BÀI TẬP PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN Câu 1: Thế nào là một chuỗi dừng, nêu và phân tích một lý do tại sao các biến số trong mô hình chuỗi thời gian nên ở trạng thái dừng?. Câu 4: Tại sao c
Trang 1BÀI TẬP PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN
Câu 1: Thế nào là một chuỗi dừng, nêu và phân tích một lý do tại sao các biến số trong mô
hình chuỗi thời gian nên ở trạng thái dừng?
Câu 2: Thế nào là chuỗi tự hồi quy bậc p? Phân tích tính dừng của chuỗi trung bình trượt
bậc 1?
Câu 3: Thế nào là chuỗi trung bình trượt bậc p? Phân tích từng dừng của chuỗi MA(1)? Câu 4: Tại sao các chuỗi thời gian nên lọc yếu tố xu thế trước khi thực hiện ước lượng mô
hình? Loại bỏ yếu tố xu thế dạng cộng và dạng nhân khác nhau về ý nghĩa như thế nào?
Câu 5: Thế nào là nhiễu trắng? Tại sao phần dư trong mô hình chuỗi thời gian lại được
yêu cầu phải là nhiễu trắng?
Câu 6: Hãy đề xuất một mô hình tìm hiểu tác động qua lại của các biến số vĩ mô như lạm
phát, tỷ giá, tăng trưởng theo thời gian? Nêu một vài lí do giải thích lí do lựa chọn mô hình đó?
Câu 7: Cho kết quả chạy mô hình Holt-Winter chuỗi thu nhập của nền kinh tế (YNSA)
như sau
Sample: 1975Q1 2014Q4
Included observations: 160
Method: Holt-Winters Additive Seasonal
Original Series: YNSA
Forecast Series: YNSASM
Seasonals: 2014Q1 -1122.333
a Hãy nhận xét cấu trúc mùa vụ của chuỗi YNSA?
b Dự báo giá trị của chuỗi YNSA cho 4 quý của năm 2015?
Trang 2Câu 8: Sử dụng mô hình Holt-Winter khác để dự báo chuỗi YNSA ở trên Kết quả thu
được như sau:
Sample: 1975Q1 2014Q4
Included observations: 160
Method: Holt-Winters Multiplicative Seasonal
Original Series: YNSA
Forecast Series: YNSASM
a Nhận xét cấu trúc mùa vụ của chuỗi theo mô hình trên? Cấu trúc mùa vụ này
có khác so với ý a trong câu 7 hay không?
b Dự báo giá trị của chuỗi cho 4 quý trong năm 2015?
c Trong hai mô hình ở câu 7 và câu 8, mô hình nào có giá trị dự báo tốt hơn? Tại sao?
Câu 9: Lọc bỏ yếu tố mùa vụ khỏi chuỗi YNSA thu được chuỗi Y Sử dụng các mô hình
chuỗi thời gian giản đơn để dự báo chuỗi Y
Mô hình 1:
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Mô hình 2:
Trang 3Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
Mô hình 3:
Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob
a Trong ba mô hình trên, mô hình nào có chất lượng dự báo tốt nhất?
b Từ mô hình vừa lựa chọn, viết phương trình dự báo?
c Biết thông tin của 4 quý năm 2014 như sau:
Hãy tính giá trị dự báo của quý 3 và quý 4 năm 2014 bằng cả 3 mô hình trên Nếu dựa trên sai số trung bình tính theo phần trăm của 2 quý trên thì mô hình nào dự báo chính xác nhất 2 quý này?
d Dự báo giá trị của chuỗi Y vào quý 1 và quý 2 năm 2015 theo mô hình tốt nhất được lựa chọn trong câu c?
Câu 10: Với cs t là chi tiêu của người tiêu dùng vào năm t và inc t là thu nhập khả dụng vào năm t Ước lượng hai mô hình ARDL như sau:
Trang 4Mô hình 1 Mô hình 2
a Viết các hàm hồi quy mẫu tương ứng với hai mô hình ở trên?
b Mô hình nào tốt hơn? Mô hình đó tốt hơn ở những điểm nào?
c Với mô hình tốt hơn, phân tích tác động ngắn hạn và dài hạn của thu nhập lên chi tiêu? Tổng tác động dài hạn của thu nhập lên chi tiêu như thế nào?
d Với số liệu 5 Quý từ quý 4 năm 2013 đến quý 4 năm 2014:
2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4
INC 101176 97529 98757 100780 103013 Với thu nhập quý 1 năm 2015 được dự báo là 87450 Hãy dự báo chi tiêu vào quý 1 năm 2015
Câu 11: Với cs t là chi tiêu của người tiêu dùng vào năm t và inc t là thu nhập khả dụng vào năm t Ước lượng ba mô hình AR như sau:
Trang 5Prob(Breusch-Godfrey) 0.004 0.069 0.085
a Theo các thông tin trên, lựa chọn mô hình nào để phân tích và dự báo? Lí do?
b Viết hàm hồi quy mẫu của mô hình được lựa chọn
c Biết thông tin về thu nhập bình quân như sau:
2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 INC 96176 97529 98757 100780 103013
Dự báo thu nhập vào Quý 1 năm 2015 bằng mô hình đã chọn?
d Dự báo thu nhập vào Quý 2 năm 2015 bằng mô hình đã chọn?
Câu 12: Với cs t là chi tiêu của người tiêu dùng vào năm t và inc t là thu nhập khả dụng vào năm t Kiểm định ADF và kết quả ước lượng hai mô hình như sau:
Variable ADF t-statistic Prob.*
Model 1: Dep var: inc Model 2: Dep var: d(inc)
Variable Coef Prob Variable Coef Prob
MA(1) -0.460 0.000 AR(2) -0.227 0.002
ma(1) -0.216 0.013
a Viết công thức dự báo của mô hình 1 và mô hình 2
b Từ các thông tin trên, mô hình nào phù hợp hơn? Lí do?
c Với thông tin về thu nhập bình quân như sau:
2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 INC 96176 97529 98757 100780 103013
Dự báo thu nhập của Quý 1 và Quý 2 năm 2015
Câu 13: Viết phương trình dự báo cho các mô hình sau:
Model 1: Dep var: Y
Variable Coef Prob
Trang 6Model 2: Dep var: Y
Variable Coef Prob
@trend() -0.15 0.000
Model 3: Dep var: Y
Variable Coef Prob
Model 4: Dep var: d(Y)
Variable Coef Prob
Model 5: Dep var: dlog(Y)
Variable Coef Prob
Câu 14: Có ba biến số cs, inc, inv tương ứng là tiêu dùng, thu nhập và đầu tư của nền
kinh tế Sử dụng mô hình VAR với ba biến trên dạng sai phân log thu được các kết quả như sau:
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: DLOG(INC) DLOG(CS) DLOG(INV)
Exogenous variables: C
Included observations: 83
0 673.3605 NA 1.94e-11 -16.15327 -16.06584 -16.11814
1 684.8791 21.92703 1.82e-11 -16.21396 -15.86424 -16.07346
2 695.6894 19.79704* 1.75e-11* -16.25758 -15.64558 -16.01171
3 701.4487 10.13090 1.89e-11 -16.17949 -15.30521 -15.82825
Trang 7a Căn cứ vào các tiêu chuẩn ở trên, lựa chọn bậc trễ của mô hình VAR Theo AIC, SC, HQ sẽ chọn trễ bậc mấy
b Phân tích kết quả trong bảng kiểm định nhân quả sau:
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests
Included observations: 89
Dependent variable: DLOG(INC)
Dependent variable: DLOG(CS)
Dependent variable: DLOG(INV)
c Mô hình có bớt bậc trễ nào không?
Chi-squared test statistics for lag exclusion:
Numbers in [ ] are p-values
[ 0.022008] [ 0.053213] [ 0.048691] [ 1.37e-06]
[ 0.115843] [ 0.000605] [ 0.392556] [ 0.000856]
Trang 8df 3 3 3 9
d Dựa vào đồ thị sau kết luận gì về mô hình VAR
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
e Nhận xét đồ thị của hàm phản ứng:
-.004
.000
.004
.008
.012
.016
Response of DLOG(INC) to DLOG(INC)
-.004 000 004 008 012 016
Response of DLOG(INC) to DLOG(CS)
-.004 000 004 008 012 016
Response of DLOG(INC) to DLOG(INV)
-.0050
-.0025
.0000
.0025
.0050
.0075
.0100
Response of DLOG(CS) to DLOG(INC)
-.0050 -.0025 0000 0025 0050 0075 0100
Response of DLOG(CS) to DLOG(CS)
-.0050 -.0025 0000 0025 0050 0075 0100
Response of DLOG(CS) to DLOG(INV)
-.04
-.02
.00
.02
.04
.06
Response of DLOG(INV) to DLOG(INC)
-.04 -.02 00 02 04 06
Response of DLOG(INV) to DLOG(CS)
-.04 -.02 00 02 04 06
Response of DLOG(INV) to DLOG(INV) Response to Cholesky One S.D Innovations ± 2 S.E.
Trang 9f Nhận xét về đồ thị phân rã phương sai:
0
20
40
60
80
100
Percent DLOG(INC) variance due to DLOG(INC)
0 20 40 60 80 100
Percent DLOG(INC) variance due to DLOG(CS)
0 20 40 60 80 100
Percent DLOG(INC) variance due to DLOG(INV)
0
20
40
60
80
Percent DLOG(CS) variance due to DLOG(INC)
0 20 40 60 80
Percent DLOG(CS) variance due to DLOG(CS)
0 20 40 60 80
Percent DLOG(CS) variance due to DLOG(INV)
0
20
40
60
80
100
Percent DLOG(INV) variance due to DLOG(INC)
0 20 40 60 80 100
Percent DLOG(INV) variance due to DLOG(CS)
0 20 40 60 80 100
Percent DLOG(INV) variance due to DLOG(INV)
Variance Decomposition