Ước lượng mô hình ARIMA với Stata Estimating ARIMA models in Stata Giới thiệu Chào mừng các bạn quay trở lại! Ở bài học trước, chúng ta đã hoàn thành xuất sắc vai trò của một “thám tử dữ liệu”. Bằng cách phân tích các biểu đồ ACF và PACF, chúng ta đã xác định được hai mô hình ứng viên tiềm năng cho chuỗi tốc độ tăng trưởng GDP: ARMA(1,1) và ARMA(1,2). Giai đoạn “Nhận dạng” đã kết thúc. Bây giờ là lúc chúng ta chuyển sang giai đoạn thứ hai trong quy trình Box-Jenkins: Ước lượng (Estimation). Trong giai đoạn này, chúng ta sẽ chuyển từ việc phỏng đoán cấu trúc sang việc tính toán các con số cụ thể. Chúng ta sẽ sử dụng “cỗ máy” mạnh mẽ của Stata, cụ thể là lệnh arima, để tìm ra các giá trị hệ số ($\phi$, $\theta$) phù hợp nhất với dữ liệu của chúng ta. Tuy nhiên, kết quả đầu ra của lệnh arima có thể trông hơi “đáng sợ” lúc đầu vì nó phức tạp hơn nhiều …