Mô hình phân phối trễ tự hồi quy

Niên khóa 2011-2013 Bài đọc Ch.17: Các mô hình kinh tế lượng động: Mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ Chương 17 Các mô hình kinh tế lượng động: Mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ Trong phân tích hồi quy liên quan đến số liệu chuỗi th i gian, nếu mô hình hồi quy không chỉ bao gồm các giá trị hiện t i mà còn bao gồm các giá trị trễ (giá trị quá kh ) c a các biến gi i thích (các biến X), mô hình đó đ ợc gọi là mô hình phân phối trễ.

MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG ĐỘNG: MÔ HÌNH TỰ HỒI QUI VÀ MÔ HÌNH PHÂN PHỐI TRỄ

X t  Yt 1  ut  Mô hình phân phối trễ Yt. λut-1  Yt – λYt-1 = α(1 – λ. β0 Xt + (ut – λut-1. β0 Xt + λYt-1 + vt (vt = ut – λut-1) 3 Mô hình điều chỉnh kỳ vọng (Adaptive Expectation Model) Yt  0  1 X *t  ut trong đó Y = cầu tiền (số dư tiền thực) X*= lãi suất dài hạn kỳ vọng (không quan sát được) Giả sử X t

Kiểm Định Độ Trễ Của Mô Hình

Xem mô hình Koyck (hay mô hình kỳ vọng điều chỉnh) đã cho trong (17.4.7), nghĩa là: Y t. λu t-1 ) Giả sử trong mô hình gốc, u t có diễn biến tự hồi quy. Nếu ρ = λ, thì mô hình Koyck có thể ước lượng. Mô hình phân phối trễ tam giác hay số học. Về mặt hình học, mô hình này được biểu thị trong hình 17.9. Theo phân phối này, giả sử ta chạy các mô hình hồi quy ti ế p n ố i sau đây : Y t.

Mô hình AR & MA

Mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ được sử dụng phổ biến trong phân tích kinh tế lượng, và trong chương này, chúng ta sẽ xem xét kỹ các mô hình này với dự định tìm hiểu những vấn đề sau: 1. Có sự giải thích lý thuyết nào cho việc sử dụng phổ biến các mô hình trễ trong kinh tế lượng thực nghiệm hay không? 4. Mối quan hệ là gì, nếu có, giữa các mô hình tự hồi quy và mô hình phân phối trễ? Ta có thể suy ra mô hình này từ mô hình kia hay không? 5.

Dự đoán xu thế, giá chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-index sử dụng phân tích hồi quy Gaussian process và mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA

310810-tt.pdf

Phạm vi nghiên 2 cứu của luận văn là mô hình về chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA, mô hình phân tích hồi quy Gaussian Process và phương pháp kết hợp các mô hình để giải quyết bài toán dự đoán xu thế, giá chỉ số VN-Index. Tìm hiểu các lý thuyết về: cách tính chỉ số VN-Index. các phương pháp phân tích TTCK đã được nghiên cứu. lý thuyết các mô hình chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy trung bình động, phân tích hồi quy Gaussian Process.

Dự đoán xu thế, giá chỉ số chứng khoán Việt Nam VN-index sử dụng phân tích hồi quy Gaussian process và mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA

310810.pdf

Có rất nhiều các mô hình khác nhau đƣợc áp dụng trong phân tích định lƣợng để giải bài toán dự đoán TTCK nhƣ: Phân tích hồi quy Gaussian Process [9]. Mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA [10]. Mô hình mạng Bayes (BN) [16]. Mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) [17], v.v. Trong khuôn khổ luận văn này tác giả chỉ tập trung nghiên cứu, tìm hiểu mô hình áp dụng trên bộ dữ liệu đầu vào là chuỗi thời gian đó là: phân tích hồi quy Gaussian Proces, mô hình tự hồi quy trung bình động ARMA.

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Mối quan hệ giữa truyền dẫn tỷ giá và lạm phát ở Việt Nam, bằng chứng thực nghiệm từ mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR)

Các lớp khác nhau của mô hình STAR.. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn.. 3.1 Mô hình STAR. Trước khi thảo luận về mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR), đầu tiên chúng ta sẽ xem xét một mô hình đơn giản: Mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR).. 3.1.1 Mô hình tự hồi quy ngưỡng (TAR). Mô hình TAR:. Mô hình SETAR. 3.1.2 Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR). Đối với mô hình LSTAR, các hệ số phi tuyến sẽ.

Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các điều kiện thực hiện lạm phát mục tiêu tại Việt Nam – Mô hình Vecto tự hồi quy VAR

Từ đó ta trình bày các điều kiện để Việt Nam có thể áp dụng chính sách lạm phát mục tiêu.Thông qua các lý thuyết và mô hình và các điều kiện trên ta tìm các biến đặc trưng có ảnh hưởng đến lạm phát. Sau đó ta dùng mô hình Vectơ tự hồi quy- VAR để xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát tại Việt Nam..

12 Mô Hình Phân Phối Thường Gặp

t đ$nh ho%t đ&ng tiêu thụ là t'nh chất sản phẩm( đ)c đi*m th$ t+,-ng( hệ thống phn phối và chi"n l,/c pht t+i*n mà doanh nghiệp l0a ch1n. Th2o cc chu!ên gia về 3inh doanh( hiện c4 3hoảng 56 m7 h8nh phn phối chủ !"u th,-ng đ,/c p dụng. 12 mô hình phân phối hiệu quả cho doanh nghiệp Th9 nhất là kênh bán hàng trc ti!p ( t+ong đ4 sản phẩm t: nhà sản ;uất đi thng tiệnt+0c tu!"n nh, th, t'n( điện tho%i( ?nt2+n2t@ do cc nhà t+ung gian chu!

