Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã nắm vững cách sử dụng kiểm định Dickey-Fuller tăng cường (ADF) để xác định xem một chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị hay không. Đây là một kỹ năng nền tảng và cực kỳ quan trọng. Tuy nhiên, thế giới thực luôn phức tạp hơn lý thuyết. Các chuỗi dữ liệu tài chính thường bị ảnh hưởng bởi những sự kiện lớn như khủng hoảng tài chính, thay đổi chính sách, hay các cú sốc công nghệ. Những sự kiện này có thể tạo ra các đứt gãy cấu trúc (structural breaks) trong dữ liệu, làm thay đổi đột ngột mức trung bình hoặc xu hướng của chuỗi. Vấn đề là, các kiểm định ADF tiêu chuẩn hoạt động không tốt khi có sự hiện diện của những đứt gãy này. Chúng có xu hướng không bác bỏ giả thuyết nghiệm đơn vị một cách sai lầm. Nói cách khác, chúng có thể “nhìn” một chuỗi thực chất là dừng xung quanh một xu hướng …