Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với mô hình bước ngẫu nhiên đơn giản, trong đó các cú sốc ngẫu nhiên \(e_t\) không có tương quan với nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, các chuỗi thời gian kinh tế thường phức tạp hơn nhiều. Sai phân bậc nhất của một chuỗi phi dừng, ví dụ như tốc độ tăng trưởng GDP hàng quý, thường có tương quan nối tiếp. Điều này có nghĩa là cú sốc của quý này có thể liên quan đến cú sốc của quý trước. Vậy làm thế nào để chúng ta phân tích các chuỗi phi dừng khi các sai phân của chúng có tương quan nối tiếp? Bài học hôm nay sẽ giới thiệu hai công cụ lý thuyết vô cùng thanh lịch để giải quyết vấn đề này. Đầu tiên, chúng ta sẽ học về Phân rã Beveridge-Nelson, một kỹ thuật thông minh cho phép “mổ xẻ” bất kỳ quá trình có nghiệm đơn vị nào thành hai thành phần: một thành phần vĩnh viễn (có hành vi như bước …