• Call: 0888.032.788
  • E-mail: [email protected]
  • Login
Education Blog
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ
No Result
View All Result
Hỗ trợ nghiên cứu định lượng
No Result
View All Result
Home Hướng dẫn

mô hình tự hồi quy var trên eviews

14/04/2019
in Hướng dẫn
0
mô hình tự hồi quy var trên eviews

check on board.
You are allowed to use this image on your website. If you do, please link back to my site as the source: https://creditscoregeek.com/
Example: Photo by
CreditScoreGeek.com

Thank you!
Mike Cohen

Share on FacebookShare on Twitter
Lượt xem:8.577

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.

Mục lục bài viết

  • Mô hình tự hồi quy var là gì ?
  • Giải quyết vấn đề trong mô hình hồi quy OLS
  • Các bước thực hiện trên phần mềm eviews
    • Bước 1: Kiểm tra các dữ liệu đưa vào đã dừng ( ổn định) hay chưa ?
    • Bài mới !
    • Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
    • Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
    • Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
    • Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
    • Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
    • Phân biệt biến số với tham số
    • Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
    • Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung
    • Bước 2: Lựa chọn lag phù hợp cho mô hình
    • Bước 3: Chạy mô hình VAR trên views
    • Bước 4: Kiểm định Granger
    • Bước 5: Kiểm định phân dư có bị tự tương quan không ?
    • Bước 6 kết quả hồi quy var

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.

Đọc thêm:   Hồi quy quantile regression phân vị

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.

Thay vì, nói chung chung luanvanhay 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.

Đọc thêm:   Hồi quy dường như không liên quan SUR

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

Giá đơn vị = khoảng cách + số lầu.

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 ?

Mình nhắc lại là các bạn nên xem lại bài cách tính chuỗi dừng.

Mở biến > Menu View > Unit Root Test

Ta xem biến GIADV

Bài mới !

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số

Phân biệt biến số với tham số

01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

29/05/2022
Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

Ưu điểm nghiên cứu định lượng P2: Dễ viết nội dung

18/05/2022

ta có chuỗi GIADV đã ổn định khi không cần sai phân

Còn biến khoảng cách

Dữ liệu KCACH đã ổn định khi sai phân bậc 1.

Cuối cùng ta xem dữ liệu SLAU

Trong dữ liệu SLAU thì đã dừng không cần sai phân.

Vì vậy, chúng ta có biến KCACH phải sai phân bậc 1 để ổn định, Như vậy chúng ta không thể nào áp dụng được mô hình hồi quy ols được; Nên chúng ta sử dụng mô hình tự hồi quy var để áp dụng vào mô hình.

Bước 2: Lựa chọn lag phù hợp cho mô hình

Trong bảng kết quả hồi quy var ta chọn

View > Lag Structure > Lag lenght criteria

Đọc thêm:   Mô hình chuyển đổi Markov Switching Model

Cách chọn lag các bạn làm như sau: trong hình những hàng nào có dấu (*) là có lag ở đó, nếu trong mô hình chúng ta có nhiều (*) thì chọn AIC nhỏ nhất. Với điều kiện này thì mô hình chúng ta lag phù hợp là 5.

Chúng ta có độ trễ lag rồi, giờ chúng ta chạy mô hình tự hồi quy var

Bước 3: Chạy mô hình VAR trên views

Quick > Estimate VAR

Mục VAR type chọn: Standard VAR

Trong hộp thoại Endogenous: Chúng ta đưa các biến GIADV DKCACH SLAU vào

Chổ Lag  tao chọn 1 -5

Chú ý tạo biến DKCACH: genr DKCACH  = d(KCACH)

Ta được kết quả hồi quy var như trên.

Khi được kết quả như trên chúng ta chưa thể sử dụng được, mà chúng ta cần kiểm định thêm vài thứ:

Bước 4: Kiểm định Granger

Sau khi kiểm định Granger thì chúng ta chỉ có sự tác động qua lại giữa GIADV với SLAU.

Bước 5: Kiểm định phân dư có bị tự tương quan không ?

