Xác định bậc mô hình ARMA (p,q) Identifying the order of an ARMA model Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba, nơi chúng ta sẽ học một trong những kỹ năng quan trọng và “nghệ thuật” nhất trong quy trình Box-Jenkins: Nhận dạng mô hình. Ở bài trước, chúng ta đã thành công trong việc biến đổi chuỗi GDP không dừng thành chuỗi tốc độ tăng trưởng dừng. Dữ liệu của chúng ta giờ đã “sẵn sàng”. Nhưng sẵn sàng cho mô hình nào? Một mô hình ARMA(1,1), ARMA(2,0), hay một cấu trúc nào khác? Việc lựa chọn các bậc p (bậc tự hồi quy – AR) và q (bậc trung bình trượt – MA) phù hợp giống như việc một thám tử tìm kiếm các manh mối để phá án. Nếu chọn sai, mô hình của chúng ta sẽ không nắm bắt được hết “câu chuyện” của dữ liệu. May mắn thay, chúng ta có hai công cụ đắc lực để tìm ra những manh mối này: Hàm Tự tương quan (ACF) và …
Các bài đã xem
- Các bộ lọc nâng cao
- Hồi quy và suy luận nhân quả
- Kiểm định chẩn đoán mô hình
- Hệ thống kiến thức và ứng dụng
- Tổng kết và thực hành Stata
- Giới thiệu hồi quy biến công cụ phi tham số
- Định danh và ước lượng trong RDD sắc nét
- Đánh giá một kiểm định
- Nền tảng của chuỗi thời gian phi dừng
- Thuộc tính thống kê của các bộ ước lượng
-
Xem thêm