Nền tảng về đồng kết hợp và định lý granger Fundamentals of cointegration and granger’s theorem Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại với chuỗi bài học về đồng kết hợp. Trong bài giới thiệu, chúng ta đã nói về một thách thức lớn trong kinh tế lượng: làm việc với các chuỗi dữ liệu không dừng (non-stationary). Hầu hết các biến số kinh tế vĩ mô như GDP, tiêu dùng, hay tỷ giá đều có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian, khiến cho trung bình và phương sai của chúng không cố định. Việc áp dụng hồi quy OLS truyền thống lên các chuỗi này có thể dẫn đến kết quả sai lầm nghiêm trọng, hay còn gọi là hiện tượng hồi quy giả (spurious regression) – nơi chúng ta tìm thấy một mối quan hệ có ý nghĩa thống kê trong khi thực tế chúng không liên quan gì đến nhau. Vậy làm thế nào để phân tích các mối quan hệ kinh tế dài hạn một cách đúng đắn? Clive Granger, nhà kinh …
Các bài đã xem
- Giới thiệu dữ liệu bảng dài và tính không đồng nhất tham số
- Rút ra kết luận và khuyến nghị thực tiễn
- Tổng quan các phương pháp và khung phân tích chính sách
- Các loại hình dự báo trong kinh tế lượng
- Hiệu chỉnh Knapp-Hartung để có kết quả đáng tin cậy hơn trong Stata
- Nền tảng về nghiệm đơn vị và mô hình AR(1)
- Hướng dẫn thực hành VECM toàn diện với Stata
- Tổng hợp, so sánh và ứng dụng nâng cao
- Xử lý các phân nhóm độc lập trong một nghiên cứu
- Nền tảng mô hình biến động ngẫu nhiên
-
Xem thêm