1 / 169

KHÓA BỒI DƯỠNG VỀ DỰ BÁO SỬ DỤNG EVIEWS

KHÓA BỒI DƯỠNG VỀ DỰ BÁO SỬ DỤNG EVIEWS. HÀ NỘI – THÁNG 4 - 2011. CHƯƠNG TRÌNH. TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO – HỒI QUY TRONG EVIEWS MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN – MÔ HÌNH VAR - VECM. PHẦN 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO- HỒI QUY TRÊN EVIEWS.

lorna
Download Presentation

KHÓA BỒI DƯỠNG VỀ DỰ BÁO SỬ DỤNG EVIEWS

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. KHÓA BỒI DƯỠNG VỀ DỰ BÁO SỬ DỤNG EVIEWS HÀ NỘI – THÁNG 4 - 2011 NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  2. CHƯƠNG TRÌNH • TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO – HỒI QUY TRONG EVIEWS • MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN • MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN – MÔ HÌNH VAR - VECM NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  3. PHẦN 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO- HỒI QUY TRÊN EVIEWS NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  4. TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO • Dự báo trong kinh tế: • Một số kỹ thuật trong dự báo: • Mô hình hồi quy • Mô hình kinh tế lượng vĩ mô • Mô hình CGE • Mô hình dự báo chuỗi thời gian đơn biến • Mô hình dự báo chuỗi thời gian đa biến NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  5. TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO • Nguyên lý dự báo: • Xét đoán hành vi trong quá khứ => dự báo cho tương lai • => yêu cầu về cấu trúc • => yêu cầu về số liệu • Yếu tố ngẫu nhiên • Sai số trong dự báo • Yêu cầu dự báo: ngắn hạn, trung hạn, dài hạn NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  6. PHẦN I: MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN I. SAN CHUỖI II. MÔ HÌNH ARIMA NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  7. CHUỖI THỜI GIAN • Tần suất xuất hiện thấp (Low frequency): • GDP • Lạm phát, m, • Tần số xuất hiện cao (high frequency): • giá cổ phiếu • giá dầu, vàng, đô la Mỹ trên thị trường quốc tế • .v NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  8. CHUỖI THỜI GIAN NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  9. CHUỖI THỜI GIAN • Các thành phần của chuỗi xt • Xu thế T • Chu kỳ C • Mùa vụ S • Bất quy tắc I • 3 thành phần đầu được giả định là không thay đổi theo thời gian • Ý tưởng của san chuỗi: • Từ số liệu quá khứ => ước tính các thành phần •  xây dựng chuỗi mới x*t NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  10. I. SAN CHUỖI • Trung bình trượt (MA) • Hiệu chỉnh mùa vụ sử dụng MA • San mũ giản đơn • San mũ Holt- Winter NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  11. 1.SAN CHUỖI TRUNG BÌNH TRƯỢT(MA) • Công thức: • Ý tưởng: Tách thành phần I • Sử dụng tốt với T và I • Lệnh trong eviews: • genr xnew=@movav(x(+k),2k+1) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  12. MA3 NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  13. MA12 NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  14. 