HỒI QUY VỚI TIME SERIES (CHUỖI THỜI GIAN)

 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