Ước lượng mô hình ARIMA – Stata

Phân tích mô hình chuỗi thời gian theo phương pháp Box - Jenkins (mô hình ARIMA) được thực hiện qua 4 bước là nhận dạng, ước lượng, chẩn đoán và dự báo. Bài viết này sẽ minh họa các bước tiến hành phân tích mô hình ARIMA tổng quát theo phương pháp Box - Jenkins trên phần mềm Stata. Để nắm rõ nội dung này, các bạn đọc thêm các bài về chuỗi thời gian dừng, đồ thị tự tương quan ACF, đồ thị tự tương quan riêng phần PACF.

Dữ liệu sử dụng chỉ số giá sản xuất (ppi) của Mỹ bao gồm 169 quan sát thu thập trong 42 năm. Chúng ta lần lượt đi thực hiện 4 bước phân tích mô hình ARIMA theo phương pháp Box - Jenkins, đầu tiên là thủ tục nhận dạng mô hình.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!

1 2 3 4 5Next page

Thuyết Nguyễn

- Giảng dạy Kinh tế lượng ứng dụng, PPNCKH - Chuyên gia phân tích dữ liệu với Stata - Dành hơn 15000 giờ nghiên cứu Kinh tế lượng ứng dụng - Đam mê nghiên cứu, học hỏi cái mới; - Làm việc độc lập & tự học cao.

Bài liên quan

Back to top button