ARIMA

MÔ HÌNH ARIMA

MÔ HÌNH ARIMA

I.

I.

Giới Thiệu Mô Hình ARIMA:

Giới Thiệu Mô Hình ARIMA:

Như chúng ta đã biết, trong nghiên cứu định lượng, tồn tại 3 loại số

Như chúng ta đã biết, trong nghiên cứu định lượng, tồn tại 3 loại số liệu cơ bảnliệu cơ bản là số liệu theo thời

là số liệu theo thời gian, số liệu chéo và số gian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp. Đối với các vấn liệu hỗn hợp. Đối với các vấn đề kinh tế,đề kinh tế, loại số liệu chúng ta thường xuyên tiếp cận nhất có lẽ là số liệu theo thời gian, hay loại số liệu chúng ta thường xuyên tiếp cận nhất có lẽ là số liệu theo thời gian, hay còn gọi là các chuỗi thời gian như chuỗi số liệu GDP, chỉ số VN-Index hay giá vàng còn gọi là các chuỗi thời gian như chuỗi số liệu GDP, chỉ số VN-Index hay giá vàng theo thời gian…Tuy nhiên, chuỗi thời gian cũng gây ra không ít khó khăn cho các theo thời gian…Tuy nhiên, chuỗi thời gian cũng gây ra không ít khó khăn cho các nhà nghiên cứu, bởi nhiều nghiên cứu đã cho thấy, trong nhiều trường hợp, các mô nhà nghiên cứu, bởi nhiều nghiên cứu đã cho thấy, trong nhiều trường hợp, các mô hình hồi quy cổ điển dường như không hiệu quả với loại dữ liệu này.

hình hồi quy cổ điển dường như không hiệu quả với loại dữ liệu này.

Vậy, vấn đề đặt ra là làm thế nào chúng ta có thể nghiên cứu một chuỗi thời Vậy, vấn đề đặt ra là làm thế nào chúng ta có thể nghiên cứu một chuỗi thời gian, rút ra những kết luận và sử dụng nó để dự báo một cách có hiệu quả? Để trả lời gian, rút ra những kết luận và sử dụng nó để dự báo một cách có hiệu quả? Để trả lời cho câu hỏi này có nhiều phương pháp khác nhau, tuy nhiên, có hai phương pháp cho câu hỏi này có nhiều phương pháp khác nhau, tuy nhiên, có hai phương pháp được hầu hết các nhà nghiên cứu thừa nhận và sử dụng thường xuyên đó là hai mô được hầu hết các nhà nghiên cứu thừa nhận và sử dụng thường xuyên đó là hai mô hình: ARIMA và VAR.

hình: ARIMA và VAR.

Mô hình Trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA dựa trên triết lý Mô hình Trung bình trượt, đồng liên kết, tự hồi quy ARIMA dựa trên triết lý “hãy để dữ liệu tự nói”

“hãy để dữ liệu tự nói”, nó không sử dụng các biến ngoại sinh độc lập X, nó không sử dụng các biến ngoại sinh độc lập X11, X, X22, , XX33.... để giải thích cho Y, mà nó sử dụng chính các giá trị trong quá khứ của Y để giải để giải thích cho Y, mà nó sử dụng chính các giá trị trong quá khứ của Y để giải thích cho bản thân nó ở hiện tại. Nó cũng

thích cho bản thân nó ở hiện tại. Nó cũng không không giả định bất kỳ một mô hình cụ thểgiả định bất kỳ một mô hình cụ thể nào, mà việc xác định mô hình là dựa trên phân tích dữ liệu cụ thể từng trường hợp nào, mà việc xác định mô hình là dựa trên phân tích dữ liệu cụ thể từng trường hợp và cả một chút nghệ thuật của người sử dụng. Chính vì thế, ARIMA đôi khi còn và cả một chút nghệ thuật của người sử dụng. Chính vì thế, ARIMA đôi khi còn được gọi là mô hình

