Trong hai bài học trước, chúng ta đã xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc, hiểu rằng các chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị, sau khi được chuẩn hóa, sẽ có hành vi giống như một Chuyển động Brown. Đây là một kết quả rất mạnh mẽ. Tuy nhiên, trong thực tế, không phải tất cả các chuỗi thời gian đều là phi dừng, và không phải tất cả các chuỗi dừng đều giống nhau. Bài học hôm nay sẽ trang bị cho chúng ta một “hệ thống phân loại” chính thức để phân biệt các loại chuỗi thời gian khác nhau, được gọi là bậc tích hợp (order of integration). Việc hiểu rõ cách phân loại này là cực kỳ quan trọng, vì nó quyết định phương pháp phân tích nào là phù hợp. Sau đó, chúng ta sẽ khám phá một trong những hệ quả đáng ngạc nhiên và quan trọng nhất của lý thuyết chuỗi thời gian phi dừng: ngay cả một thống kê đơn giản như giá trị trung bình mẫu cũng có …
Các bài đã xem
- 3. Đại số của phương pháp bình phương nhỏ nhất
- 7. Lý thuyết tiệm cận cho bình phương nhỏ nhất
- Giới thiệu thuật toán Bootstrap và phân phối Bootstrap
- Các vấn đề tính toán trong thực tế
- Suy luận thống kê cho các hàm của tham số
- Nền tảng về hồi quy trung vị và ước lượng LAD
- Ước lượng ma trận hiệp phương sai
- Giới thiệu hệ thống hồi quy đa biến
- Các chủ đề nâng cao trong mô hình lựa chọn nhị phân
- Kiểm định giả thuyết sử dụng Bootstrap
- Nền tảng của chuỗi thời gian phi dừng
- Hiểu bản chất của thiết kế gián đoạn hồi quy
- Hướng dẫn thực hành phân tích RDD với Stata
- Giới thiệu mô hình bảng động và thách thức
- Các loại khoảng tin cậy Bootstrap nâng cao
- Hướng dẫn thực hành các phương pháp tái lấy mẫu với Stata
- Hướng dẫn thực hành với Stata về hồi quy bị kiểm duyệt và chọn mẫu
- Nền tảng lý thuyết của chuỗi thời gian đa biến
- Hướng dẫn thực hành phân tích lựa chọn nhị phân với Stata
-
Xem thêm