Trong phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, một tế bào hình giỏi được giới thiệu khi đối chiếu trên các tài liệu dừng. Bây giờ Trung tâm nghiên cứu và phân tích định lượng xin trình làng cho các bạn về tính dừng của chuỗi thời gian và những kiểm định tính dừng.

Bạn đang xem: Tại sao phải kiểm định tính dừng

Tính dừng

1)Tính dừngTheo Gujarati (2003) một chuỗi thời gian là ngừng khi giá trị trung bình, phương sai, hiệp phương không nên (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi được xác minh vào thời điểm nào đi nữa. Chuỗi dừng có xu thế trở về giá trị trung bình cùng những xấp xỉ quanh giá trị trung bình sẽ là như nhau. Nói bí quyết khác, một chuỗi thời gian không dừng sẽ sở hữu được giá trị trung bình đổi khác theo thời gian, hoặc quý hiếm phương sai chuyển đổi theo thời hạn hoặc cả hai.Có nhiều cách thức kiểm tra tính ngừng của chuỗi thời gian: kiểm định DickeyFuller (DF), chu chỉnh PhillipPerson (PP) và chu chỉnh Dickey và Fuller mở rộng (ADF), kiểm tra bởi giản vật dụng tự tương quan, phương thức kiểm định này sẽ được trình diễn phần tiếp theo đây.

Xem thêm: Lai Van Sam - Mc Lại Văn Sâm Không Nỡ Chia Tay Ai Là Triệu Phú

2) Bậc tích hợpTheo Ramanathan (2002) đa số các chuỗi thời gian về tài chính là không dừng bởi chúng thường có một xu thế tuyến tính hoặc mũ theo thời gian. Tuy vậy có thể đổi khác chúng về chuỗi giới hạn thông qua quy trình sai phân. Nếu sai phân bậc 1 của một chuỗi có tính dừng thì chuỗi ban đầu gọi là tích đúng theo bậc 1, ký hiệu là I(1). Tương tự, trường hợp sai phân bậc d của một chuỗi tất cả tính ngừng thì chuỗi thuở đầu gọi là tích đúng theo bậc d, cam kết hiệu là I(d). Nếu như chuỗi thuở đầu (chưa mang sai phân) tất cả tính ngừng thì gọi là I(0).3) kiểm nghiệm nghiệm đơn vị (Unit Root Test)

Kiểm định tính dừng

Kiểm định nghiệm đối kháng vị là 1 trong những kiểm định được sử dụng khá thịnh hành để kiểm nghiệm một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng. Dickey và Fuller (1981) đã đưa ra kiểm định Dickey và Fuller (DF) và kiểm nghiệm Dickey cùng Fuller không ngừng mở rộng (ADF). Phân tích này thực hiện kiểm định ADF để thực hiện kiểm định nghiệm 1-1 vị nên chỉ có thể tập trung vào kim chỉ nan của mô hình này. Cầm cố thể, theo Dickey với Fuller (1981) mô hình kiểm định nghiệm đơn vị mở rộng ADF bao gồm dạng:

Mô hình (2) khác với mô hình (1) là có thêm biến xu hướng về thời hạn t. Biến xu thế là một biến có mức giá trị từ một đến n, trong số đó 1 đại diện thay mặt cho quan sát thứ nhất trong dữ liệu và n thay mặt cho quan liêu sát ở đầu cuối trong chuỗi dữ liệu.Nhiễu trắng là số hạng chỉ không nên số tự dưng xuất phát từ những giả định truyền thống rằng nó có mức giá trị trung bình bởi 0, phương sai là hằng số và không từ bỏ tương quan.Nghiên cứu giúp sẽ triển khai kiểm định vào cả hai trường hợp không có và có xu hướng về thời gian bằng phương pháp sử dụng theo thứ tự các mô hình (1) với (2).Kết trái của kiểm định ADF thường khôn xiết nhạy cảm với sự lựa chọn chiều dài độ trễ k cần tiêu chuẩn thông tin AIC (Akaikes Information Criterion) của Akaike (1973) được sử dụng để lựa chọn k tối ưu cho quy mô ADF. Cụ thể, quý hiếm k được lựa chọn làm thế nào để cho AIC nhỏ tuổi nhất. Giá trị này sẽ được tìm một cách tự động hóa khi dùng ứng dụng Eviews để tiến hành kiểm định nghiệm solo vị.Giả thuyết kiểm định:H0: β = 0 (Yt là chuỗi dữ liệu không dừng)H1: β Trong chu chỉnh ADF, giá chỉ trị kiểm nghiệm ADF không áp theo phân phối chuẩn. Theo Dickey cùng Fuller (1981) cực hiếm t ước lượng của những hệ số trong các mô hình (3.1) với (3.2) đang theo phân phối tỷ lệ τ (tau statistic, τ = giá trị thông số ước lượng/ không đúng số của hệ số ước lượng). Giá trị tới hạn τ được khẳng định dựa trên bảng báo giá trị tính sẵn của Mackinnon (1996). Cực hiếm tới hạn này cũng rất được tính sẵn khi chu chỉnh ADF bằng ứng dụng Eviews. Để kiểm tra giả thuyết H0 nghiên cứu so sánh giá trị kiểm nghiệm τ giám sát với quý giá τ cho tới hạn của Mackinnon và tóm lại về tính dừng của các chuỗi quan liêu sát. Thế thể, ví như trị tuyệt đối của giá bán trị thống kê giám sát lớn hơn trị tuyệt vời giá trị cho tới hạn thì trả thuyết H0 sẽ bị bác bỏ, tức chuỗi dữ liệu có tính dừng với ngược lại gật đầu đồng ý giả thuyết H0, tức dữ liệu không tồn tại tính dừng.Duynvnghiencuudinhluong.com