Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian cung cấp cho người học các kiến thức: Nhắc lại về Kinh tế lượng, số liệu chuỗi thời gian, làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian, tính dừng và AR – MA, mô hình ARMA, tích hợp – đồng tích hợp,. nội dung chi tiết. | Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Bùi Dương Hải ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA TOÁN KINH TẾ Bộ môn Toán Kinh tế Bài giảng PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN Bùi Dương Hải 2020 1 Thông tin học phần ▪ Tiếng Việt: Phân tích Chuỗi Thời gian ▪ Tiếng Anh: Time Series Analysis ▪ Số tín chỉ: 3 ▪ Giảng viên: Bùi Dương Hải ▪ Liên hệ: haibd@ ▪ Website: ▪ Đánh giá: 10% chuyên cần, 30% bài kiểm tra, 60% bài thi Time Series - 2 Tài liệu ▪ [1] Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh (2018), Giáo trình Kinh tế lượng, NXB ĐH KTQD. ▪ [2] Nguyễn Quang Dong, (2008), Kinh tế lượng nâng cao, NXB KHKT. ▪ [3] Phạm Thế Anh, (2013), Kinh tế lượng ứng dụng – Phân tích chuỗi thời gian, NXB Lao Động. ▪ Phần mềm thực hành: Eviews 10. ▪ Dữ liệu: → NEU – chuyên ngành → Phân tích chuỗi thời gian Time Series - 3 Nội dung ▪ Bài 1. Nhắc lại về Kinh tế lượng ▪ Bài 2. Số liệu chuỗi thời gian ▪ Bài 3. Làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian ▪ Bài 4. Tính dừng và AR – MA ▪ Bài 5. Mô hình ARMA ▪ Bài 6. Tích hợp – đồng tích hợp ▪ Bài 7. Mô hình VAR ▪ Bài 8. Mô hình ARCH – GARCH Time Series - 4 Bài 1. NHẮC LẠI VỀ KINH TẾ LƯỢNG ▪ Biến phụ thuộc , biến độc lập 2 , , ▪ Mô hình tổng thể • = 1 + 2 2 + ⋯ + + • : sai số ngẫu nhiên, rất quan trọng ▪ Số liệu chéo, hồi qui mẫu • = መ1 + መ2 2 + ⋯ + መ • = መ1 + መ2 2 + ⋯ + መ + ▪ Ước lượng OLS trên mẫu quan sát • Tìm መ = 1, : = σ =1 2 → min Time Series - 5 Các giả thiết OLS với số liệu chéo ▪ Giả thiết 1. Mẫu ngẫu nhiên độc lập ▪ Giả thiết 2. Trung bình sai số bằng 0 ▪ Giả thiết 3. Phương sai sai số không đổi ▪ Giả thiết 4. Không có đa cộng tuyến hoàn hảo ▪
