Bài giảng phân tích chuỗi thời gian trong tài chính chương 4 mô hình chuỗi thời gian đa biến

CHƯƠNG IV MƠ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN NỘI DUNG CHÍNH I MƠ HÌNH VAR III HÀM PHẢN ỨNG VÀ PHÂN RÃ Giới thiệu chung PHƯƠNG SAI Vectơ nhiễu trắng Hàm phản ứng (IRFs) II ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH Lựa chọn độ trễ Kiểm định nhân Granger Thực hành với Eviews Phân rã phương sai (VDF) Thực hành với Eviews GIỚI THIỆU CHUNG  Mơ hình VAR hay cịn gọi mơ hình vectơ tự hồi quy dạng tổng qt mơ hình tự hồi quy đơn chiều (univariate autoregressive model) dự báo tập hợp biến, nghĩa vector biến chuỗi thời gian  Nó ước lượng phương trình biến chuỗi theo độ trễ biến (p) tất biến lại (nghĩa vế phải phương trình bao gồm số độ trễ tất biến hệ thống) ■ Ví dụ Mơ hình lạm phát với kinh tế đóng:  LPt  a11  a12 LPt 1  a13 M t 1  a14GDPt 1  u1t   M t  a21  a22 LPt 1  a23 M t 1  a14GDPt 1  u2t GDP  a  a LP  a M  a GDP  u t 31 32 t 1 33 t 1 34 t 1 3t  GIỚI THIỆU CHUNG - Mơ hình VAR có p độ trễ tối đa biến - VAR có m biến (m > 2) - Mỗi biến m biến có riêng phương trình, hệ phương trình GIỚI THIỆU CHUNG - Trong mơ hình VAR khơng có ràng buộc biến xuất với độ trễ tất phương trình - Với mơ hình VAR(p) có m biến, có m2 hệ số độ trễ;( mơ hình VAR có nhiều hệ số) - Các sai số ngẫu nhiên (disturbances) VAR véctơ nhiễu trắng GIỚI THIỆU CHUNG - Mọi mối quan hệ động thể qua hệ số VAR Tức là, sai số ngẫu nhiên dự báo từ khứ – từ q khứ sai số khác - Điều làm tăng khả ước lượng tham số hệ VAR Độ trễ p phải lựa chọn cho khơng có tự tương quan sai số ước lượng GIỚI THIỆU CHUNG - Tuy nhiên điều kiện VAR chuỗi số liệu thời gian phải chuỗi dừng, thực tế chuỗi số liệu gốc thường không dừng - Chúng ta thường chuyển qua xét chuỗi sai phân cấp 1, chuỗi số liệu lấy logarit tự nhiên: ln(.)(lấy logarit số tự nhiên để giảm thiểu sự biến động chuỗi liệu), sai phân chuỗi số liệu lấy logarit tự nhiên: dln(.) GIỚI THIỆU CHUNG Hạn chế phương pháp là: ■ xem xét mối quan hệ ngắn hạn, thường kết hợp sử dụng mơ hình vectơ hiệu chỉnh sai số (VECM) ■ mơ hình VECM dựa đặc điểm: kết hợp tuyến tính chuỗi thời gian không dừng lại cho ta chuỗi dừng Trong trường hợp này, chuỗi thời gian gọi đồng tích hợp (cointegrated) Mơ hình giúp xem xét mối quan hệ dài hạn biến số(các chuỗi thời gian) GIỚI THIỆU CHUNG  Mục đích mơ hình VAR là: • Xây dựng mơ hình dự báo mà khơng cần lý thuyết • Cho phép xem xét ảnh hưởng động cú sốc biến khác • Cho phép đánh giá tầm quan trọng cú sốc dao động biến • Cung cấp sở cho việc thực kiểm định nhân Granger, để xem xét tác động qua lại biến GIỚI THIỆU CHUNG ■ Mơ hình với hai biến, bước trễ y1t  b10  b11 y1(t 1)  b12 y2 (t 1)  e1t y2 t  b20  b21 y1( t 1)  b22 y2( t 1)  e2 t ■ Nhận xét: – Vế phải phương trình chứa biến trễ – Có tính đối xứng 10