Trong suốt ba bài học vừa qua, chúng ta đã xây dựng một lộ trình học tập có hệ thống: bắt đầu từ việc định nghĩa các mô hình AR, MA, và ARMA, sau đó trang bị các công cụ chẩn đoán lý thuyết là ACF và PACF. Chúng ta đã học được rằng, về mặt lý thuyết, mỗi loại mô hình để lại một “dấu vân tay” đặc trưng trên biểu đồ tự tương quan. Giờ là lúc chúng ta chuyển từ lý thuyết sang thực hành, áp dụng những kiến thức này để phân tích một bộ dữ liệu thực tế. Bài học này sẽ là một hướng dẫn thực hành toàn diện, tập trung vào việc sử dụng Stata để thực hiện quy trình nhận dạng mô hình. Chúng ta sẽ tìm hiểu về ACF và PACF mẫu, là các ước lượng của các hàm lý thuyết từ dữ liệu quan sát được. Quan trọng hơn, chúng ta sẽ học cách diễn giải các kết quả này trong bối cảnh thực tế, nơi các “dấu vân tay” …