Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 4: Mô hình chuỗi thời gian đa biến. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: mô hình VAR; ước lượng và kiểm định; kiểm định nhân quả Granger; hàm phản ứng và phân rã phương sai; thực hành với Eviews; . Mời các bạn cùng tham khảo! | CHƯƠNG IV. MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN NỘI DUNG CHÍNH I. MÔ HÌNH VAR III. HÀM PHẢN ỨNG VÀ PHÂN RÃ 1. Giới thiệu chung PHƯƠNG SAI 2. Vectơ nhiễu trắng 1. Hàm phản ứng IRFs II. ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH 2. Phân rã phương sai VDF 1. Lựa chọn độ trễ 3. Thực hành với Eviews 2. Kiểm định nhân quả Granger 3. Thực hành với Eviews GIỚI THIỆU CHUNG Mô hình VAR hay còn gọi là mô hình vectơ tự hồi quy là một dạng tổng quát của mô hình tự hồi quy đơn chiều univariate autoregressive model trong dự báo một tập hợp biến nghĩa là một vector của biến chuỗi thời gian. Nó ước lượng từng phương trình của mỗi biến chuỗi theo các độ trễ của biến p và tất cả các biến còn lại nghĩa là vế phải của mỗi phương trình bao gồm một hằng số và các độ trễ của tất cả các biến trong hệ thống . Ví dụ. Mô hình về lạm phát với nền kinh tế đóng LP a11 a12 LP 1 a13 M t 1 a14GDPt 1 u1t t t M t a21 a22 LP 1 a23 M t 1 a14GDPt 1 u2t t GDP a a LP a M a GDP u t 31 32 t 1 33 t 1 34 t 1 3t 3 GIỚI THIỆU CHUNG - Mô hình VAR có p là độ trễ tối đa của bất kì biến nào. - VAR có thể có m biến m gt 2 . - Mỗi một biến trong m biến có riêng một phương trình trong cả hệ phương trình. 4 GIỚI THIỆU CHUNG - Trong mô hình VAR không có ràng buộc mỗi biến xuất hiện với mỗi độ trễ ở tất cả các phương trình. - Với mô hình VAR p có m biến sẽ có m2 các hệ số ở mỗi độ trễ mô hình VAR có rất nhiều hệ số . - Các sai số ngẫu nhiên disturbances của VAR là véctơ nhiễu trắng 5 GIỚI THIỆU CHUNG - Mọi mối quan hệ động sẽ được thể hiện qua các hệ số của VAR. Tức là mỗi sai số ngẫu nhiên không thể dự báo được từ quá khứ hoặc là từ quá khứ của chính nó hoặc của sai số khác. - Điều này làm tăng khả năng ước lượng các tham số trong hệ VAR. Độ trễ p phải được lựa chọn sao cho không có sự tự tương quan giữa các sai số ước lượng. 6 GIỚI THIỆU CHUNG - Tuy nhiên điều kiện của VAR là các chuỗi số liệu thời gian phải là chuỗi dừng trong thực tế các chuỗi số liệu gốc thường là không dừng. - Chúng ta thường chuyển qua xét các chuỗi sai phân cấp 1 các .