được gọi là mô hình lý thuyết lý thuyết mớimới vì nó không dựa bất kỳ vì nó không dựa bất kỳ một lý thuyết kinh tế nào.một lý thuyết kinh tế nào. Và cũng do đó, ARIMA có được tính linh hoạt và tiết kiệm hơn hẳn các phương Và cũng do đó, ARIMA có được tính linh hoạt và tiết kiệm hơn hẳn các phương pháp khác, đồng thời tính hiệu quả của ARIMA trong công tác dự báo

pháp khác, đồng thời tính hiệu quả của ARIMA trong công tác dự báo cũng đã đượccũng đã được

thực tế chứng minh. thực tế chứng minh.

Tất cả những điều ấy mang đến cho ARIMA một vị thế nhất định trong lĩnh Tất cả những điều ấy mang đến cho ARIMA một vị thế nhất định trong lĩnh vực nghiên cứu định lượng và ngày càng trở nên thông dụng hơn.

II. Cơ Sở Lý Thuyết

1. Tính Dừng

1.1 Khái niệm

Dữ liệu của bất kỳ chuỗi thời gian nào đều có thể được coi là được tạo ra từ một quá trình ngẫu nhiên và một tập hợp dữ liệu cụ thể, có thể được coi là một kết quả (cá biệt) của quá trình ngẫu nhiên đó. Hay nói các khác, có thể xem quá trình ngẫu nhiên là tổng thể và kết quả là một mẫu được của tổng thể đó. Một tính chất của quá trình ngẫu nhiên được các nhà phân tích về chuỗi thời gian đặc biệt quan tâm và xem xét kỹ lưỡng là Tính dừng .

Một quá trình ngẫu nhiên Y t được coi là dừng nếu kỳ vọng, phương sai và

hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó không đổi theo thời gian.

Cụ thể, Yt được gọi là dừng nếu:

 Trung bình: E(Yt) = µ (∀t) (1)

 Phương sai: Var(Yt)= E(Yt–µ)2= σ2 (∀t) (2)

 Đồng phương sai: Cov(Yt,Yt+k ) = E[(Yt – µ)(Yt+k – µ)]= γk (∀t) (3) Điều kiện thứ 3 có nghĩa là hiệp phương sai giữa Yt và Yt+k chỉ phụ thuộc vào độ trễ về thời gian (k) giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời

điểm t. Ví dụ Cov(Y2,Y7)=Cov(Y10,Y15)=Cov(Y30,Y35)=…=Cov(Yt,Yt+5). Nhưng

Cov(Yt,Yt+5) có thể khác Cov(Yt,Yt+6)…

Quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là không dừng nếu nó vi phạm ít nhất một

trong ba điều kiện trên.

1.2 Hậu quả của Chuỗi không dừng.

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau. Với dữ liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương  pháp OLS không áp dụng cho các chuỗi không dừng.

thu được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định R 2_{rất cao. Nhưng điều}

này có thể chỉ là giả mạo, R 2 _{cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ}

không phải do chúng tương quan chặt chẽ với nhau.

Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng, kết hợp với những hậu quả trình bày trên đây cho thấy tầm quan trọng của việc xác định một chuỗi thời gian có tính dừng hay không.

1.3 Kiểm định tính dừng

1.3.1 Dựa trên đồ thị của chuỗi thời gian

Một cách trực quan chuỗi Yt có tính dừng nếu như đồ thị Y=f(t) cho thấy

trung bình và phương sai của quá trình Yt không đổi theo thời gian.

Ta xét chuỗi chỉ số VNIndex từ ngày 2/1/2009 đến ngày 31/12/2010 có đồ thị theo thời gian như sau:

Hình 1.3.1: Đồ thị VNIndex theo thời gian

200 300 400 500 600 700 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 VNINDEX

Nhìn vào đồ thị của VNIndex theo thời gian ta thấy trung bình của nó có xu hướng tăng hoặc giảm theo từng thời kỳ. Như vậy, có thể suy đoán rằng điều kiện một bị vi phạm và VNIndex là chuỗi không dừng.