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:

GIADV = 0.151699398683*GIADV(-1) + 0.114291845344*GIADV(-2) + 0.0937075260825*GIADV(-3) + 0.112616083278*GIADV(-4) + 0.139575667958*GIADV(-5) – 0.00327718340659*DKCAH(-1) – 0.00618576407935*DKCAH(-2) – 0.00207722916939*DKCAH(-3) – 0.00447482873956*DKCAH(-4) – 0.00379177383655*DKCAH(-5) + 0.007898590094*SLAU(-1) + 0.000642394546714*SLAU(-2) + 0.00221776174808*SLAU(-3) + 0.00413140561862*SLAU(-4) + 0.000255393712925*SLAU(-5) + 0.0366815240787

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./.

Tags: adrldữ liệuhồi quytự hồi quyước lượngvarvecm

Related Posts

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ
Hướng dẫn

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

by tonteo
24/03/2023
Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết
Hướng dẫn

Nghiên cứu sinh xây dựng đề cương luận án tiến sĩ cần biết

by tonteo
24/02/2023
Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính
Hướng dẫn

Tìm hiểu luận văn thạc sĩ tài chính

by tonteo
14/02/2023
Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS
Hướng dẫn

Hướng dẫn phân nhóm dữ liệu Cluster Analysis SPSS

by tonteo
13/09/2022
Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng
Dịch vụ

Nghiên cứu định tính 2022 Nghiên cứu định lượng

by tonteo
04/06/2022
Phân biệt biến số với tham số
Hướng dẫn

Phân biệt biến số với tham số

by tonteo
01/06/2022
Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian
Hướng dẫn

Ước lượng xu hướng bằng model trạng thái không gian

by tonteo
29/05/2022
Load More

Bài viết mới

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

Nhận hướng dẫn viết đề cương đầu vào nghiên cứu sinh tiến sĩ

24/03/2023
Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

Cách viết khảo lượt nghiên cứu tổng quan nghiên cứu trước luận văn thạc sĩ

21/03/2023
Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

Nhận làm khảo sát số liệu hiệu chỉnh data Amos-CBSEM Smartpls -PLSSEM

11/03/2023
Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

Nhận làm mới luận văn cao học chỉnh sửa đề cương thạc sĩ

09/03/2023
Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

Dịch vụ phân tích định lượng xử lý số liệu Stata SPSS Eviews miniTab R

09/03/2023

Bài phổ biến

  • Phân tích thống kê mô tả

    Phân tích thống kê mô tả

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • 5 khuyết tật của mô hình hồi quy

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • lý thuyết nhận thức rủi ro TPR

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • Hiệu chỉnh data biến tương tác: Modify variable Interaction DID

    0 shares
    Share 0 Tweet 0
  • mô hình tự hồi quy var trên eviews

    0 shares
    Share 0 Tweet 0

Chúng tôi

Hỗ trợ nghiên cứu định lượng

Hỗ trợ nghiên cứu khoa học

Chúng tôi hỗ trợ nghiên cứu định lượng cho các bạn công ty, doanh nghiệp, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh .... về các vấn đề định lượng trong nghiên cứu thị trường hay học thuật; Trong khi nghiên cứu khoa học các bạn gặp bất cứ vấn đề gì về định lượng, đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi, để được tư vấn và hỗ trợ nhanh chóng nhất và hiệu quả cao nhất.

Ngoài ra chúng tôi còn các dịch vụ khác như hỗ trợ tư vấn đề tài nghiên cứu khoa học, hướng dẫn chạy định lượng, cung cấp số liệu sơ cấp thay thứ cấp.

Kèm theo đó chúng tôi còn có dịch vụ hướng dẫn xử lý định lượng online trên các phần mềm thống kê phổ biến: R, Python, SPSS, Eviews, Stata, NCSS ...

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

No Result
View All Result
  • Trang chủ
  • Chức năng
    • Hướng dẫn
    • Dịch vụ
    • Lý thuyết
    • Làm thuê
    • Luận văn
    • Mẹo vặt
    • Bài báo
  • Báo giá
  • Liên hệ

© 2018 luanvanhay.org - Hỗ trợ nghiên cứu định lượng chuyên nghiệp LVH.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In