Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Ở các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào việc xác định “tính cách” của từng chuỗi thời gian riêng lẻ, cụ thể là liệu chúng có dừng (I(0)) hay không dừng (I(1)). Chúng ta đã học được một quy tắc quan trọng: hãy cẩn thận khi làm việc với các biến I(1). Tuy nhiên, trong tài chính, chúng ta hiếm khi chỉ quan tâm đến một biến duy nhất. Chúng ta muốn hiểu mối quan hệ giữa các biến: giá cổ phiếu và cổ tức, giá giao ngay và giá tương lai, tỷ giá và mức giá,… Bài học hôm nay sẽ mở ra một chương mới đầy hấp dẫn. Chúng ta sẽ khám phá khái niệm (cointegration). Hãy tưởng tượng hai người say rượu đang đi trên đường. Mỗi người tự đi một cách loạng choạng và không thể đoán trước (giống như các chuỗi I(1)). Nhưng nếu họ vịn vào nhau, họ có thể cùng nhau loạng choạng nhưng sẽ không bao giờ đi quá xa nhau. …
Các bài đã xem
- Hướng tới một thực hành nghiên cứu có hiệu năng và trách nhiệm
- Nền tảng của mô hình tuyến tính đa biến và tương quan tập hợp
- Giới thiệu phương pháp GMM và các điều kiện mô-men
- Giải pháp biến công cụ và bộ ước lượng GMM Arellano-Bond
- Mô hình hiệu ứng cố định hai chiều và hiệu ứng tương tác
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Hướng dẫn thực hành xử lý biến nội sinh với Stata
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Hồi quy hai giai đoạn (2SLS) và các vấn đề thực tiễn
- Tính ngoại sinh ngặt và các phương pháp ước lượng nâng cao
-
Xem thêm