Phương pháp này cho ta cái nhìn trực quan, đánh giá ban đầu về tính dừng của chuỗi thời gian. Tuy nhiên, với những chuỗi thời gian có xu hướng không rõ ràng, phương pháp này trở nên khó khăn và đôi khi không chính xác.

1.3.2 Dựa trên lược đồ tương quan 1.3.2.1 Tự tương quan

Một cách kiểm định đơn giản tính dừng là dùng hàm tự tương quan (ACF).

ACF với độ trễ k, ký hiệu bằng ρk , được xác định như sau:

Nếu vẽ đồ thị của ρk theo k, ta được lược đồ tương quan tổng thể. Tuy nhiên,

trên thực tế chúng ta chưa có tổng thể mà chỉ có mẫu. Khi đó ta xây dựng hàm tự tương quan mẫu với:

Trường hợp mẫu có khích thước nhỏ thì mẫu số của là n-k-1 và của

là n-1.

Đồ thị thể hiện ρk ở độ trễ k được gọi là lược đồ tương quan mẫu.

Bartlett đã chỉ ra rằng nếu một chuỗi là ngẫu nhiên và dừng, thì các hệ số tự tương quan mẫu sẽ có phân phối xấp xỉ chuẩn với kỳ vọng toán bằng 0 và

phương sai 1/n, với n khá lớn. ~ N(0, 1/n)

Ta cần kiểm định giả thiết: H0: ρk = 0 (chuỗi dừng)

Khoảng tin cậy 95%

Nếu ∈(-Zα /2/ n , Zα/2/ n ) thì chấp nhận giả thiết H0 với mức ý nghĩa

α . Giá trị của các chỉ số Z tra trong bảng đã được tính toán sẵn.

Với độ tin cậy 95%, khoảng tin cậy ρk  của VNIndex là ± 1,96/ 504 =

± 0.087. Nếu ∈(-0,087; +0,087) ta chấp nhận giả thiết H₀, ngược lại, nếu

không thuộc khoảng này, ta bác bỏ H0 (với mức ý nghĩa 5%).

Sử dụng phần mềm EViews ta có bảng kết quả hàm ACF và lược đồ tương quan của VNIndex với 20 độ trễ như sau:

Bảng 1.3.2: Lược đồ tương quan và các kết quả đi kèm của chuỗi VNIndex 

(Vào View/Correlogram … , xác định biểu đồ tự tương quan của chuỗi gốc hay chuỗi sai phân bậc một, bậc hai, và cuối cùng là xác định độ trễ k)

Có thể thấy toàn bộ ρk của ACF tại 30 độ trễ đều khác 0 có ý nghĩa thống

định dựa trên lược đồ tương quan, nếu đồ thị có xu hướng giảm chậm, tương đối đều dặn theo độ trễ thì chuỗi không dừng. Ngược lại nếu đồ thị giảm nhanh, ngẫu nhiên, không theo xu hướng thì chuỗi dừng.

1.3.2.2 Tự tương quan riêng 

Các hệ số tự tương quan ρk (k≥2) phản ánh mức độ kết hợp tuyến tính của Yt

và Yt+k . Tuy nhiên, mức độ kết hợp giữa hai biến còn có thể do một số biến khác

gây ra. Trong trường hợp này là ảnh hưởng từ các biên Yt-1…Yt-k+1. Do đó để đo

độ kết hợp riêng rẽ giữa Ytvà Yt-k ta sử dụng hàm tương quan riêng PACF với hệ

số tương quan riêng ρkk được ước lượng theo công thức đệ quy của Durbin:

