H αβ +≠ (hiệu quả thay đổi theo quy mô)
3.1.3. Kiểm định tính dừng từng biến
• Kiểm định tính dừng của Q
Bảng 3.1 Bảng kiểm định tính dừng của biến Sản lượng Q
Lược đồ tương quan của Q
Hình 3.7 Lược đồ tương quan của biến sản lượng Q
Dựa vào lược đồ tương quan ta thấy chuỗi sản lượng chưa là nhiễu trắng, có thể có quá trình ARMA(1,0)
Bảng 3.2 Kết quả ước lượng sản lượng Q
Phương trình: Q = 909.5326 + [AR(1)=1.350274 ] + e Mô tả thống kê
Dựa vào mô tả thống kê ta thấy Mean = -1.49E - 10 (xấp xỉ bằng 0), vậy có thể coi chuỗi phần dư là nhiễu trắng. Vậy mô hình ARMA là (1,0)
* Kiểm định tính dừng của K
Bảng 3.3 Bảng kiểm định tính dừng của biến vốn K
Bảng kết quả cho thấy chuỗi dừng.
Lược đồ tương quan của K
Dựa vào lược đồ tương quan ta suy ra mô hình dự báo là ARMA(1,0)
Mô hình hồi quy
Bảng 3.4 Bảng kết quả hồi quy biến vốn K
Phương trình:K = 105.1447+[AR(1)=1.102994] +e
Kiểm định tính dừng của phần dư
Phần dư đã là một nhiễu trắng. Mô hình tốt
Mô tả thống kê
Dựa vào mô tả thống kê ta thấy Mean =3.74E- 11 xấp xỉ bằng 0, vậy chuỗi phần dư là nhiễu trắng. Vậy mô hình ARMA là (1, 0)
* Kiểm định tính dừng của L
Từ bảng kết quả trên ta thấy chuỗi chưa dừng. Xét sai phân bậc nhất D(L):
Lược đồ tự tương quan :
Từ đó ta có mô hình ARIMA(1,1,1):
L=83.36450235+[AR(1)=1.335408751,MA(1)=1.391977971,INITMA=2] +e
Bảng kiểm định phần dư :
Ta thấy chuỗi phần dư có Mean = 1.23E-13 (= 0) nên có thể coi chuỗi phần dư là một nhiễu trắng.