2. HIỆU CHỈNH MÙA VỤ (SA) SỬ DỤNG MA • Tại sao SA: • Tách được tác động của mùa vụ • => nắm được bản chất của chuỗi số (peak, trough, turning point, ..) • => có thể so sánh các tháng (quý) liên tiếp nhau • SA: số liệu quý, tháng NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  15. 3. SAN MŨ GIẢN ĐƠN • Ý tưởng: vai trò giảm dần theo thời gian • Không T, S • Công thức: NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  16. 4. SAN MŨ HOLT-WINTERS • Từ số liệu quá khứ, xác định ra: • thành phần xu thế • thành phần mùa vụ • => dự báo: thành lập chuỗi mới sử dụng 2 thành phần này NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  17. 4.HOLT-WINTERS VỚI XU THẾ • x*n = αxn+(1- α)Tn-1 • Tn= β(x*n-x*n-1)+(1- β)Tn-1 • Giá trị ban đầu: T2 = x2-x1; x*2=x2 • Dự báo: • x*n+1 = x*n + Tn • x*n+h = x*n + hTn (số liệu: gtsx, gdp) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  18. 4. HOLT-WINTERS VỚI T VA S Y*t = α(Yt/Ft-s) +(1- α)(Y*t-1+Tt-1) Tt = β(Y*t– Y*t-1) +(1- β)Tt-1 Ft = λ Yt/Y*t-1 + (1- λ )Ft-s Trong đó: F: chỉ số thời vụ, s: số thời kỳ trong 1 năm • Dự báo: dự báo cho thời kỳ (n+h) với thời kỳ hiện tại: n • Y*(n+h) = (Y*n +h Tn)Fn+h-s với h =1,2,..s • Y*(n+h) = (Y*n +h Tn)Fn+h-2s với h= s+1;..; 2s • v.v NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  19. THỰC HÀNH TRÊN EVIEWS THỰC HÀNH VỚI SỐ LIỆU gtsx NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  20. II. MÔ HÌNH ARMA PHƯƠNG PHÁP BOX- JENKINS NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  21. MỘT SỐ KHÁI NIỆM • Nhiễu trắng (white noise): • E(εt) = 0 với mọi t • Var(εt) = σ2 với mọi t • cov(εt, εt-s) = 0 với mọi t ≠ s • => sốc ngẫu nhiên • ý nghĩa: NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  22. MỘT SỐ KHÁI NIỆM • Chuỗi dừng xt • E(xt) = µ với mọi t • Var(xt) = σ2 với mọi t • cov(xt, xt-s) = γs với mọi t,s • Chỉ quan tâm đến chuỗi dừng NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  23. CHUỖI TỰ HỒI QUY AR(1) • Xét chuỗi có dạng: • xt = a0 +a1xt-1+ εt • Trong đó εt là nhiễu trắng • Ý nghĩa: giá trị hôm nay bằng tổng có trọng số của giá trị trong quá khứ và sốc ngẫu nhiên • Nếu biết chuỗi là dừng, có dạng AR(1) => có thểước lượngđược ai => dự báođược cho xt NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  24. CHUỖI TỰ HỒI QUY AR(1) • Ví dụ 1: xt = 1.5xt-1 + εt=> xt = εt+1.5 εt-1+…+1.5k εt-k+… • Ví dụ 2: xt = 1xt-1 + εt=> • xt = εt+ εt-1+…+ εt-k+… • Ví dụ 3: xt = 0.5xt-1 + εt • => Với AR(1): • |a1|<1: chuỗi dừng • |a1|≥ 1: chuỗi không dừng NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  25. CHUỖI TỰ HỒI QUY AR(p) • Chuỗi có dạng • xt = a0 +a1xt-1+..+apxt-p + εt AR(p) • εt : nhiễu trắng • Ý nghĩa: giá trị hôm nay bằng tổng có trọng số giá trị trong quá khứ và sốc ngẫu nhiên • Các hệ số của chuỗi AR(p) cần thỏa mãn các điều kiện để chuỗi là dừng. • Nếu biết chuỗi là dừng AR(p), biết p, => có thể ước lượng => dự báo NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  26. CHUỖI TRUNG BÌNH TRƯỢT MA(q) • Chuỗi có dạng: • xt = εt+a1εt-1 : MA(1) • xt = εt+a1εt-1+..