Lớp C1: Hồi quy với chuỗi thời gian

NỘI DUNG

Đơn vị tổ chức lớp  : Trung tâm phân tích dữ liệu , khoa Toán – Thống kê, trường Đại học Kinh tế TPHCM

Số buổi                     : 06 buổi

Điều kiện tiên quyết  : phải qua lớp Kinh tế lượng căn bản

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 KPSS

–         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