Mở rộng sang mô hình AR(p) và phân tích phần dư Beyond AR(1): AR(p) models and residual analysis Giới thiệu: Khi thực tế phức tạp hơn mô hình AR(1) Trong bài học trước, chúng ta đã xây dựng một nền tảng vững chắc với mô hình AR(1). Tuy nhiên, trong thế giới thực, các quá trình kinh tế hiếm khi nào lại đơn giản đến vậy. Động lực của một chuỗi thời gian như lạm phát hay tăng trưởng GDP thường phụ thuộc vào nhiều hơn một giá trị trễ trong quá khứ. Đây chính là lúc mô hình tự hồi quy bậc p, hay AR(p), phát huy vai trò của nó. Việc mở rộng từ AR(1) sang AR(p) cho phép chúng ta mô hình hóa các cấu trúc động phức tạp hơn, nhưng đồng thời cũng đặt ra những câu hỏi lý thuyết mới và sâu sắc hơn về bản chất của nghiệm đơn vị. Trong bài học này, chúng ta sẽ cùng nhau thực hiện hai bước tiến quan trọng. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu cách …