CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG VÀ DỰ BÁO GIÁ VÀNG BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY 2 BƯỚC
3.1.2 Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu
Khi nhìn vào giản đồ tự tương quan của giá vàng Việt Nam, ta nhận thấy giản đồ ACF sau rất nhiều độ trễ mới tắt còn trong giản đồ PACF thì tắt nhanh sau 1 độ trễ. khi nhìn vào trong giản đồ tự tương quan này chúng ta vẫn chưa đủ dẫn chứng để kết luận chuỗi số liệu giá vàng đã dừng hay chưa do vậy chúng ta cần phải kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu
Hình 3.3 Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu
Nhìn vào hình 3.3 chúng ta có thể thấy được giá trị t = -1,4886 với mức giá trị P- value = 0,5385 khá lớn do vậy chuỗi số liệu giá vàng chưa có tính dừng, điều này khá phù hợp với những nhận định ở phần trên. Mô hình arima thì rất coi trọng tới tình dừng của chuỗi số liệu, tuy nhiên khi kiểm định tình dừng của chuỗi số liệu lúc ban đầu thì số liệu đó chưa có tình dừng, do vậy chúng ta tiến hành lấy sai phân bậc 1 của chuỗi số liệu ban đầu.
Hình 3.4 Biểu đồ chuỗi số liệu giá vàng khi lấy sai phân bậc 1 -120 -80 -40 0 40 80 120 1/1/08 4/1/08 7/1/08 10/1/08 1/1/09 4/1/09 DGV
Khi quan sát hình 3.4 chúng ta có thể thấy rằng sau khi lấy sai phân bậc 1 thì chuỗi số liệu đang gần như giao động xung quanh điểm 0, do vậy chúng ta có thể kết luận rằng giá vàng sau khi lấy sai phân có tính dừng, tuy nhiên đó chỉ là nhìn hình suy đoán để biết chính xác chúng ta hãy xem giản đồ ACF VÀ PACF và kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu giá vàng sau khi lấy sai phân bậc 1.
Nhìn vào hình 3.5 chúng ta có thể nhận thấy ACF VÀ PACF tắt rất nhanh sau vài độ trễ, khi nhìn vào hình 3.5 chúng ta thấy được chuỗi số liệu giá vàng sau khi lấy sai phân bậc 1 đã có tính dừng.
Hình 3.6 Kiểm định tính dừng của chuỗi số liệu
Từ kết quả kiểm định trong hình 3.6 ta có t=-21,2056 với p-value =0,000 rất nhỏ, do vậy qua kiểm định trên thì ta có thể kết luận rằng chuỗi số liệu giá vàng sau khi lấy sai phân bậc 1 đã dừng.
Khi nhìn vào hình 3.5 và bằng cách lưa chọn theo phương pháp thử và sai nhiều lần thì tác giả đã chọn được dạng AR và MA là: AR(5) ; MA(5) là mô hình ARIMA phù hợp với nghiên cứu