logo

Lớp kinh tế lượng nâng cao (Phần 2)

01/12/2015

Đơn vị tổ chức lớp  : Trung tâm phân tích dữ liệu , khoa Toán – Thống kê, trường Đại học Kinh tế TPHCM

Người hướng dẫn    : NCS. ThS. Trần Thị Tuấn Anh

Số buổi                     : 09 buổi

Điều kiện tiên quyết  : phải qua lớp căn bản

Liên hệ  về nội dung khóa học : Tuấn Anh ( 0909514660  ) hoặc anhttt@ueh.edu.vn

Buổi

Nội dung

 

1

Giới thiệu về số liệu Time Series

-         Nhận dạng số liệu time series

-         Tính xu thế, tính mùa vụ, tính chu kỳ

-         Tính dừng của chuỗi thời gian

-         Biểu đồ ACF và PACF

-         Kiểm định nghiệm đơn vị : kiểm định DF, ADF, Phillip – Perron và KPSS

-         Chuyển một chuỗi không dừng thành một chuỗi dừng

 

2

Mô hình ARIMA(p,d,p)

-         Mô hình AR(p), MA(q), ARMA(p,q) và ARIMA(p,d,q)

-         Phương pháp Box – Jenkin

-         Mô hình  SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)

 

 

3

Mô hình ARDL

-         Vấn đề ước lượng

-         Vấn đề dự báo

 

4

Mô hình VAR(Vector AutoRegressive)

-         Ước lượng mô hình

-         Kiểm định Granger Causality

-         Lựa chọn độ trễ

-         Tính ổn định (stability) của mô hình VAR

 

5

Mô hình VAR ( tiếp theo)

-         Hàm phản ứng đẩy (IRF – Impulse Response Function)  

-         Phân rã phương sai (Variance Decomposition)

 

6

Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM – vector error correction model)

-         Kiểm định đồng liên kết

-         Mô hình VECM/ECM

 

7

Conditional Heteroscedasticity

-         Mô hình ARCH

-         Mô hình GARCH

-         Mô hình TGARCH

-         Mô hình GARCH – in – Mean

 

8

Vấn đề phân rã chuỗi thời gian

-         Thuật toán Holt – Winters

-         Bộ lọc số liệu HP (Hodrick-Prescott)

 

9

-         Không gian trạng thái (State space )

-         Bộ lọc Kalman

 

 

Liên hệ ghi danh khóa họcGhi danh trực tiếp tại Số 36 đường Đào Duy Từ, P5, Q10 trong giờ hành chính

Điện thoại: 08 – 62646576 hoặc 0983141467 gặp cô HẰNG