3 – Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3.1 Lý thuyết cơ bản
3.1.2.1 Giới thiệu về mơ hình
[ ( ), ( ), AR( ), ( )]
e
t f AR p MA q S m SMA n
AR: phần tự h i quy autoregressive
MA: phần bình quân dịch chuyển moving average
Trong lĩnh vực kinh tế lượng, việc dự áo thường dựa trên hai loại mơ hình chính
là mơ hình nhân quả và mơ hình chuỗi thời gian. Trong mơ hình nhân quả, kỹ thuật phân tích h i qui được s d ng để thiết lập mối quan hệ giữa biến ph thuộc và các biến nguyên nhân. Giá trị của biến ph thuộc sẽ được dự báo theo giá trị của các biến ngu n nhân. Đối với các chuỗi thời gian, mơ hình RIM được s d ng để dự báo các giá trị trong tương lai. Theo mơ hình nà , giá trị dự báo sẽ ph thuộc vào các giá trị quá khứ và tổng cĩ trọng số các nhiễu ngẫu nhiên hiện hành và các nhiễu ngẫu nhiên cĩ độ trễ.
Theo Box – Jenkin mọi q trình ngẫu nhiên cĩ tính dừng đều cĩ thể biểu diễn bằng mơ hình Tự H i Qui Kết Hợp Trung Bình Trượt ARIMA.
Mơ hình tự hồi quy bậc p = AR(P)
Trong mơ hình tự h i qui, quá trình ph thuộc vào tổng cĩ trọng số của các giá trị quá khứ và số hạng nhiễu ngẫu nhiên.
Mơ hình Trung bình trƣợt bậc q – MA(q)
Trong mơ hình trung ình trượt, quá trình được mơ tả hồn tồn bằng tổng cĩ trọng số của các ngẫu nhiên hiện hành cĩ độ trễ.
Phương trình tổng quát của mơ hình ARIMA là:
Mơ hình gồm 3 q trình chính :
+ Xác định mơ hình: Với đầu vào là tập dữ liệu chuỗi thời gian trong tài chính giúp cho việc xác định an đầu các thành phần trong mơ hình p, d, q, S.
+ Ước lượng, kiểm tra : Mơ hình RIM là phương pháp lặp, sau khi xác định các thành phần, mơ hình sẽ ước lượng các tham số, sau đĩ thì kiểm tra độ chính xác của mơ hình: Nếu hợp lý, tiếp ước sau, nếu khơng hợp lý, quay trở lại ước xác định.
+ Dự áo : Sau khi đã xác định các tham số, mơ hình sẽ đưa ra dự báo cho kỳ tiếp theo.