Nếu chuỗi dừng thì các có phân phối chuẩn N(0,1/n). Do đó, kiểm

định giả thiết đối với ρkk tương tự như với ρk . 1.3.2.3 Kiểm định đồng thời 

 Box – Pierce đã đưa ra kiểm định về sự đồng thời bằng không của các hệ số

tương quan: H0: ρ1=ρ2=…=ρm=0

H1: tồn tại ít nhất một ρk =0

Giả thiết H0được kiểm định bằng thống kê

Với n: kích thức mẫu, m: độ dài của trễ. Q ~ Bác bỏ H0 khi Q >

Với . Bác bỏ H0 khi LB >

Thống kê LB được xem là tốt hơn với các mẫu số nhỏ so với thống kê Q. Với Eviews, ta dễ dàng có được các giá trị của LB với các độ trễ khác

nhau (cột Q-Stat) và xác suất nhỏ nhất để giả thiết H0bị bác bỏ (cột Prob).

 Xem xét hình 1.3.2, ta có thể kết luận tổng thể rằng VNIndex là chuỗi thời

gian không có tính dừng

1.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị (Unit root test) 1.3.3.1 Nhiễu trắng:

Một Utđáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển,

tức có kỳ vọng bằng không, phương sai không đổi và hiệp phương sai bằng không gọi là nhiễu trắng.

1.3.3.2 Bước ngẫu nhiên

Nếu Yt= Yt-1+Ut với Utlà nhiễu trắng, thì Yt được gọi là bước ngẫu nhiên.

Ta có: Y1=Y0+U1

Y2=Y1+U2=Y0+U1+U2 Yt=Y0+U1+U2+…+Ut

Do Y0 là hằng số, các Ui độc lập với nhau, phương sai không đổ bằng σ 2

nên: Var(Yt)=tσ2 (thay đổi theo t). Điều này chứng tỏ Yt là chuỗi không dừng

1.3.3.3 Kiểm định nghiệm đơn vị Dickey – Fuller 

Xét mô hình Yt= ρYt-1+Ut với Utlà nhiễu trắng.

Nếu ρ=1 thì Yt là bước ngẫu nhiên và không dừng. Do đó để kiểm định tính

dừng của Yt ta kiểm định giả thiết: H0: ρ=1 (chuỗi không dừng)

H1: ρ≠1

Ở đây ta không thể sử dụng kiểm định t vì Yt có thể là chuỗi không dừng.

Phân phối theo quy luật DF

Nếu ta bác bỏ giả thiết H0và kết luận chuỗi dừng.

Tiêu chuẩn DF cũng được áp dụng cho các mô hình sau:

Với giả thiết H0: γ=0 (chuỗi dừng). Nếu Ut tự tương quan, ta cải biên mô

hình (3) thành mô hình:

Tiêu chuẩn DF áp dụng cho mô hình (4) được gọi là tiêu chuẩn mở rộng Dickey – Fuller (ADF).

Để tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị trên Eviews ta chọn View/Unit Root  Test …, sẽ xuất hiện hộp thoại Unit Root Test. Ta có các lựa chon tương ứng với các dạng phương trình ở mục Include in test equation:

 Intercept: nếu dùng phương trình (2)

 Trend and intercept: nếu dùng phương trình (3)

 None: nếu dùng phương trình (1),

 Trend and intercept và xác định độ trễ ở lựa chọn Lag length: nếu dùng

phương trình (4).

Kết quả kiểm định chuỗi VNIndex bằng Eviews cho ta kết quả sau: Hình 1.3.4: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi VNIndex 

(1) (2) (3)

Ta có ׀1,86 = ׀ nhỏ hơn tất cả các giá trị ׀0,01 ׀, ׀0,05 ׀ và ׀0,1׀ nên ta

chấp nhận giả thiết H0: ρ=1 tức VNIndex là chuỗi không dừng.

1.4 Biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng

Xét bước ngẫu nhiên: Yt=Yt-1+Ut với Ut là nhiễu trắng.

