Trong các bài học trước, chúng ta đã xác định rằng một chuỗi thời gian dừng là chuỗi có các đặc tính thống kê (như trung bình và phương sai) không đổi theo thời gian. Đây là một giả định nền tảng cho nhiều kỹ thuật mô hình hóa. Giờ đây, chúng ta sẽ đi sâu vào việc “giải phẫu” cấu trúc của các chuỗi dừng này. Câu hỏi đặt ra là: cơ chế nào tạo ra sự phụ thuộc giữa các quan sát trong một chuỗi thời gian, khiến nó không phải là một chuỗi ngẫu nhiên thuần túy? Bài học này sẽ tập trung vào câu trả lời đầu tiên và phổ biến nhất cho câu hỏi đó: Quá trình Tự hồi quy (Autoregressive – AR). Đúng như tên gọi, “tự hồi quy” có nghĩa là một biến hồi quy trên chính các giá trị trong quá khứ của nó. Đây là một ý tưởng trực quan và mạnh mẽ, cho rằng giá trị của một biến kinh tế hôm nay (ví dụ: GDP, lạm phát) chịu ảnh …