5. Kết cấu đề tài
1.3.2.1. Chuỗi thời gian
a. Khái niệm
Chuỗi thời gian là một chuỗi các điểm dữ liệu của một biến được đo lường,
quan sát, thu thập theo từng mốc thời gian liền nhau với một tần suất thời gian
thống nhất như theo năm, theo quý, theo tháng, theo ngày, theo tuần. Một chuỗi thời
gian gồm dãy các giá trị quan sát X được ký hiệu: {X1, X2, X3…Xt-1, Xt} với X1 là giá trị quan sát tại thời điểm đầu tiên và Xtlà giá trị quan sát tại thời điểm cuối cùng.
Đặc biệt số liệu chuỗi thời gian phải được sắp xếp theo một trình tự thời gian nhất định, trong đó quan sát xảy ra sau luôn đượcxếp ngay sau quan sát xảy ra trước nó
Thông thường, dữ liệu tài chính được thu thập dưới dạng chuỗi thời gian với
số lượng quan sát lớn, được ghi nhận trong thời gian dài để tiến hành phân tích, nghiên cứu. Ví dụ nhưchỉ sốVN-Index hàng ngày, giá vàng trên thị trường thế giới hàng ngày, CPI hàng tháng, GDP hàng năm.
Trong phân tích hồi quy liên quan đến chuỗi dữ liệu thời gian có một khái
niệm quan trong là “biến trễ”. Mô hình hồi quy không chỉ bao gồm giá trị hiện tại
mà còn có giá trị quá khứ (giá trị trễ). Mô hình hồi quy có chứa biến giải thích (biến
X) là biến trễ, được gọi là mô hình phân phối trễ, còn mô hình chứa biến phụ thuộc ở vế phải phương trình (biến Y) là biến trễ thì được goi là mô hình tự hồi quy. Mô
hình cóđộ trễ càng cao thì càng dễ mất nhiều quan sát, đây là yếu tố cần chú ý khi
lựa chọn mô hình.
b. Các thành phần của một chuỗi thời gian
Tính tự tương quan: chuỗi các quan sát trong số liệu chéo thường được xem như là độc lập với nhau và do đó không tương quan với nhau, tuy nhiên với số liệu chuỗi
thời gian, ta thường thấy chúng có tính tự tương quan: corr (Xt,Xt-k) thường khác 0. Thành phần xu hướng (trend): một chuỗi thời gian được xem là có tính xu hướng khi các quan sát Xt của nó thể hiện sự tăng lên hay giảm xuống theo thời gian trong một khoảng thời gian đủdài. Vềmặt đồthị, tính xu hướng của chuỗi thời gian có thể được biểu diễn dưới dạng một đường thẳng hoặc đường cong trơn. Ví dụ như tốc độ tăng dânsốcủa Việt Nam có xu hướng giảm, tỷtrọng nông nghiệp trong GDP của Việt Nam có xu hướng giảm, mức giá có xu hướng tăng.
Thành phần mùa vụ (seasonal): là sự thay đổi lặp đi lặp lại tính theo mùa trong năm. Thành phần này có tính ngắn hạn với chu kỳlặp lại thường là một năm xảy ra do khí hậu, ngày lễ, phong tục tập quán. Ví dụ như lượng khách du lịch thường tăng mạnh vào mùa hè, giá hàng hóa, thực phẩm thường cao vào dịp lễTết.
Hình 1.1 Xu hướng và thời vụ
Nguồn: Problem set 7, Analytic method for Policy Making, Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright Việt Nam 2000.
Thành phần chu kỳ (cyclical): là sự tăng lên hay giảm xuống của các quan
sát chuỗi dữ liệu trong khoảngthời gian dài (thường là từ 2 - 10 năm). Thành phần
chu kỳ thường có dao động dạng sóng xung quanh trục xu hướng. Ví dụ như chu kỳ
kinh tế tăng trưởng, suy thoái, hồi phục.
Thành phần ngẫu nhiên (irregular): là những thay đổi bất thường của chuỗi
thời gian xảy ra trong thời gian ngắn và không tuân theo quy luật vận động nào. Các nguyên nhân gây ra biến động ngẫu nhiên có thểlà thời tiết bất thường, chiến tranh, khủng hoảng năng lượng, biến động chính trị.
Hình 1.2: Chu kỳ và ngẫu nhiên -Tăng trưởng kinh tế của Hoa Kỳ 1961-1999
Nguồn: World Development Indicator CD - Rom 2000, World Bank.