Mô Hình Var Là Gì

mô hình tự hồi quy var trên eviews, hướng dẫn cách hồi quy var – Vector autoregression, đây là một mô hình hiện đại được ứng dụng nhiều trong dự báo các chỉ số có độ nhạy cao như: chỉ số cpi, chỉ số lạm phát, giá cả, chỉ số index, giá vàng, giá dầu …. Chúng là công cụ được các nhà kinh tế sử dụng nhiều và rất nhiều trong dự báo kinh tế.Bạn đang xem: Kinh tế lượng về chuỗi thời gian ii: dự báo với mô hình var là gì

Mục lục bài viết

Các bước thực hiện trên phần mềm eviews

Mô hình tự hồi quy var là gì ?

Vector autorewardsion ( VAR ) là một mô hình quy trình ngẫu nhiên được sử dụng để nắm bắt các phụ thuộc tuyến tính giữa các chuỗi thời gian . Các mô hình VAR tổng quát hóa mô hình tự phát đơn biến (mô hình AR) bằng cách cho phép nhiều hơn một biến phát triển. Tất cả các biến trong VAR nhập mô hình theo cùng một cách: mỗi biến có một phương trình giải thích sự tiến hóa của nó dựa trên các giá trị bị trễ của chính nó , các giá trị bị trễ của các biến mô hình khác và một thuật ngữ lỗi . Mô hình hóa VAR không đòi hỏi nhiều kiến ​​thức về các lực ảnh hưởng đến một biến như các mô hình cấu trúc với các phương trình đồng thời: Kiến thức duy nhất cần có là một danh sách các biến có thể được đưa ra giả thuyết để ảnh hưởng lẫn nhau.

Bạn đang xem: Mô hình var là gì

Giải quyết vấn đề trong mô hình hồi quy OLS

Trong hồi quy bình phương nhỏ nhất hay là hồi quy cổ định, chúng ta chỉ có được biến độc lập làm ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, trong nhiều trường nhiều ngoài chuyện biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc và còn biến phụ thuộc ảnh hưởng ngược lại biến độc lập, vì vậy chúng ta phải sử dụng mô hình tự hồi quy var để ước lượng sự ảnh hưởng của chúng.

Hiện tại ngoài mô hình tự hồi quy var ra, chúng ta có thể sử dụng thêm mô hình vecto hiệu chỉnh sai số vecm hay mô hình phân phối độ trễ adrl … để ước lượng vấn đề này.

Các bước thực hiện trên phần mềm eviews

Để ước lượng mô hình tự hồi quy var chúng ta có thể sử dụng nhiều phần mềm khác nhau, điều cho ra kết quả giống nhau, trong bài này chúng tôi sẽ sử dụng phần mềm eviews để thực hiện ước lượng.

Xem thêm: Profile Là Gì ? Profile Cá Nhân Bao Gồm Những Gì? Những Thông Tin Cần Biết Về Profile

Thay vì, nói chung chung kanamara.vn sẽ áp dụng thực tế vào số liệu thực tế để cho các bạn dễ hình dung. Chúng tôi sẽ dụng chung bộ dữ liệu trong phần tìm chuỗi dùng và đồng liên kết. Trong phần này cũng có phần về chuỗi dừng và đồng liên kết các bạn muốn hiểu rõ vui lòng xem lại bài này, chúng tôi thực hiện trê phần mềm stata, nên tương đối dễ hiểu hơn là phần mềm views.

Vì vậy, chúng ta sẽ khảo sát: GIADV = KCACH + SLAU

Giá đơn vị = khoảng cách + số lầu.

Xem thêm: Plants Vs Zombies 24H - Gioi Thieu Cach Choi Game Trong Cay Ban Ma

Đây là bộ dữ liệu, mình trích các biến ra để phục vụ bài này, đó là dữ liệu về các tính giá nhà. ( Các bạn cũng chẳng cần quan tâm)

Bước 1: Kiểm tra các dữ liệu đưa vào đã dừng ( ổn định) hay chưa ?

Mở biến > Menu View > Unit Root Test

Ta xem biến GIADV

Từ kiểm định trên thì dữ liệu của chúng ta có tự tương quan

Bước 6 kết quả hồi quy var

Chúng ta giả sử dữ liệu của chúng ta không bị sai phạm gì hết chúng ta có kết quả như sau:

Trên đây là một ví dụ về mô hình tự hồi quy var, do dự liệu để áp dụng mô hình này chúng ta cần phải đưa những biến có độ nhạy cao vào như nói ở trên, do gấp quá nên chúng tôi không chuẩn bị được dữ liệu tốt, nên kết quả hồi quy không được đẹp, (chúng tôi lấy ngẫu nhiên từ bộ dữ liệu đang làm) nên chúng ta cần phải xử lý lại dữ liệu./.