Mô hình tự hồi quy VAR trên Eviews là một mô hình hiện đại được sử dụng trong dự báo các chỉ số kinh tế nhạy cảm như chỉ số CPI, chỉ số lạm phát, giá cả, chỉ số index, giá vàng, giá dầu… Đây là một công cụ quan trọng trong dự báo kinh tế và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà kinh tế.
Mô hình tự hồi quy VAR là gì?
Mô hình tự hồi quy 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. 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. Mỗi biến trong VAR được mô hình hóa dựa trên các giá trị bị trễ của chính nó, các giá trị bị trễ của các biến khác và một thuật ngữ lỗi. Mô hình 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.
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. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, cả biến độc lập và biến phụ thuộc đều ảnh hưởng lẫn nhau. Do đó, chúng ta cần sử dụng mô hình tự hồi quy VAR để ước lượng sự ảnh hưởng của chúng.
Hiện nay, ngoài mô hình tự hồi quy VAR, chúng ta còn có thể sử dụng 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, trong bài này chúng ta sẽ sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện ước lượng.
Thay vì nói chung chung, chúng ta sẽ áp dụng thực tế vào số liệu thực tế để dễ hiểu hơn. Chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu về tính giá nhà để minh họa. Vì vậy, chúng ta sẽ khảo sát mô hình có liên quan đến giá đơn vị, khoảng cách và số lầu.
Bước 1: Kiểm tra tính dừng (ổn định) của các dữ liệu đầu vào
Trước tiên, chúng ta cần kiểm tra tính dừng của các biến đầu vào để đảm bảo tính ổn định của mô hình. Chúng ta sẽ sử dụng kiểm định chuỗi dừng trên phần mềm Eviews.
Bước 2: Lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình
Sau khi kiểm tra tính dừng, chúng ta cần lựa chọn độ trễ phù hợp cho mô hình VAR. Chúng ta sẽ sử dụng tiêu chí độ trễ dựa trên độ thông tin Akaike (AIC) để chọn số lượng độ trễ.
Bước 3: Chạy mô hình VAR trên Eviews
Tiếp theo, chúng ta sẽ chạy mô hình tự hồi quy VAR trên phần mềm Eviews. Chúng ta sẽ đưa các biến ảnh hưởng vào mô hình và chọn lựa số lượng độ trễ đã được lựa chọn từ bước trước.
Bước 4: Kiểm định Granger
Sau khi chạy mô hình VAR, chúng ta cần kiểm định Granger để xác định sự tác động qua lại giữa các biến.
Bước 5: Kiểm định tự tương quan của phân dư
Chúng ta cần kiểm tra xem phân dư của mô hình có tự tương quan không để đảm bảo tính độc lập giữa các biến.
Bước 6: Kết quả hồi quy VAR
Cuối cùng, chúng ta sẽ thu được kết quả của mô hình tự hồi quy VAR. Kết quả này sẽ cho chúng ta thông tin về các hệ số ước lượng và mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào.
Trên đây là một ví dụ về mô hình tự hồi quy VAR. Để áp dụng mô hình này, chúng ta cần có dữ liệu phù hợp và chuẩn bị kỹ lưỡng. Nếu bạn quan tâm và muốn biết thêm chi tiết, hãy truy cập Viện sinh thái và bảo vệ công trình để được tư vấn và hỗ trợ.