Mô hình dự báo ARIMA

Giới thiệu về mô hình dự báo ARIMA. Là phương pháp dự báo yếu tố nghiên cứu một cách độc lập ( dự báo theo chuỗi thời gian). Bằng các thuật toán sử dụng độ trễ sẽ đưa ra mô hình dự báo thích hợp.

George Box và Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average – Tự hồi qui tích hợp Trung bình truợt), và tên của họ thuờng đuợc dùng dể gọi tên các quá trình ARIMA tổng quát, áp dụng vào việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian. Phương pháp Box-Jenkins với bốn buớc: nhận dạng mô hình thử nghiệm, uớc luợng, kiểm dịnh bằng chẩn doán, và dự báo.

Có nhiều phương pháp dự báo, ví dụ PP sử dụng hồi quy bội (yêu cầu nhiều biến, nhiều dữ liệu và người nghiên cứu phải có lý thuyết tốt). Nhưng mô hình ARIMA sẽ giúp dự báo với độ tin cậy cao hơn từ các PP lập mô hình kinh tế lượng truyền thống, đặc biệt đối với

dự báo ngắn hạn. Tuy nhiên nếu làm luận văn cử nhận, thạc sỹ thì không nên chỉ dùng mô hình này vì nó tương đối dễ.

Số quan sát tối thiểu để dùng được ARIMA là 50, môi trường dự báo trong tương lai ít có sự biến động. ARIMA đuợc sử dụng khá phổ biến trong dự báo ngắn hạn, từ ARIMA có thể mở rộng PP dự báo ARCH và GARCH (các mô hình ARCH, mô hình GARCH, GARCH-M, GJR-GARCH và một số mô hình biến thể khác khi có xét tới các yếu tố rủi ro hay các cú sốc trong thị tường)

Categories: EVIEWS, LUẬN VĂN, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG