Các nội dung chính cần nhớ đối với hồi quy time series gồm:
STT | Nội dung |
|
1 | Giới thiệu về số liệu Time Series - Nhận dạng số liệu time series - Tính xu thế, tính mùa vụ, tính chu kỳ - Tính dừng của chuỗi thời gian - Biểu đồ ACF và PACF - Kiểm định nghiệm đơn vị : kiểm định DF, ADF, Phillip – Perron và DF-GLS - Chuyển một chuỗi không dừng thành một chuỗi dừng |
|
2 | Mô hình ARIMA(p,d,p) - Mô hình AR(p), MA(q), ARMA(p,q) và ARIMA(p,d,q) - Phương pháp Box – Jenkin |
|
3 | Mô hình ARDL - Vấn đề ước lượng - Vấn đề dự báo |
|
4 | Mô hình VAR(Vector AutoRegressive) - Ước lượng mô hình - Kiểm định Granger Causality - Lựa chọn độ trễ - Tính ổn định (stability) của mô hình VAR
|
|
5 | Mô hình VAR ( tiếp theo) - Hàm phản ứng đẩy (IRF – Impulse Response Function) - Phân rã phương sai (Variance Decomposition) |
|
6 | Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM – vector error correction model) - Kiểm định đồng liên kết - Mô hình VECM/ECM |
|
