LỚP C1: HỒI QUY VỚI CHUỖI THỜI GIAN
01/12/2015
Đơn vị tổ chức lớp : Trung tâm phân tích dữ liệu , khoa Toán – Thống kê, trường Đại học Kinh tế TPHCM
Số buổi : 06 buổi
Điều kiện tiên quyết : phải qua lớp Kinh tế lượng căn bản
Liên hệ ghi danh: cô Hằng (0983141467)
STT
Nội dung
1
Giới thiệu về số liệu Time Series
- Nhận dạng số liệu time series
- Tính xu thế, tính mùa vụ, tính chu kỳ
- Tính dừng của chuỗi thời gian
- Biểu đồ ACF và PACF
- Kiểm định nghiệm đơn vị : kiểm định DF, ADF, Phillip – Perron và KPSS
- Chuyển một chuỗi không dừng thành một chuỗi dừng
2
Mô hình ARIMA(p,d,p)
- Mô hình AR(p), MA(q), ARMA(p,q) và ARIMA(p,d,q)
- Phương pháp Box – Jenkin
3
Mô hình ARDL
- Vấn đề ước lượng
- Vấn đề dự báo
4
Mô hình VAR(Vector AutoRegressive)
- Ước lượng mô hình
- Kiểm định Granger Causality
- Lựa chọn độ trễ
- Tính ổn định (stability) của mô hình VAR
5
Mô hình VAR ( tiếp theo)
- Hàm phản ứng đẩy (IRF – Impulse Response Function)
- Phân rã phương sai (Variance Decomposition)
6
Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM – vector error correction model)
- Kiểm định đồng liên kết
- Mô hình VECM/ECM