Chào mừng các bạn quay trở lại. Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá Phân rã Wold, một định lý nền tảng cho thấy bất kỳ chuỗi thời gian dừng nào cũng có thể được biểu diễn dưới dạng một tổng tuyến tính của các cú sốc nhiễu trắng trong quá khứ. Tuy nhiên, biểu diễn này có bậc vô hạn, gây khó khăn cho việc ước lượng trong thực tế. Do đó, các nhà kinh tế lượng đã phát triển các mô hình hữu hạn để xấp xỉ cấu trúc này. Bài học hôm nay sẽ giới thiệu hai loại mô hình cơ bản và phổ biến nhất: Mô hình Trung bình trượt (Moving Average – MA) và Mô hình Tự hồi quy (Autoregressive – AR). Chúng ta sẽ đi sâu vào cấu trúc của từng mô hình, tìm hiểu các đặc điểm thống kê của chúng như kỳ vọng, phương sai, và hàm tự tương quan. Một phần quan trọng của bài học là xác định điều kiện để các mô hình này có tính dừng. …