3. PH NG PHÁP T HC NGH Iε
3.3.2 cl ng các tha ms ca mô hình ARIMA
T l c đ t t ng quan ACF vƠ PACF đ i v i chu i bi n đ ng t giá (b ng 5.2) cho bi t các tham s p = 1, p = 2 và q = 1, q = 2.
B ng 3.3: c l ng mô hình ARIMA c a bi n đ ng t giá
K t qu trong b ng 3.3 cho ta th y các h s AR(1), AR(2), MA(1) và MA(2) khác không. kh ng đnh các h s này khác không m t cách có ý ngh a, trên eviews có ch c n ng Wald Test v i các gi thi t Ho là các h s trên b ng không vƠ đ i thi t H1 là các h s khác không :
Ho : c(2) = 0 ; c(3) = 0 ; c(4) = 0 ; c(5) = 0 H1 : c(2)
≠ 0 ; c(γ) ≠ 0; c(4) ≠ 0; c(5) ≠ 0
K t qu Wald Test trong b ng 5.4 cho phép bác b gi thi t Ho, hay các h s khác không m t cách có ý ngh a.
B ng 3.4: K t qu ki m đnh các tham s mô hình ARIMA . .
Do đó ta ph i ch n ra m t mô hình ARIMA t i u trong s 8 mô hình: ARIMA(1,0,1) ; ARIMA(1,0,2) ; ARIMA(2,0,1) ; ARIMA (2,0,2) ; AR(1) ; AR(2) ; MA(1) và MA(2), k t qu đ c nêu trong b ng 3.5.
Vi c ch n ra mô hình t i u nh t d a theo các tiêu chu n AIC và Schawrz nh nh t, Log likelyhood l n nh t và h s t ng quan Durbin Watson không t t ng quan. K t qu mô hình ARIMA(1,0,1) (b ng 5.6).
B ng 3.5: Các mô hình ARIMA đ c xác đnh t bi u đ t ng quan
Mô hình obs AIC Log lokelihood Schawrz DW
ARIMA(1,0,1) 2528 -8,852 11998 -8,862 2,06 ARIMA(1,0,2) 2528 -8,781 11039 -8,785 1,97 ARIMA(2,0,1) 2527 -8,795 11061 -8,786 1,97 ARIMA(2,0,2) 2527 -8,746 10984 -8,759 1,47 AR(1) 2528 -8,622 10912 -8,602 1,86 AR(2) 2527 -8,737 10969 -8,733 1,46 MA(1) 2529 -8,745 10982 -8,746 2,13 MA(2) 2529 -8,72 10955 -8,724 1,49 B ng 3.6: B ng mô hình ARIMA(1,0,1)