Mô hình hồi quy logistics và mô hình hồi quy ảnh hưởng hỗn hợp

Trong mô hình hồi quy Probit, các hàm phân phối và hàm mật độ thường có dạng chuẩn, và bởi vì phân phối chuẩn có phương sai 1 ()1,0(~ Nijε. Và kết quả là trong mô hình hồi quy Probit, giá trị đầu ra yi có phân phối chuẩn với kỳ vọng βiX và ma trận hệ số phương sai IZTTZii.

Mô Hình Hồi Quy Chuyển Tiếp Trơn

Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR . Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn logistic (LSTAR . Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn mũ (ESTAR . Quy trình mô hình hóa LSTR . Thiết lập mô hình . Ước lượng các tham số của mô hình LSTR . Kiểm định thu hẹp mô hình . Đánh giá chất lượng mô hình bằng các kiểm định . Tổng quan về nghiên cứu mô hình chuỗi thời gian chuyển tiếp trơn trên thế giới . Một số hướng nghiên cứu khác ở trong và ngoài nước có ứng dụng mô hình chuỗi thời gian phi tuyến .

Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn

Các ước lượng khoảng này sẽ giúp ta giải quyết bài toán kiểm định giả thuyết về 1 , 2 . 35 Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Ta đã biết bài toán kiểm định giả thuyết gồm các bước cơ bản sau. 36 STA301_Bài 3_v Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Trong mục 3.4 ta cũng thấy nếu giả thuyết H 0 đúng thì thống kê ˆ 2  2 T2  Se(ˆ 2 ) có phân phối Student với n – 2 bậc tự do. 0 2 2 37 Bài 3: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn Miền bác bỏ: W  (0.

Mô hình đánh giá hiệu quả hệ thống phân phối

Đồng thời từ kết quả của mô hình DEA, việc xác định các yếu tố tác động đến hiệu quả của các điểm phân phối sẽ được thực hiện thông qua việc áp dụng mô hình hồi quy Tobit.. M ô hình đánh giá hiệu quả hệ thống phân phối.. Theo các tác giả, hiệu quả điểm phân phối (cửa hàng) phụ thuộc cả người bán lẫn người mua.

Giới thiệu một số vấn đề liên quan đến mô hình hồi quy Bởi

R2 xác định từ hồi quy phụ, n là cỡ mẫu dùng để xây dựng hồi quy phụ, với cỡ mẫu lớn thì nR2 tuân theo phân phối Chi bình phương với (p-1) bậc tự do. Nếu bác bỏ được H0 thì chúng ta chấp nhận mô hình có phương sai của sai số thay đổi và thực hiện kỹ thuật ước lượng mô hình như sau: Đối với kiểm định Breusch-Pagan Đối với kiểm định Glejser Đối với kiểm định Harvey-Godfrey 10/14 Giới thiệu một số vấn đề liên quan đến mô hình hồi quy ˆ √ˆ 2 Ta có w i = w i .

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng các mô hình phi tuyến hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) trong phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam

ỨNG DỤNG CÁC MÔ HÌNH PHI TUYẾN HỒI QUY CHUYỂN TIẾP TRƠN (STR) TRONG PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT. Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế “Ứng dụng các mô hình phi tuyến hồi quy chuyển tiếp trơn (STR) trong phân tích mối quan hệ giữa lạm phát và sự truyền dẫn tỷ giá tại Việt Nam” là công trình nghiên cứu của riêng tôi.. Chương 2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA LẠM PHÁT VÀ SỰ TRUYỀN DẪN TỶ GIÁ. Mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn (STR. Mô hình tự hồi quy chuyển tiếp trơn (STAR.

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ứng dụng mô hình véc tơ tự hồi quy ngưỡng vào truyền dẫn tỷ giá hối đoái ở Việt Nam

Mặc khác, bài nghiên cứu cũng hướng vào mục tiêu phân tích mức độ truyền dẫn của tỷ giá hối đoái theo các chế độ của tỷ lệ lạm phát nên chú trọng vào phân tích phản ứng xung.. Bảng 2.3: Kết quả hồi quy của biến phụ thuộc tỷ lệ lạm phát từ mô hình TVAR có 3 chế độ.. Chế độ 1(Lower):. Chế độ 2(Middle):. Chế độ 3(Upper):. Mô hình TVAR có 3 chế độ:. Hình 2.1: Giá trị ngưỡng của biến ngưỡng tỷ lệ lạm phát độ trễ bậc 1 với mô hình TVAR 2 giá trị ngưỡng..

Mô hình chuỗi thời gian áp dụng trong kinh tế

cần được quan tâm của các mô hình phân tích, dự báo chuỗi thời gian đó là tính khả nghịch. 40 2.2.2 Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) Mô hình hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) được tích hợp từ 3 quá trình: tự hồi quy (AR) trung bình trượt (MA) và quá trình tích hợp hay sai phân (I) nhằm biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng trước khi thực hiện các thao tác phân tích và dự báo khác.

Mô hình chuỗi thời gian áp dụng trong kinh tế

000000105139.pdf

được quan tâm của các mô hình phân tích, dự báo chuỗi thời gian đó là tính khả nghịch. 402.2.2 Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) Mô hình hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARIMA(p,d,q) được tích hợp từ 3 quá trình: tự hồi quy (AR) trung bình trượt (MA) và quá trình tích hợp hay sai phân (I) nhằm biến đổi chuỗi không dừng thành chuỗi dừng trước khi thực hiện các thao tác phân tích và dự báo khác.

MÔ HÌNH HỒI QUY