Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 1: Một số khái niệm về chuỗi thời gian. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: thế nào là chuỗi thời gian; hệ số tự tương quan và nhận dạng dữ liệu; chuyển đổi số liệu; các thành phần của một chuỗi thời gian - phân rã chuỗi thời gian;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 0: Giới thiệu môn học. Chương này giới thiệu tổng quan về môn học; nội dung chi tiết từng chương; kế hoạch về đề tài môn học; đánh giá kết quả môn học. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 4: Mô hình chuỗi thời gian đa biến. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: mô hình VAR; ước lượng và kiểm định; kiểm định nhân quả Granger; hàm phản ứng và phân rã phương sai; thực hành với Eviews;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 2: Mô hình chuỗi thời gian đơn biến. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: kinh tế lượng về chuỗi thời gian; giới thiệu tổng quan các mô hình ARIMA; tính dừng; kiểm định tính dừng; các mô hình tự hồi quy; mô hình trung bình di động; mô hình ARMA; mô hình ARIMA;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 5: Đồng tích hợp và mô hình hiệu chỉnh sai số. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: hồi quy giả và đồng tích hợp; phương pháp Engle–Granger và mô hình hiệu chỉnh sai số; phương pháp Johansen và mô hình vectơ hiệu chỉnh sai số;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính - Chương 3: Mô hình hóa phương sai - Các mô hình ARCH và GARCH. Chương này cung cấp cho sinh viên những nội dung gồm: mô hình ARCH - đặc tính và kiểm định ARCH, ước lượng ARCH trong Eviews; mô hình GARCH - ước lượng GARCH trong Eviews, dự báo với mô hình GARCH; các dạng mô hình GARCH khác;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài viết "Tăng tốc việc phân tích chuỗi thời gian với phương pháp máy học tự động hóa" giới thiệu các công cụ của phương pháp máy học tự động cung cấp các lợi thế quan trọng so với các công cụ phân tích truyền thống như tính đơn giản, nhanh & khả năng diễn giải kết quả thu được. Mời các bạn cùng tham khảo!

Đề tài nghiên cứu nhằm tìm hiểu mức độ của hiệu ứng ERPT trước sự thay đổi của lạm phát trong nước qua các giai đoạn kinh tế Việt Nam; tìm hiểu mối quan hệ phi tuyến giữa ERPT và lạm phát ở Việt Nam thông qua lạm phát trong quá khứ.

Luận văn sẽ xây dựng một mô hình học sâu áp dụng cơ chế Attention kết hợp với mạng BiLSTM dự đoán sự kiện lâm sàng cho 3 sự kiện mục tiêu đó là Nhiễm trùng máu (SEPSIS), Nhồi máu cơ tim (MI), và nồng độ Vancomycin trong huyết thanh sau 24 giờ dùng thuốc Vancomycin.

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian cung cấp cho người học các kiến thức: Nhắc lại về Kinh tế lượng, số liệu chuỗi thời gian, làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian, tính dừng và AR – MA, mô hình ARMA, tích hợp – đồng tích hợp,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Sau khi học xong Bài giảng Nhập môn Kinh tế lượng: Chương 9 này người học có thể hiểu về: Chuỗi thời gian là gì, Chuỗi thời gian dừng và không dừng, mô hình ARIMA , phương pháp Box-Jenkins,...Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Phần 4 cung cấp những kiến thức cơ bản về các mô hình AR - MA - ARIMA. Nội dung chính trong chương này gồm có: Mô hình AR - MA - ARIMA, phương pháp Box-Jenkins.

Phần 2 - Chuỗi thời gian làm trơn và ngoại suy chuỗi thời gian. Nội dung chính của chương này gồm có: Mô hình ngoại suy giản đơn, các phương pháp san chuỗi giản đơn, hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ, các thành phần của chuỗi thời gian, mô hình dự báo san mũ Holt - Winters.

Phần 3 - Chuỗi thời gian dừng và chuỗi thời gian không dừng. Nội dung chính trong chương này gồm có: Chuỗi thời gian dừng và không dừng, một số quá trình ngẫu nhiên giản đơn, kiểm định nghiệm đơn vị, một số vấn đề về chuỗi thời gian không dừng, mô hình hiệu chỉnh sai số - ECM.

Bài giảng Phân tích chuỗi thời gian - Phần 1 trình bày chuỗi thời gian cơ bản. Nội dung cơ bản của chương này gồm có: Các khái niệm cơ bản về chuỗi thời gian, mô hình hồi quy với chuỗi thời gian, các khuyết tật của mô hình chuỗi thời gian, các mô hình chuỗi thời gian cơ bản, đánh giá sai số và tiêu chuẩn lựa chọn mô hình.

Mục đích của bài viết "Các yếu tố tác động tới lạm phát tại Việt Nam - Phân tích chuỗi thời gian phi tuyến" là xác định các yếu tố ảnh hưởng tới lạm phát tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 trở lại đây và lượng hóa các tác động này bằng phân tích chuỗi thời gian phi tuyến. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết.

Bài giảng "Dự báo: Các phương pháp dự báo đơn giản" cung cấp cho người học các kiến thức: Phương pháp làm mịn dữ liệu, các phương pháp dự báo đơn giản, phương pháp phân tích chuỗi thời gian. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Nội dung chương 3: Dự báo thuộc bài giảng Lập và thẩm định dự án đầu tư trình bày nội dung về mô hình chuỗi thời gian, phân tích chuỗi thời gian, phân tích xu thế, đánh giá sự biến đổi theo mùa, dự báo với mô hình phân rã. Tài liệu này giúp ích cho công việc giảng dạy và học tập, mời các bạn tham khảo.

Tài liệu Hướng dẫn sử dụng Eviews 4.0 hướng dẫn người đọc sử dụng Eviews 4.0 qua các bước: tạo một mô hình hồi quy mới, tạo các biến phụ thuộc và độc lập, xem xét các kết quả hồi quy, các giá trị liên quan đến mô hình, tạo mô hình mới với biến thời gian x, báo cáo chuỗi thời gian.

Về mặt hàng lúa gạo, năm 2011, nguồn cung lúa cả năm là 41,57 triệu tấn. Tiêu dùng nội địa cả năm 27,52 triệu tấn lúa bao gồm để giống, để ăn, hao hụt và chăn nuôi. Như vậy, cân đối cung cầu trong năm nay, sau khi trừ đi lượng lúa tiêu dùng nội địa còn 14,05 triệu tấn lúa, tương đương trên 7 triệu tấn gạo hàng hóa để phục vụ xuất khẩu.