Home » Tài liệu » Mô hình dự báo ARIMA

Mô hình dự báo ARIMA

nghiên cứu định lượng
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 ARCHGARCH (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)


Nguyễn Duy

nghiencuudinhluong.com

16 comments

  1. Anh ơi, cho em hỏi: nếu mình muốn dự báo out-of-sample (static forecast) một giai đoạn dài thì mình làm thế nào ạ? như cách hướng dẫn của anh trên đó thì thao tác rất lâu nếu mình muốn dự báo giai đoạn dài ạ.
    Với lại anh cho em hỏi vì sao mình không chọn dự báo động mà chọn dự báo tĩnh vậy anh?

    • dài hạn thì bạn pải có số liệu của các biến độc lập dài hạn

      • Dạ em dùng mô hình arima, phương trình chỉ có độ trễ của biến phụ thuộc và sai số thôi ạ.
        Em không có số liệu thực trong giai đoạn dự báo ngoài mẫu. Nhưng em dự báo và nhấn vào static forecast thì toàn ra kết quả NA ạ. Em có thao tác sai chỗ nào ko ạ.
        Giai đoạn mẫu để ước lượng phương trình arima của em từ 13/7/2006-27/12/2014
        Em muốn dự báo ngoài mẫu cho giai đoạn 28/12/2014-1/8/2014.
        Em hoàn toàn ko có số liệu thực cho giai đoạn ngoài mẫu này.
        Em không thể dự báo static được. Anh hướng dẫn cho em với ạ.
        Còn theo hướng dẫn trong bài này thì thay vì anh thay giá trị thực dự báo vào năm dự báo để dự báo cho giai đoạn tiếp theo thì nó bằng một dự báo động từ 27/12/2014 trở đi ạ. Em rất mong nhận được sự hướng dẫn của anh. Em cám ơn.

  2. Em chào anh. Em chưa hiểu lắm về xác định p,q trong mô hình ARMA, như trong đồ thị PAC em thấy tại độ trễ 5, thanh đồ thị cũng nằm ngoài đường giới hạn và sau đó cũng giảm một cách đáng kể. Như vậy mình có xét AR(5) không ạ?
    Trong trường hợp mình có mô hình ARIMA(3,1,5) thì hàm hồi quy là d(y) c ar(1) ar(3) ma(1) ma(3) ma(5) đúng không ạ? (điều kiện tại các độ trễ 1,3,5 của PAC và 1,3 của AC có ý nghĩa). Theo như anh hướng dẫn thì sau đó mình có thể chọn mô hình bằng ARIMA(2,1,5), ARIMA(3,1,4)…theo giảm bậc để lựa chọn mô hình?
    Anh cho em hỏi thêm về việc có cần phải xét phân phối chuẩn của chuỗi trước khi thực hiện dự báo không ạ?
    Và việc xét loại bỏ các yếu tố như xu hướng, mùa vụ…tác động tới chuỗi (ví dụ như chuỗi giá) có cần thiết không? Nếu có, anh hướng dẫn cho em phương pháp loại bỏ các yếu tố này với nha!
    Nhân tiện anh cho em hỏi chương 22 là ở đâu vậy ạ? (Em rất muốn đọc nốt phần viết phương trình ARIMA!!!) Rất mong nhận được giải đáp của anh. Em cảm ơn ạ.

    • ARIMA là để dự báo, bạn chọn cái nào có kết quả dự báo tốt là dc, còn độ trễ p,q cũng chỉ là tương đối
      Phương trình thì bạn viết như câu lệnh như OLS bình thường thôi

  3. thưa anh, anh cho em hỏi, nếu mình dùng giá cổ phiếu P để ước lượng ARMA, mà P chưa dừng, thì mình nên lấy sai phân D của P hay dùng tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu r để dùng vào mô hình ARIMA, và GARCH ạ, cái nào hợp lý hơn ạ.

    • tất nhiên là dùng GARCH sẽ tốt hơn, còn nếu chỉ dự báo không thì dùng ARIMA cũng dc. dùng tỉ suất lơi nhuận thì bạn pải lấy EXP ngược lại để tính thôi, tất cả là như nhau

  4. anh ơi cho em hỏi, nếu một đề tài nói về mối quan hệ giữa TGHĐ và giá chứng khoán thì mình phải dùng 2 biến là TGHĐ và TSSL đúng ko ạ? nếu là dùng 2 biến thì mô hình phải chạy như thế nào ạ?

  5. Duy co the cho minh chuong trinh chay ARIMA duoc khong, minh dang muon chay cho so lieu mua dang time series

  6. a oi cho em hoi co duong link nao huong dan ro hon ve chay mo hinh arima k ak.em dang lam arima de du bao gia vang ma chay mai k duoc. em cam on a ak

  7. Anh ơi, ví dụ nếu sử dụng một đường xu hướng tuyến tính (rt = a+bt) để lập mô hình dự báo cho dữ liệu thì mình sẽ làm như thế nào ạ?

    • the thico gi dau ban, do tro thanh duong tuyen tinh toi, nhu mot duong thang. cai nay k pai hoi quy, vi k co phan sai so, o day la tuyen tinh theo t. bạn cho vao excel roi thay t vao tinh thoi. t chay tu 1 đến n, dự báo thì bạn lấy thêm t+1 là dc

  8. Anh ơi, đối với số liệu chuỗi là lượng khách du lịch tại 1 điểm nào đó thì mình nên dùng mô hình dự báo nào cho đúng.

Trả lời

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *