Phân tích sơ bộ của quý và năm ARMA

Phân tích sơ bộ

X
2,400,000

2,000,000
1,600,000

1,200,000

800,000

400,000

0
96

98

00

02

04

06

08

10

12

14

16

18

14

16

18

20

Chuỗi có xu thế , không mùa vụ , phát triển dạng hàm mũ
_Tuyến tính hóa đồ thi dữ liệu bằng cách lấy log
Lấy log -> show log(x)

LOG(X)
14.8

14.4

14.0

13.6

13.2

12.8

12.4
96

98

00

02

04

06

08

10

12

20


B1: kiểm định tính dừng. -> xử lý để dừng

Cách 1 : xem View corraellagram

-> chuỗi chưa dừng

Xem biểu đồ tương quan của sai phân bậc 1
-> Chuỗi đã dừng
Cách 2 : dùng ADF để kiểm định tính dừng
View /Unit root test /1st difrend

Null Hypothesis: D(X,2) has a unit root


Exogenous: Constant
Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)

Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
1% level
5% level
10% level

t-Statistic

Prob.*

-3.427486
-4.057910
-3.119910
-2.701103

0.0296

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations

and may not be accurate for a sample size of 13

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(X,3)
Method: Least Squares
Date: 05/15/17 Time: 10:34
Sample (adjusted): 2002 2014
Included observations: 13 after adjustments
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(X(-1),2)
D(X(-1),3)
D(X(-2),3)
D(X(-3),3)
D(X(-4),3)
C

-6.441620
4.537155
3.562991
2.458151
0.891897

55659.88

1.879401
1.673283
1.433140
0.956707
0.608224
25107.34

-3.427486
2.711529
2.486142
2.569388
1.466395
2.216877

0.0110
0.0301
0.0418
0.0370
0.1860
0.0622

R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.883547
0.800367
58659.25
2.41E+10
-157.1560
10.62206
0.003628

Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat

857.8823
131286.6
25.10092
25.36166
25.04732
2.333298

-> chuôi sai phân bậc 2 dừng ở mức ý nghĩa thống kê cao hơn mức ý nghĩa thống kê cao hơn mức thống kê bậc 1
-> chọn mô hình bậc 2 để chạy mô hình ARIMA

B2 : xem Cấu trúc tương quan của chuỗi đã xử lý dừng
B3 : chọn AR và MA
D(log(X),2): view corelogram

Các thành phần AR có thể có là AR(1) , AR(2), AR(8), AR(9)
Các thành phần MA có thể có là MA(1), MA(8), MA(9)
B4: Chạy hồi quy
Ls d(log(x),2) c ar(1) ar(2) ar(8) ma(1) ma(8) ma(9)
Chạy hồi quy gdp quý
Dư báo GDP theo quý
-tuyến tính hóa bằng cách lấy log(gdp)
Khử tính mùa vụ bằng cách lấy sai phân mùa vụ : lấy quý 1 năm n- quý 1 năm trước
Mùa vụ genr log_gdp_dif( sai phân mùa vụ) =log(gdp) – Log(gdp)(-4)
Mô hình hồi quy view unit root test -> d(log_gdp) dừng
-> view correlogram chọn AR, MA-> các thành phần có thể có .AR(1), AR(2), AR(3), AR(11),MA(1),
Ma(2),ma(4),sma(8)