Mô hình hóa tính thời vụ và kỹ thuật dự báo Seasonal modeling and forecasting techniques Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng về lý thuyết trong chuỗi Box-Jenkins! Ở các bài trước, chúng ta đã học cách xử lý xu hướng, một trong hai thành phần chính của chuỗi thời gian. Hôm nay, chúng ta sẽ chinh phục thành phần còn lại: tính thời vụ (seasonality). Từ doanh số bán lẻ tăng vọt vào dịp lễ Tết, đến số liệu thất nghiệp giảm vào mùa hè, các chu kỳ lặp lại theo mùa là một đặc điểm không thể bỏ qua trong phân tích kinh tế. Bỏ qua tính thời vụ cũng nguy hiểm như bỏ qua xu hướng, nó sẽ để lại các quy luật có thể dự báo được trong phần dư và làm cho mô hình của chúng ta không đáng tin cậy. Trong bài học này, chúng ta sẽ mở rộng mô hình ARIMA thành một phiên bản mạnh mẽ hơn, gọi là SARIMA (Seasonal ARIMA), được thiết kế đặc …