Các bộ lọc nâng cao Advanced filtering methods Giới thiệu: Vượt ra ngoài giả định “mượt mà” Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư! Trong bài trước, chúng ta đã làm quen với các bộ làm mịn đơn giản, vốn hoạt động dựa trên một giả định duy nhất: tín hiệu biến đổi mượt mà. Mặc dù rất hữu ích cho phân tích khám phá, các bộ lọc này có hai hạn chế lớn. Thứ nhất, chúng không giúp chúng ta phân tách tín hiệu thành các thành phần cấu trúc (xu hướng, chu kỳ, mùa vụ). Thứ hai, và quan trọng hơn, chúng không xác định một cơ chế rõ ràng liên kết các giá trị quá khứ với hiện tại và tương lai—một điều kiện tiên quyết cho việc dự báo. Trong bài học này, chúng ta sẽ khám phá ba lớp bộ lọc nâng cao hơn, được cung cấp bởi họ lệnh tssmooth trong Stata. Các bộ lọc này sẽ đưa chúng ta đến một “vùng đất” trung gian: giữa phương pháp phi tham …