Giới thiệu về kiểm định tính ngẫu nhiên trong chuỗi thời gian

An Introduction to Tests of Randomness in Time Series

TÓM TẮT CHỦ ĐỀ

Chào mừng các bạn sinh viên đến với một chủ đề cực kỳ quan trọng trong phân tích chuỗi thời gian: phân tích thành phần dư. Sau khi xây dựng một mô hình kinh tế lượng, làm thế nào chúng ta biết được mô hình đó đã “nắm bắt” hết các quy luật có hệ thống trong dữ liệu hay chưa? Câu trả lời nằm ở chính phần còn lại – hay còn gọi là phần dư. Một mô hình tốt sẽ để lại phần dư hoàn toàn ngẫu nhiên, giống như những “tiếng ồn” không thể dự báo được. Nếu phần dư vẫn còn chứa một quy luật nào đó (ví dụ: một xu hướng ẩn hoặc tính mùa vụ còn sót lại), điều đó có nghĩa là mô hình của chúng ta chưa hoàn hảo và cần được cải thiện.

Trong chuỗi bài học này, chúng ta sẽ trang bị một bộ công cụ thống kê mạnh mẽ để “kiểm tra sức khỏe” của phần dư. Thay vì chỉ nhìn vào đồ thị và cảm nhận một cách chủ quan, chúng ta sẽ học các phương pháp kiểm định khách quan để trả lời câu hỏi: “Liệu chuỗi phần dư này có thực sự ngẫu nhiên không?”. Việc nắm vững các kỹ thuật này không chỉ giúp bạn xây dựng các mô hình chính xác hơn mà còn rèn luyện tư duy phản biện, một kỹ năng cốt lõi của nhà kinh tế lượng chuyên nghiệp. Hãy cùng nhau bắt đầu hành trình khám phá những bí ẩn đằng sau sự ngẫu nhiên nhé!

Ba từ khóa chính bạn sẽ nắm vững:

• Thành phần dư (Residual Component): Là phần chênh lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo từ mô hình. Đây là “phần còn lại” sau khi mô hình đã giải thích dữ liệu.
• Tính ngẫu nhiên (Randomness): Đặc tính của một chuỗi dữ liệu không tuân theo bất kỳ quy luật hay khuôn mẫu nào có thể dự đoán được.
• Nhiễu trắng (White Noise): Một dạng lý tưởng của chuỗi ngẫu nhiên, trong đó các giá trị không tương quan với nhau và có trung bình bằng không.

CẤU TRÚC CHUỖI BÀI HỌC

PHỤ LỤC: DỮ LIỆU MÔ PHỎNG CHO SERIES

Để tiện cho việc thực hành, chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu được mô tả trong Bảng 5.1 của tài liệu gốc. Dưới đây là đoạn code Stata để bạn có thể tự tạo lại bộ dữ liệu này một cách chính xác.

* ==================================================
* MỤC ĐÍCH: Tạo dữ liệu chuỗi thời gian từ Bảng 5.1 (Cipra, 2020)
* SỐ QUAN SÁT: 36 (dữ liệu tháng từ 2015-2017)
* BIẾN: t (chỉ số thời gian), y (giá trị chuỗi thời gian)
* ==================================================

* Xóa dữ liệu cũ và thiết lập số quan sát
clear
set obs 36

* Tạo biến thời gian t
gen t = _n

* Tạo biến y và nhập dữ liệu thủ công
gen y = .
replace y = 4 if t==1
replace y = 0 if t==2
replace y = 5 if t==3
replace y = -13 if t==4
replace y = 5 if t==5
replace y = -4 if t==6
replace y = 7 if t==7
replace y = 6 if t==8
replace y = 3 if t==9
replace y = 2 if t==10
replace y = -5 if t==11
replace y = -9 if t==12
replace y = 5 if t==13
replace y = 3 if t==14
replace y = 4 if t==15
replace y = -1 if t==16
replace y = -6 if t==17
replace y = -4 if t==18
replace y = -14 if t==19
replace y = 8 if t==20
replace y = 0 if t==21
replace y = 4 if t==22
replace y = 12 if t==23
replace y = -4 if t==24
replace y = -2 if t==25
replace y = 8 if t==26
replace y = -5 if t==27
replace y = 5 if t==28
replace y = -21 if t==29
replace y = -3 if t==30
replace y = 4 if t==31
replace y = -4 if t==32
replace y = 11 if t==33
replace y = 2 if t==34
replace y = -5 if t==35
replace y = 8 if t==36

* Khai báo dữ liệu dạng chuỗi thời gian
tsset t

* Mô tả dữ liệu để kiểm tra
describe
summarize

* ==================================================
* MỤC ĐÍCH: Tạo dữ liệu chuỗi thời gian từ Bảng 5.1 (Cipra, 2020)
* SỐ QUAN SÁT: 36 (dữ liệu tháng từ 2015-2017)
* BIẾN: t (chỉ số thời gian), y (giá trị chuỗi thời gian)
* ==================================================

* Xóa dữ liệu cũ và thiết lập số quan sát
clear
set obs 36

* Tạo biến thời gian t
gen t = _n

* Tạo biến y và nhập dữ liệu thủ công
gen y = .
replace y = 4 if t==1
replace y = 0 if t==2
replace y = 5 if t==3
replace y = -13 if t==4
replace y = 5 if t==5
replace y = -4 if t==6
replace y = 7 if t==7
replace y = 6 if t==8
replace y = 3 if t==9
replace y = 2 if t==10
replace y = -5 if t==11
replace y = -9 if t==12
replace y = 5 if t==13
replace y = 3 if t==14
replace y = 4 if t==15
replace y = -1 if t==16
replace y = -6 if t==17
replace y = -4 if t==18
replace y = -14 if t==19
replace y = 8 if t==20
replace y = 0 if t==21
replace y = 4 if t==22
replace y = 12 if t==23
replace y = -4 if t==24
replace y = -2 if t==25
replace y = 8 if t==26
replace y = -5 if t==27
replace y = 5 if t==28
replace y = -21 if t==29
replace y = -3 if t==30
replace y = 4 if t==31
replace y = -4 if t==32
replace y = 11 if t==33
replace y = 2 if t==34
replace y = -5 if t==35
replace y = 8 if t==36

* Khai báo dữ liệu dạng chuỗi thời gian
tsset t

* Mô tả dữ liệu để kiểm tra
describe
summarize