Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng và cũng là bài thực hành quan trọng nhất trong chuỗi bài về mô hình hóa biến động! Trong suốt tám bài học vừa qua, chúng ta đã cùng nhau xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc, từ việc nhận diện những hạn chế của mô hình tuyến tính đến việc làm chủ các mô hình GARCH đơn biến, bất đối xứng và cả đa biến. Giờ là lúc chúng ta biến những lý thuyết đó thành kỹ năng thực hành cụ thể bằng phần mềm Stata. Trong bài học hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau thực hiện một phân tích kinh tế lượng hoàn chỉnh từ A đến Z. Chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu mô phỏng stock_returns_garch.dta đã được tạo ở bài giới thiệu để trả lời một câu hỏi nghiên cứu cốt lõi: Làm thế nào để mô hình hóa và dự báo sự biến động của một chuỗi lợi suất chứng khoán? Đây không chỉ là một bài tập về cách …