2. Xây dựng mô hình phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến giá vàng Việt Nam
3.2.2 Mô hình 2
Ta xét chuỗi D(GVN) theo AR(4) có hệ số chặn C. Ls d(gvn) c ar(4)
Ta có bảng sau:
Dependent Variable :D(GVN)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 16.60725 16.77243 0.990152 0.3228
AR(4) -0.111808 0.052891 -2.113943 0.0352
R-squared 0.012329 Mean dependent var 16.30556
Adjusted R-squared 0.009570 S.D. dependent var 355.5105
S.E. of regression 353.8053 Akaike info criterion 14.58091
Sum squared resid 44813796 Schwarz criterion 14.60250
Log likelihood -2622.564 F-statistic 4.468756
Với phương trình: Đặt Zt= D(GVNt )
Zt = 16.60725 – 0.111808Zt -4 + Ut +Kiểm tra mô hình :
Ta thấy: Các p-value<0.05 biến AR(4) có ý nghĩa. Kiểm tra vòng tròn nghiệm
Inverted AR Roots .41-.41i .41+.41i -.41+.41i -.41-.41i
Nhận thấy bán kính nghiệm nằm trong vòng tròn đơn vị nên chuỗi có tính dừng. Inverted AR Roots < 1 chuỗi dừng
Để kiểm tra tính phù hợp của mô hình ta kiểm tra xem phần dư của mô hình có phải là nhiễu trắng hay không?
Genr E=resid
Kiểm tra tính thích hợp của mô hình trên bằng cách xem chuỗi E có phải là nhiễu trắng hay không?
Ta có lược đồ tự tương quan riêng và tự tương quan riêng phần của phần dư mô hình:
Nhận thấy, có các giá trị của P-value lớn hơn 0.05 nên có thể kết luận là chuỗi phần dư là chuỗi dừng hay chuỗi phần dư là các nhiễu trắng.
Mặt khác ta có thể kiểm tra với kiểm định Khi- bình phương dựa trên thống kê Q của Box-Pierce ta có:
Ta thấy có các giá trị P-value>0.05 nên phần dư của mô hình là nhiễu trắng, mô hình phù hợp.
Hoặc ta có thể kiểm tra bằng cách : Kiểm định Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 2.743964 Probability 0.065676
Obs*R-squared 5.465340 Probability 0.065045
p-value>0.05 nên phần dư của mô hình là nhiễu trắng Mô hình phù hợp
+ Kiểm tra khả năng dự báo của mô hình
Ta thử dùng mô hình để dự báo 12 ngày cuối năm 2011 từ 20/12/2011-31/2/2011 để xem khả năng dự báo của mô hình :
Ta được bảng sau :
Nhận thấy MAPE là 2.360021 %<5% nhỏ nên mô hình có khả năng dự báo tốt.