Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu: Sử dụng mô hình arima trong dữ báo chuỗi thời gian, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: giới thiệu xây dựng mô hình arima; tự hồi quy kết hợp trung bình trượt; ứng dụng dự báo giá. Mời các bạn cùng tham khảo! | SÖÛ DUÏNG MOÂ HÌNH ARIMA TRONG DÖÏ BAÙO CHUOÃI THÔØI GIAN 1 NOÄI DUNG Giôùi thieäu xaây döïng Moâ Hình ARIMA Auto-Regressive Integrated Moving Average Töï Hoài Qui Keát Hôïp Trung Bình Tröôït ÖÙng duïng döï baùo giaù caù soâng taïi Tp. HCM 2 GIÔÙI THIEÄU Hai loaïi moâ hình döï baùo chính Moâ hình nhaân quaû Moâ hình chuoãi thôøi gian 3 Ñoái vôùi caùc chuoãi thôøi gian ARIMA thöôøng ñöôïc söû duïng ñeå döï baùo Theo moâ hình ARIMA giaù trò döï baùo seõ phuï thuoäc vaøo caùc giaù trò quaù khöù vaø toång coù troïng soá caùc nhieãu ngaãu nhieân hieän haønh vaø caùc nhieãu ngaãu nhieân coù ñoä treã 4 MOÂ HÌNH ARIMA Tính döøng Stationary Tính muøa vuï Seasonality Nguyeân lyù Box-Jenkin Nhaän daïng moâ hình ARIMA Xaùc ñònh thoâng soá moâ hình ARIMA Kieåm ñònh veà moâ hình ARIMA 5 TÍNH DÖØNG Moät quaù trình ngaãu nhieân Yt ñöôïc xem laø döøng neáu Trung bình E Yt const Phöông sai Var Yt 2 const Ñoàng phöông sai Covar Yt Yt-k const 6 Nhaän bieát Ñoà thò Yt f t Haøm töï töông quan maãu SAC Sample Auto Correllation ˆ k ˆ k SAC ˆ o ˆ k E Yt Y Yt k Y Y Y Y t t k Y Cov Yt Yt k n ˆ o E Y Y 2 Y Y t 2 Var Yt t n Neáu SAC f t giaûm nhanh vaø taét daàn veà 0 thì chuoãi coù tính döøng 7 Kieåm ñònh Dickey-Fuller xaùc ñònh xem chuoãi thôøi gian coù phaûi laø Böôùc Ngaãu Nhieân Random Walk nghóa laø Yt 1 Yt-1 et Neáu chuoãi laø Böôùc Ngaãu Nhieân thì khoâng coù tính döøng BIEÁN ÑOÅI CHUOÃI KHOÂNG DÖØNG THAØNH CHUOÃI DÖØNG Laáy sai phaân baäc 1 hoaëc baäc 2 thì seõ ñöôïc moät chuoãi keát quaû coù tính döøng Chuoãi goác Yt Chuoãi sai phaân baäc 1 Wt Yt Yt-1 Chuoãi sai phaân baäc 2 Vt Wt Wt-1 8 TÍNH MUØA VUÏ Tính muøa vuï laø haønh vi coù tính chu kyø cuûa chuoãi thôøi gian treân cô sôû naêm lòch Tính muøa vuï coù theå ñöôïc nhaän ra döïa vaøo ñoà thò SAC f t . Neáu cöù sau m thôøi ñoaïn thì SAC laïi coù giaù trò cao thì ñaây laø daáu hieäu cuûa tính muøa vuï Chuoãi thôøi gian coù toàn taïi tính muøa vuï seõ khoâng coù tính döøng Phöông phaùp ñôn giaûn nhaát ñeå khöû tính muøa vuï laø laáy
