Chào mừng các bạn quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã làm quen với công cụ chẩn đoán quan trọng là Hàm tự tương quan (ACF). Chúng ta đã học rằng hình dạng của biểu đồ ACF có thể tiết lộ cấu trúc ẩn bên trong dữ liệu. Hôm nay, chúng ta sẽ sử dụng kiến thức đó để tìm hiểu về lớp mô hình đầu tiên có thể được nhận diện thông qua ACF: Mô hình Trung bình trượt (Moving Average – MA). Hãy tưởng tượng giá trị của một chuỗi thời gian (ví dụ: lợi suất cổ phiếu) không chỉ bị ảnh hưởng bởi các giá trị trong quá khứ của chính nó, mà còn bởi những “cú sốc” hay “bất ngờ” ngẫu nhiên đã xảy ra trong quá khứ. Mô hình MA được xây dựng dựa trên ý tưởng này. Nó cho rằng giá trị hiện tại của một biến là một tổ hợp tuyến tính của sai số nhiễu trắng hiện tại và các sai số nhiễu trắng trong quá khứ. Đây là …