Khóa bồi dưỡng EVIEWS cơ bản

KHÓA BỒI DƯỠNG
VỀ DỰ BÁO SỬ DỤNG EVIEWS

HÀ NỘI – THÁNG 4 - 2011

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

1


CHƯƠNG TRÌNH
 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO – HỒI QUY TRONG
EVIEWS
 MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN
 MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN –
MƠ HÌNH VAR - VECM

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

2


PHẦN 1: TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁOHỒI QUY TRÊN EVIEWS

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

3


TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO
 Dự báo trong kinh tế:

 Một số kỹ thuật trong dự báo:
 Mơ hình hồi quy
 Mơ hình kinh tế lượng vĩ mơ
 Mơ hình CGE
 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian đơn biến
 Mơ hình dự báo chuỗi thời gian đa biến

4


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

5


PHẦN I: MƠ HÌNH CHUỖI THỜI
GIAN ĐƠN BIẾN

 I. SAN CHUỖI
 II. MƠ HÌNH ARIMA

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

6


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

7


CHUỖI THỜI GIAN

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

8


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

9


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

10


1.SAN CHUỖI TRUNG BÌNH TRƯỢT(MA)
 Cơng thức:

x(t  k )  ...  x(t )  ..  x(t  k )
x *(t ) 

2k  1
 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

11


MA3
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
1995

1996

1997

1998

GTSXCN

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

1999

MO4

12


MA12
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
1995

1996

1997
MO12

1998

1999

GTSXCN

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

13


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

14


3. SAN MŨ GIẢN ĐƠN
 Ý tưởng: vai trò giảm dần theo thời gian
 Không T, S
 Công thức:

x *(t )   x(t )   (1   ) x(t  1)  ..
x *(t )   x(t )  (1   ) x *(t  1)

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

15

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

16


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

17


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

18


THỰC HÀNH TRÊN EVIEWS

THỰC HÀNH VỚI SỐ LIỆU gtsx

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

19


II. MƠ HÌNH ARMA

PHƯƠNG PHÁP BOX- JENKINS

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

20

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

21


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

22


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 hơm 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
thể ước lượng được ai => dự báo được cho xt

NGUYEN THI MINH KTQD - KHOA TOAN

23


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

24


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 hơm 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

25