Ta lấy sai phân cấp I của Yt: D(Yt)=Yt-Yt-1=Ut. Trong trường hợp này D(Yt)

là chuỗi dừng vì Ut là nhiễu trắng.

Trường hợp tổng quát, với mọi chuỗi thời gian nếu sai phân cấp I của Y t

chưa dừng ta tiếp tục lấy sai phân cấp II, III… Các nghiên cứu đã chứng minh

luôn tồn tại một giá trị d xác định để sai phân cấp d của Yt là chuỗi dừng. Khi đó

Yt được gọi là liên kết bậc d , ký hiêu là I(d). Sai phân cấp d được lấy như sau:

 Sai phân cấp I của Yt: D(Yt)=Yt-Yt-1

 Sai phân cấp II: D(D(Yt))=D2(Yt)=(Yt-Yt-1)-(Yt-1-Yt-2) ….

 Sai phân cấp d: D(Dd-1(Yt))

Lấy sai phân cấp I của VNIndex ta được đồ thị theo thời gian như sau: Hình 1.4.1: Biểu đồ chuỗi sai phân cấp I của VNIndex theo thời gian

-30 -20 -10 0 10 20 30 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 DVNINDEX

Lược đồ tương quan

Hình 1.4.2: Lược đồ tương quan chuỗi sai phân cấp I của VNIndex 

Hầu hết các hệ số tương quan khác 0 không có ý nghĩa thống kê, lược đồ tương quan giảm nhanh sau độ trễ thứ 2 và không có xu hướng nhất định.

Và kết quả kiểm định Nghiệm đơn vị:

Hình 1.4.1: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị chuỗi sai phân của VNIndex 

Từ kết quả trên có thể kết luận sai phân bậc nhất của VNIndex là một chuỗi dừng.

2. Quá Trình Tự Hồi Quy (AR), Trung Bình Trượt (MA) và Mô Hình ARIMA Nếu một chuỗi thời gian có tính dừng, nó có thể tuân theo nhiều quá trình khác nhau:

2.1 Quá trình Tự Hồi Quy (AR)

Nếu một chuỗi thời gian tuân theo mô hình:

Với Y là chuỗi dừng và Ut là nhiễu trắng, ta nói Y tuân theo quá trình Tự

hồi quy bậc p. Ký hiệu AR(p)

2.2 Quá trình Trung Bình Trượt (MA)

Nếu một chuỗi thời gian tuân theo mô hình:

Với Y là chuỗi dừng và Ut là nhiễu trắng, ta nói Y tuân theo quá trình Trung

bình trượt bậc q. Ký hiệu MA(q)

2.3 Quá trình Trung bình trượt kết hợp Tự hồi quy (ARMA)

Tất nhiên, có nhiều khả năng Y có cả đặc điểm của AR và MA, khi đó ta nói Y tuân theo quá trình Trung bình trượt kết hợp Tự hồi quy. Ký hiệu ARMA(p,q) Một quá trình ARMA(p,q) sẽ có p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung bình trượt như sau:

Yt = + [α1Yt -1 +…+ αpYt -p] + [ 1Ut-1+…+ qUt-q]+ Ut

2.4 Quá trình Trung bình trượt, Đồng liên kết, Tự hồi quy (ARIMA)

Một chuỗi thời gian có thể tuân theo nhiều mô hình khác nhau, tuy nhiên, cả ba mô hình trên đều đòi hỏi chuỗi thời gian phải có tính dừng. Nhưng trong thực tế, tồn tại rất nhiều chuỗi thời gian không dừng. Vậy làm cách nào để ứng dụng các mô hình trên trong thực tế? Câu trả lời chính là dùng phương pháp lấy sai phân để biến đổi một chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng trước khi áp dụng mô hình ARMA.

Nếu một chuỗi thời gian dừng ở sai phân bậc d, ta nói chuỗi liên kết bậc d.