+aqεt-q MA(q) • với εt: nhiễu trắng • Ý nghĩa: là tổng có trọng số của các tác động của các sốc ngẫu nhiên trong quá khứ • Q: Chuỗi MA có dừng không? NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  27. CHUỖI TRUNG BÌNH TRƯỢT MA(q) • MA(q) được gọi là khả nghịch nếu nó có thể biểu diễn được dưới dạng AR • Ví dụ: • ut = εt+0.5εt-1 • ut = εt+0.5(ut-1 – 0.5 εt-2) • ut = εt+ 0.5ut-1 – 0.52 ut-2+ …. • là chuỗi khả nghịch NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  28. MÔ HÌNH ARMA(p,q) • xt = a0+ a1xt-1+..+apxt-p + ut • ut = b1 εt-1+…+ bq εt-q+ εt • Trong đó x là chuỗi dừng • => nếu biết được p và q => có thể ước lượng các hệ số và dự báo cho xt • => Làm thế nào để xác định p, q? • => Dựa vào ACF và PACF NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  29. MÔ HÌNH ARMA(p,q) • Chuỗi có dạng: • xt = a0 +a1xt-1+..+apxt-p + εt+b1εt-1+..+bqεt-q • Tính dừng và khả nghịch: • Dừng khi AR(p) dừng • Khả nghịch khi MA(q) khả nghịch NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  30. DƯỚI MỘT SỐ ĐIỀU KIỆN CƠ BẢNMỘT CHUỖI DỪNG CÓ THỂ BIỂU DIỄN ĐƯỢC DƯỚI DẠNG ARMA(P,Q) DỪNG, KHẢ NGHỊCH VỚI P VÀ Q BÉ NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  31. HÀM TỰ TƯƠNG QUAN ACF • Hàm có dạng: ρs = γs/γ0 • Trong đó: • γs= cov(xt, xt-s); • γ0= var(xt); • Ý nghĩa: Thể hiện mối tương quan giữa xt và xt- NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  32. ACF cho MA(q) • MA(1): yt = b1εt-1 + εt; cov(ytyt) = E((b1εt-1 + εt)(b1εt-1 + εt))=(1+b12) σ2 cov (ytyt-1) = E((b1εt-1 + εt)(b1εt-2 + εt-1))=b1 σ2 cov (ytyt-2) = E((b1εt-1 + εt)(b1εt-3 + εt-2))=0 => ρ0 = 1; ρ1 = b1/(1+b12); ρs = 0 với s>1 • MA(2): yt = b1εt-1 + b2εt-2 + εt => ρs =0 với s>2 • MA(q): ρs =0 với s>q NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  33. HÀM TỰ TƯƠNG QUAN RIÊNG PACF • Ký hiệu: Φkk là hệ số tương quan giữa xt và xt-k sau khi đã tách mối tương quan giữa xt-1, .., xt-k+1 và xt NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  34. PACF CHO AR(p) • PACF của AR(1): • Φ11= ρ1 • Φ22=..= Φkk =..=0 • PACF của AR(2): • Φ11= ρ1; Φ22 = (ρ2 – ρ21)/(1- ρ21) • Φ33=..= Φkk =..=0 • PACF của AR(p): • Φ(p+1)(p+1)=..= Φkk =..=0 NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  35. ACF CHO AR(1) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  36. ACF CHO MA(1) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  37. MA(1): ρs = 0 với s>1 MA(2): ρs =0 với s>2 MA(q): ρs =0 với s>q AR(1): Φ1= ρ1 Φ2=..= Φk =..=0 AR(2): Φ3=..= Φk =..=0 AR(p): Φp+1=..= Φk =..