phân tích dữ liệu thuê vecto hiệu chỉnh sai số vecm

phân tích dữ liệu thuê vecto hiệu chỉnh sai số vecm

phân tích dữ liệu thuê vecto hiệu chỉnh sai số vecm, dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu cấp tốc, làm đẹp số liệu, dữ liệu có ý nghĩa thống kê, dịch vụ chạy thuê mô hình,  xử lý số liệu theo yêu cầu đề bài, viết thuê luận văn chạy trên các phần mềm thống kê chuyên dụng như spss, sas, r, stata, eviews ….

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THUÊ

VECTO HIỆU CHỈNH SAI SỐ VECM

Phân tích dữ liệu thuê

Một trong những khó khăn mà các bạn sinh viên gặp phải trong lúc chạy mô hình kinh tế lượng vecto hiểu chỉnh sai số vecm, đó là các dữ liệu của chúng ta mua từ nguồn thứ cấp hay tự tay thống kê từ nguồn sơ cấp, khi áp dụng mô hình thì điều không có ý nghĩa thống kê, trong khi đó dữ liệu là thực. Vì thế nguyên nhân do đâu.  Chúng tôi là đơn vị thongke.club chuyên phân tích dữ liệu theo yêu cầu của khách hàng, làm cho dữ liệu không có ý nghĩa thống kê trở thành có ý nghĩa thống kê.

Thông tin liên hệ

Mọi thông tin về chỉnh sửa số liệu, phân tích dữ liệu, chỉnh sửa đề cương, chỉnh sửa luận văn… quý khách hàng vui lòng liên hệ với chúng tôi:

Web: https://thongke.club

Email: thongke.clubs@gmail.com

Phone: 0983.473.444

Vecm Vecto hiệu chỉnh sai số là gì ?

Một mô hình sửa lỗi thuộc về một loại mô hình chuỗi nhiều thời gian được sử dụng phổ biến nhất cho dữ liệu trong đó các biến cơ bản có xu hướng ngẫu nhiên dài hạn, còn được gọi là hợp nhất . ECM là một cách tiếp cận dựa trên lý thuyết hữu ích để ước tính cả tác động ngắn hạn và dài hạn của chuỗi thời gian này đến chuỗi thời gian khác. Thuật ngữ sửa lỗi liên quan đến thực tế là độ lệch của thời gian trước so với trạng thái cân bằng dài hạn, lỗi , ảnh hưởng đến động lực học ngắn hạn của nó. Do đó, các ECM trực tiếp ước tính tốc độ mà một biến phụ thuộc trở về trạng thái cân bằng sau khi thay đổi các biến khác.

Lịch sử hình thành VECM

Yule (1936) và Granger và Newbold (1974) là những người đầu tiên thu hút sự chú ý về vấn đề tương quan giả và tìm giải pháp về cách giải quyết nó trong phân tích chuỗi thời gian.  Với hai chuỗi thời gian hoàn toàn không liên quan nhưng tích hợp (không cố định), phân tích hồi quy của một bên sẽ có xu hướng tạo ra một mối quan hệ rõ ràng có ý nghĩa thống kê và do đó, một nhà nghiên cứu có thể tin tưởng sai lệch mối quan hệ thực sự giữa các biến này. Bình phương tối thiểu thông thường sẽ không còn phù hợp và thống kê kiểm tra thường được sử dụng sẽ không hợp lệ. Cụ thể, mô phỏng Monte Carlo cho thấy một người sẽ có bình phương R rất cao, thống kê t cá nhân rất cao và thống kê Durbin hạ Watson thấp . Về mặt kỹ thuật, Phillips (1986) đã chứng minh rằng các ước tính tham số sẽ không hội tụ về xác suất , phần chặn sẽ phân kỳ và độ dốc sẽ có phân phối không suy biến khi kích thước mẫu tăng.  Tuy nhiên, có thể có một xu hướng ngẫu nhiên chung cho cả hai loạt mà một nhà nghiên cứu thực sự quan tâm vì nó phản ánh mối quan hệ lâu dài giữa các biến này.

Do tính chất ngẫu nhiên của xu hướng, không thể chia chuỗi tích hợp thành xu hướng xác định (có thể dự đoán) và chuỗi ổn định chứa sai lệch so với xu hướng. Ngay cả trong các bước ngẫu nhiên đi bộ ngẫu nhiên, các mối tương quan giả sẽ dần dần xuất hiện. Do đó, việc giải quyết không giải quyết được vấn đề ước tính.

Để vẫn sử dụng cách tiếp cận BoxTHER Jenkins , người ta có thể phân biệt chuỗi và sau đó ước tính các mô hình như ARIMA , do nhiều chuỗi thời gian thường được sử dụng (ví dụ như trong kinh tế học) dường như đứng yên trong những khác biệt đầu tiên. Dự báo từ một mô hình như vậy vẫn sẽ phản ánh các chu kỳ và tính thời vụ có trong dữ liệu. Tuy nhiên, bất kỳ thông tin nào về các điều chỉnh dài hạn mà dữ liệu ở các mức có thể chứa đều bị bỏ qua và dự báo dài hạn sẽ không đáng tin cậy.

Điều này đã khiến Sargan (1964) phát triển phương pháp ECM, giữ lại thông tin cấp độ.

Hướng chuyển ECM thành VECM

Cách tiếp cận Engle của Granger như được mô tả ở trên bị một số điểm yếu. Cụ thể, nó chỉ bị giới hạn ở một phương trình duy nhất với một biến được chỉ định là biến phụ thuộc, được giải thích bởi một biến khác được coi là yếu kém ngoại lệ đối với các tham số quan tâm. Nó cũng dựa vào việc giả định chuỗi thời gian để tìm hiểu xem các biến là I (0) hay I (1). Những điểm yếu này có thể được giải quyết thông qua việc sử dụng thủ tục của Johansen. Ưu điểm của nó bao gồm việc giả vờ là không cần thiết, có thể có nhiều mối quan hệ hợp nhất, tất cả các biến được coi là nội sinh và các xét nghiệm liên quan đến các tham số dài hạn là có thể. Mô hình kết quả được gọi là mô hình sửa lỗi vectơ (VECM), vì nó thêm các tính năng sửa lỗi cho mô hình đa yếu tố được gọi là tự động vectơ(VAR). Thủ tục được thực hiện như sau:

Bước 1: ước tính VAR không giới hạn liên quan đến các biến không cố định
Bước 2: Kiểm tra sự hợp nhất bằng cách sử dụng kiểm tra Johansen
Bước 3: Hình thành và phân tích VECM.

Dịch vụ của chúng tôi

Moi nhu cầu của quý khách hàng về mô hình ECM, VECM như: chỉnh sửa dữ liệu, áp dụng mô hình, tìm kiếm số liệu, diễn giải kết quả … quý khách hàng đừng ngần ngại, hãy liên hệ ngay với chúng tôi; để chúng tôi được tư vấn miễn phí và giải đáp nhanh nhất đến quý khách hàng. Ngoài mô hình phân tích dữ liệu vecto hiệu chỉnh sai số vecm, chúng tôi còn nhận nhiều mô hình khác.

Trân trọng.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.