lượng thông qua các biến chuỗi thời gian dừng khi không có sự đồng kết hợp giữa các biến. Quá trình ước lượng mô hình VAR được thực hiện qua các bước: (i) xác định sai phân và ...

Đọc tiếp »

Ước lượng mô hình VAR – Phần 1

Lựa chọn mô hình VAR hay VEC dựa vào tính đồng kết hợp

Mô hình vectơ tự hồi quy (VAR) được ước lượng tương đối đơn giản so với mô hình VEC. Nó được ước lượng thông qua các biến chuỗi thời gian dừng khi không có sự đồng kết hợp giữa các biến. Quá trình ước lượng mô hình VAR được thực hiện qua các bước: (i) xác định sai phân và ...

Đọc tiếp »