Trong bài học trước, chúng ta đã làm quen với hiện tượng tự tương quan qua các ví dụ trực quan. Chúng ta đã thấy rằng dữ liệu chuỗi thời gian có những đặc điểm rất riêng, khiến cho các giả định của mô hình hồi quy cổ điển có thể không còn đúng nữa. Để có thể phân tích loại dữ liệu này một cách chính xác, trước tiên chúng ta cần thay đổi cách tư duy về việc lấy mẫu và xây dựng một bộ khái niệm nền tảng dành riêng cho chuỗi thời gian. Bài học hôm nay sẽ tập trung vào những ý tưởng cốt lõi đó. Chúng ta sẽ tìm hiểu tại sao một chuỗi GDP lại khác biệt về bản chất so với dữ liệu khảo sát thu nhập của 1000 người. Chúng ta sẽ định nghĩa một trong những khái niệm quan trọng nhất trong toàn bộ môn học: tính dừng (stationarity). Đây là chìa khóa để mở ra cánh cửa phân tích và dự báo với dữ liệu theo thời gian. Trước …