Bộ thực hành chuỗi thời gian Eviews - ADF, ARIMA, SARIMA, dự báo

Xem trước dữ liệu Bộ thực hành chuỗi thời gian Eviews

Bộ thực hành chuỗi thời gian trên Eviews: ADF, ARIMA, SARIMA và dự báo

129.000 ₫

Kiểm định ADF, KPSS và xác định bậc sai phân
Đọc ACF, PACF, chọn bậc p, d, q
So sánh mô hình bằng AIC, SIC, kiểm tra phần dư
Tải ngay sau khi xác nhận thanh toán

Tải xuống ngaysau khi xác nhận thanh toán, link gửi qua email
Thanh toán VietQRquét mã, nội dung chuyển khoản điền sẵn
Hỗ trợ qua Zalo0947 971 630, giải đáp cách dùng tài liệu

Cần dữ liệu đúng mô hình của bạn?Đặt phân tích theo yêu cầu, báo giá miễn phí →

Mã: KTH-EVIEWS-01 Danh mục: Bộ tài liệu thực hành Thẻ: dữ liệu thực hành, Eviews

Dữ liệu chuỗi thời gian theo tháng mô phỏng từ 01/2014 đến 09/2026 gồm CPI, lạm phát theo tháng và chỉ số sản xuất công nghiệp có tính mùa vụ. Chương trình Eviews tự động tạo workfile, kiểm định tính dừng, ước lượng các mô hình ứng viên và dự báo ngoài mẫu.

Mô hình nghiên cứu

Bộ tài liệu thực hành phương pháp Box-Jenkins cho chuỗi CPI theo tháng (153 quan sát, 01/2014 - 09/2026). Vì chuỗi CPI không dừng ở dạng gốc, mô hình được xây dựng trên lạm phát theo tháng (sai phân bậc 1 của logarit CPI, đơn vị %):

\[ \pi_t = 100\,\Delta \ln CPI_t = 100\,(\ln CPI_t - \ln CPI_{t-1}) \]

Mô hình ARIMA(1,1,1) cần ước lượng trên Eviews có dạng:

\[ \pi_t = c + \phi_1 \pi_{t-1} + \theta_1 \varepsilon_{t-1} + \varepsilon_t \]

Ước lượng nhanh thành phần AR(1) bằng OLS trên chính dữ liệu trong gói cho kết quả tham khảo:

\[ \hat{\pi}_t = 0,162 + 0,346\,\pi_{t-1} \qquad (SE_{\phi} = 0,077,\; R^2 = 0,121) \]

Chỉ tiêu	Giá trị trên dữ liệu mẫu	Ý nghĩa
Lạm phát bình quân tháng	0,250%	Tương đương khoảng 3,00%/năm
Hệ số AR(1) φ	0,346	Lạm phát có quán tính: tháng trước cao thì tháng này có xu hướng cao
Điều kiện dừng	\|φ\| = 0,346 < 1	Chuỗi lạm phát dừng, phù hợp mô hình ARMA
Chỉ số IPI	Có mùa vụ tháng 1 - 2	Gợi ý mô hình SARIMA với thành phần SAR(12), SMA(12)

Khi chạy chương trình arima_du_bao.prg trên Eviews, bạn sẽ ước lượng đầy đủ ARIMA(1,1,1) bằng phương pháp hợp lý cực đại; hệ số AR(1) sẽ khác đôi chút so với OLS ở trên do có thêm thành phần MA(1). So sánh các mô hình ứng viên bằng AIC, SIC và kiểm tra phần dư bằng Q-statistic.

Số liệu mô phỏng, chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên EViews (minh họa)

Đọc kết quả

Kiểm định ADF: LAM_PHAT_THANG dừng ở chuỗi gốc (p < 0,001); CPI không dừng ở chuỗi gốc (p = 0,859) nhưng dừng ở sai phân bậc 1 (p < 0,001); IPI không dừng ở chuỗi gốc (p = 0,860) nhưng dừng ở sai phân bậc 1 (p < 0,001).

Ước lượng AR(1) cho lạm phát tháng: hệ số tự hồi quy = 0,3480 (p < 0,001), hằng số = 0,1632. R² = 0,1212, Durbin-Watson = 1,917; kiểm định Breusch-Godfrey cho p = 0,338, phần dư không còn tự tương quan, mô hình AR(1) đủ tốt để dự báo ngắn hạn.

Ước lượng trên dữ liệu mô phỏng, chỉ phục vụ thực hành.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói, giúp bạn biết chính xác mình sẽ nhận được gì trước khi mua. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Kiểm định ADF, KPSS và xác định bậc sai phân

Đọc ACF, PACF, chọn bậc p, d, q

So sánh mô hình bằng AIC, SIC, kiểm tra phần dư

Dự báo ngoài mẫu, RMSE, MAPE, Theil

Nội dung bộ tài liệu

File	Nội dung
`data_chuoi_thoi_gian.csv`	153 tháng, 3 chuỗi số liệu
`arima_du_bao.prg`	Chương trình Eviews chạy toàn bộ quy trình
`huong_dan.html`	Quy trình Box-Jenkins và bài tập

Thông tin sản phẩm

Phần mềm: Eviews 10 trở lên
Phù hợp với: Sinh viên kinh tế, tài chính làm đề tài dự báo
Định dạng: file .zip, dung lượng khoảng 10 KB
Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

Thêm vào giỏ và đặt hàng, chọn chuyển khoản bằng mã VietQR.
Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, liên kết tải xuống được gửi qua email.
Bạn cũng có thể tải lại tại Tài khoản > Tải xuống trong 365 ngày.

Lưu ý về liêm chính học thuật: Dữ liệu trong bộ tài liệu là dữ liệu mô phỏng, tạo ra để thực hành. Không sử dụng làm dữ liệu cho khóa luận, luận văn hay bài báo. Cần hỗ trợ thêm? Gọi 0947 971 630 (Zalo).