Đồng liên kết, Tự hồi quy ARIMA(p,d,q) với p số hạng tự hồi quy và q số hạng trung bình trượt, và cần lấy sai phân bậc d đề chuỗi dừng. Phương trình tổng quát như sau:

Dd_(Y

t) = + [α1 Dd(Yt -1) +…+ αp Dd(Yt -p)] + [ 1Ut-1+…+ qUt-q]+ Ut

Như vậy, xác định được các giá trị p, d, q ta sẽ mô hình hóa được chuỗi. Đồng thời ta dễ dàng nhận ra, mô hình ARIMA chỉ sử dụng các giá trị quá khứ của bản thân nó chứ hoàn toàn không sử dụng thêm một biến độc lập nào khác. Đây chính là triết lý “hãy để dữ liệu tự nói”

III. Phương Pháp Luận BOX-JENKINS (BJ)

Một câu hỏi lớn đặt ra đối với mô hình ARIMA là làm thế nào xác định các giá trị p, d, q và xác định mô hình phù hợp? Box-Jenkins đã đưa ra phương pháp để xác định mô hình này qua các bước:

Bước 1: Nhận Dạng (xác định các giá tri p, d, q)



d:

thì d=0

.

dừng ở sai phân bậc I, ta có d=1.

Tuy nhiên, qua quá trình thực nghiệm, chúng tôi nhận thấy nếu lấy ln chuỗi dữ liệu trước khi thực hiện các bước sau sẽ cho mô hình phù hợp hơn. Đây là công việc của bước 3, nhưng để tránh mất thời gian, chúng tôi

NHẬN DẠNG ƯỚC LƯỢNG

KIỂM TRA DỰ BÁO

Để tạo ra chuỗi ln của VNIndex, ta vào Genr, trong khung Enter  equation nhập logvnindex=log(vnindex). Kiểm định nghiệm đơn vị trên chuỗi này cũng cho ta d=1



p:

quan riêng phần của chuỗi đã được biến đổi thành chuỗi dừng. Trong trường hợp này là chuỗi sai phân bậc I của chuỗi log(vnindex)

Để xác định p, BJ đưa ra phương pháp nhận dạng như sau: một chuỗi dừng tự tương quan bậc p nếu:

 Các hệ số tự tương quan giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin

 Các hệ số tương quan riêng phần giảm đột ngột xuống giá tri bằng 0

có nghĩa ngay sau độ trễ p

Mô hình AR(2):

Ta quan sát đồ thị tự tương quan và tương quan riêng phần sai phân bậc I của chuỗi log(vnindex):

Dễ thấy, trên đồ thị tương quan riêng phần, tồn tại bốn hệ số khác 0 có nghĩa tại các độ trễ 1,2,4 và 10, trong đó sau độ trễ 2,4,10 các hệ số tương quan riêng phần giảm đội ngột về giá trị bằng 0 có nghĩa. Đồng thời

đồ thị tự tương quan cũng giảm theo hình sin. Như vây, p có thể mang 1 trong 3 giá trị: 2, 4 hoặc 10.



q:

quan và tương quan riêng phần. Một chuỗi dừng trung bình trượt bậc q nếu:

 Các hệ số tương quan riêng phần giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình

sin

 Các hệ số tự tương quan giảm đột ngột xuống giá tri bằng 0 có nghĩa

ngay sau độ trễ q

Quan sát đồ thị tự tương quan và tương quan riêng phần sai phân bậc I chuỗi log(VNIndex) ta nhận thấy q có thể mang một trong các giá tri: 1, 5, 10 hoặc 13

 Như vậy ta có mô hình ARIMA(p,1,q) với:

 p ∈ {2,4,10}

 q ∈ {1,5,10,13}

Bước 2: Ước lượng

Để ước lượng các hệ số của mô hình, đôi khi ta có thể thực hiện bằng phương pháp bình phương tối thiểu, nhưng cũng có trường hợp phải sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến. Ngày nay, với sự trợ giúp của các phần mềm thống kê, ta có thể dễ dàng thực hiện điều này.

