Nền tảng về chuỗi thời gian không dừng Foundations of nonstationary time series 1. Giới thiệu: Khi dữ liệu không “đứng yên” Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về mô hình chuỗi thời gian không dừng. Một trong những câu hỏi cốt lõi của kinh tế lượng là làm thế nào để dự báo tương lai. Tuy nhiên, hầu hết các công cụ chúng ta đã học trong các chương trước, như mô hình ARMA hay VAR, đều dựa trên một giả định quan trọng: dữ liệu phải có tính dừng (stationary). Tính dừng có nghĩa là các cú sốc ngẫu nhiên sẽ tắt dần theo thời gian, và chuỗi dữ liệu sẽ luôn có xu hướng quay về một giá trị trung bình không đổi. Đây là một giả định rất đẹp về mặt lý thuyết, nhưng lại hiếm khi đúng với dữ liệu kinh tế trong thế giới thực. Hãy nghĩ về GDP thực tế, dân số, hay giá cả. Chúng không dao động quanh một mức trung bình cố định; …