Tự tương quan và tự tương quan riêng phần Trong phân tích chuỗi thời gian tài chính, (autocorrelation) là một khái niệm quan trọng giúp chúng ta hiểu về cấu trúc thời gian của dữ liệu. Khác với nhiều chuỗi thời gian kinh tế khác, tỷ suất sinh lời tài chính thường không thể hiện tự tương quan đáng kể, phù hợp với giả thuyết thị trường hiệu quả. Hàm tự tương quan Để khám phá tính chất tự tương quan của chuỗi thời gian, chúng ta phân tích (autocorrelation function – ACF) và (partial autocorrelation function – PACF). Định nghĩa ACF Đối với quá trình dừng yếu, hiệp phương sai giữa giá trị hiện tại và quá khứ là hàm của khoảng cách giữa hai thời điểm thực hiện, $k$: $$\rho_k = \frac{\text{Cov}(r_t, r_{t-k})}{\sqrt{\text{Var}(r_t) \text{Var}(r_{t-k})}} = \frac{\text{Cov}(r_t, r_{t-k})}{\text{Var}(r_t)} \tag{4.1}$$ trong đó sự bằng nhau trong mẫu số theo sau từ giả định tính dừng của $r_t$, ngụ ý rằng phương sai bằng nhau tại mỗi bước thời gian. Ước lượng của công thức (4.1) tại độ trễ tổng quát …