Giả sử ta ước lượng mô hình ARIMA(4,1,10) có chặn. Trong Eviews ta thực hiện như sau:

Ta được kết quả:

Với phương trình: Đặt Zt= D1(lnYt)

Zt = 0.0009 – 0.14Zt -1 – 0.01Zt -2– 0.81Zt -4+ 0.37Ut-1+0.92Ut-4+ 0.26Ut-5– 

0.05Ut-10+ Ut

Bước 3: Kiểm tra

Để kiểm tra tính phù hợp của mô hình ta kiểm tra xem phần dư của mô hình có phải là nhiễu trắng hay không?

Ta được kết quả:

Có thể thấy, ngoại trừ độ trễ 3, các hệ số tương quan và tương quan riêng phần đều bằng 0 có nghĩa. Như vậy, có thể nói phần dư của mô hình là nhiễu trắng và mô hình phù hợp. Nếu mô hình không phù hợp ta quay lại bước 1.

Tuy nhiên, một chuỗi dữ liệu có thể phù hợp với nhiều mô hình ARIMA khác nhau, do đó chúng ta cần thử nhiều mô hình để chọn được mô hình phù hợp nhất. Đó là lý do tại sao phương pháp lập mô hình ARIMA của Box-Jenkins được xem là nghệ thuật nhiều hơn là khoa học. Cần phải có kỹ năng tốt để lựa chọn đúng mô hình ARIMA thích hợp nhất.

Thông thường, ta dựa trên các tiêu chuẩn: Log likelihood (càng lớn càng tốt), Akaike, Schwarz (càng nhỏ càng tốt) hay so sánh với dữ liệu quá khứ để lựa chọn mô hình thích hợp nhất.

Với ví dụ của chúng ta, chúng tôi đã thực hiện kiểm tra, so sánh nhiều mô hình và nhận thấy mô hình ARIMA(4,1,10) dường như là phù hợp nhất.

Bước 4: Dự báo

Một trong số các lý do về tính phổ biến của phương pháp lập mô hình ARIMA là thành công của nó trong dự báo. Trong nhiều trường hợp, các dự báo thu được từ phương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo từ phương pháp lập mô hình kinh tế lượng truyền thống, đặc biệt là đối với dự báo ngắn hạn. Tất nhiên, từng trường hợp phải được kiểm tra cụ thể.

Để dự báo trong Eviews trước tiên ta mở rộng dữ liệu:

Nhập lượng dữ liệu cần thiết trong khung Data range.

Tại cửa số Forecast của hàm cần dự báo, ta chọn khoảng dự báo, trong ví dụ này ta dự báo từ giá trị 505 đến 508:

Mở chuỗi VNIndexF, ta có kết quả dự báo tại 4 giá trị cuối cùng của chuỗi, từ 505 đến 508

So sánh với giá trị thực tế ta có chênh lệch:

Ngày Thực tế Dự báo Sai số

1/4/2011 486.0 485.3 0.14%

1/5/2011 481.9 483.7 0.37%

1/6/2011 482.3 481.1 0.25%

1/7/2011 481.9 483.6 0.35%

Với độ tin cậy 95% dự báo này là có thể chấp nhận đươc.

Với tính linh hoạt, tiết kiệm và khả năng dự báo tốt, mô hình ARIMA đã được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới, tuy nhiên, cần có sự xem xét cẩn thận trong từng trường hợp để đạt được kết quả tốt nhất.



Tài Liệu Tham Khảo

 Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, Giáo trình kinh tế lượng, trường Đại học

Kinh Tế Tp HCM, 2008

 Nguyễn Quang Dong, Kinh tế lương – Chương trình nâng cao, NXB

Khoa học và kỹ thuật, 2002

 Phạm Trí Cao, Kinh tế lượng nâng cao

 Chương trình giảng dạy Kinh tế Fulbright, chuỗi bài đọc Kinh tế lượng