=0 ACF cho MA(q), PACF cho AR(p) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  38. PHƯƠNG PHÁP BOX-JENKINS (n>=50) • B1: Định dạng mô hình • Kiểm định tính dừng của chuỗi, • Nếu chuỗi là không dừng=> biến đổi về chuỗi dừng • Xác định p và q • B2: Ước lượng mô hình • B3: Thẩm định mô hình • B4: Dự báo NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  39. B1: Định dạng mô hình: • Kiểm định tính dừng của chuỗi • Nếu không dừng => biến đổi về chuỗi dừng • Xác định p và q NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  40. KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA CHUỖI • Xét mô hình: • xt = ρxt-1+ εt • nếu |ρ|<1 => chuỗi là dừng => • việc kiểmđịnh tính dừng chuyển về bài toán kiểmđịnh • Kiểmđịnh tính dừng: • Kiểm định Dickey-Fuller • H0: ρ =1; H1: ρ<1 • thực hiện: Δxt = (ρ-1)xt-1+ εt • => kiểm định hệ số (ρ-1)<0? NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  41. KIỂM TRA TÍNH DỪNG CỦA CHUỖI • Các lựa chọn khác: • xt =a0+ ρxt-1+ εt • xt = a0+ ρxt-1+ bt+ εt • Kiểm định ADF: • Δxt = (ρ-1)xt-1+b1Δxt-1+..+ bpΔxt-p + εt • và lựa chọn tương ứng • Q: khi thực hiện thì sử dụng lựa chọn nào? NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  42. B1: ĐỊNH DẠNG MÔ HÌNH • Kiểm định tính dừng của chuỗi • Nếu không dừng => biến đổi về chuỗi dừng • Xác định p và q NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  43. BIẾN ĐỔI THÀNH CHUỖI DỪNG • 3 nguồn chính làm dạng không dừng: • xu thế tất định • xu thế ngẫu nhiên • yếu tố mùa vụ • Dừng xu thế (tất định): xt = a0 + a1t + ut • ước lượng mô hình trên OLS • Lấy phần dư => được chuỗi dừng • Dừng sai phân: (xu thế ngẫu nhiên) thường lấy sai phân sẽ được chuỗi dừng. Chuỗi I(d) NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  44. BIẾN ĐỔI THÀNH CHUỖI DỪNG • Yếu tố mùa vụ=>Thực hiện khử yếu tố mùa vụ • x*t = xt – xt-4 ( hay x*t = (1-L4)xt ) • x*t = xt – xt-12 ( hay x*t = (1-L12)xt ) • Vừa mùa vụ vừa ngẫu nhiên: • x*t= (1-L)(1-L4)xt chẳng hạn NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  45. B1: ĐỊNH DẠNG MÔ HÌNH • Kiểm định tính dừng của chuỗi • Nếu không dừng => biến đổi về chuỗi dừng • Xác định p và q NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  46. XÁC ĐỊNH P VÀ Q • Dựa vào lược đồ ADF và PADF • AR(1): PACF: bằng 0 từ bước 2, ACF: giảm • AR(2): PACF bằng 0 từ bước 3 bước, ACF: giảm • MA(1): ACF=0 từ k=2, PACF giảm • MA(2): ACF=0 từ k=3, PACF giảm • ARMA(p,q): ? • Có thể có một số mô hình ứng viên khác nhau NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  47. B2. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH • AR(p): • ARMA(p,q): • ARMAX(p,q) với biến ngoại sinh NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  48. 3. THẨM ĐỊNH MÔ HÌNH • Kiểm tra tính khả nghịch, tính dừng của chuỗi • Kiểm định phần dư: phần dư phải là nhiễu trắng • Các tiêu chuẩn lựa chọn: => AIC, BIC, hàm loglikelihood • Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  49. KIỂM ĐỊNH PHẦN DƯ • Xem xét lược đồ tương quan • Kiểm định Q (Ljung-Box): H0: không có ttq đến bậc K Trong đó: rk: hệ số tương quan mẫu bậc k • Kiểm định LM NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

  50. B3. THẨM ĐỊNH MÔ HÌNH • Kiểm tra tính khả nghịch, tính dừng của chuỗi • Kiểm định phần dư: phần dư phải là nhiễu trắng • Các tiêu chuẩn lựa chọn: => AIC, BIC, hàm loglikelihood • Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình NGUYEN THI MINH - KTQD - KHOA TOAN KINH TE

More Related