logo

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