Kỹ thuật dự báo với mô hình ARMA Forecasting techniques with ARMA models Lắng nghe “trí nhớ” của chuỗi thời gian Một chuỗi thời gian kinh tế, chẳng hạn như tăng trưởng GDP hay tỷ lệ lạm phát, không phải là một tập hợp các con số ngẫu nhiên. Chúng thường chứa đựng một “trí nhớ” – giá trị của ngày hôm nay thường có mối liên hệ mật thiết với những gì đã xảy ra trong quá khứ. Các mô hình ARMA (Autoregressive Moving Average) chính là công cụ toán học được thiết kế để “lắng nghe” và mô hình hóa trí nhớ này. Chúng giúp chúng ta trả lời những câu hỏi như: “Quá khứ của một biến số tự nói lên điều gì về tương lai của chính nó?” hay “Những cú sốc bất ngờ trong quá khứ còn ảnh hưởng đến hiện tại và tương lai trong bao lâu?”. Vẻ đẹp của họ mô hình ARMA nằm ở sự linh hoạt và tính trực quan của chúng. Chúng ta có thể chia “trí nhớ” của …