Tài liệu đọc về mô hình ARIMA (hay còn gọi là phương pháp Box Jenkins) [Rút Gọn] - ::CAOHOCKINHTE.VN:: ĐẠI GIA ĐÌNH CAO HỌC KINH TẾ VIỆT NAM

View Full Version : Tài liệu đọc về mô hình ARIMA (hay còn gọi là phương pháp Box Jenkins)

friends

06-10-08, 02:17 AM

Kèm theo trang này là 2 chương có liên quan đến ARIMA của Gujarati đã được các thầy giáo của chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright dịch ra tiếng Việt để bạn tìm hiểu sâu thêm dưới góc độ kinh tế lượng

Theo yêu cầu của bạn đọc về việc giới thiệu một số tài liệu có hướng dẫn ARIMA bằng tiếng Việt, chúng tôi liệt kê thêm một số tài liệu khác để bạn đọc tham khảo (các tài liệu này có ở trong thư viện trường):

Loan Lê (2000) Hệ thống dự báo, điều khiển kế hoạch, ra quyết định, NXB Thống Kê, chương 16 (với những sinh viên ngành tài chính, kế toán nên đọc tài liệu này vì dễ hiểu và có nhiều ví dụ, và mang tính hướng dẫn thực hành trên SPSS)

Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007), Thống kê ứng dụng trong Kinh tế - Xã hội, NXB Thống kê, chương 15 (tác giả diễn đạt lý thuyết một cách dễ hiểu, diễn đạt cách đọc các kết quả từ SPSS, thay vì sử dụng những công thức phức tạp...)

Nguyễn Thống (1999), phân tích dữ liệu và áp dụng vào dự báo, NXB Thanh niên, chương 6 (dành cho bạn đọc muốn đi sâu hơn về kinh tế lượng và thống kê)

Nguyễn Khắc Minh (2002), Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB KH&KT, Chương 13 (dành cho bạn đọc muốn tìm hiểu kỹ hơn về kinh tế lượng, dự báo)

Nguyễn Trọng Hoài (2001), Mô hình hóa & dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh và kinh tế, NXB ĐHQG TPHCM, Chương 7 & 8 (tác giả trình bày bằng ngôn ngữ giản dị, và đi sâu vào cả mô hình ARIMA có yếu tố mùa nữa nên bạn đọc sẽ được mở rộng thêm)

Nguyễn Quang Dong (2007), Kinh tế lượng nâng cao, NXB KH&KT, Chương 4 & 5 (tác giả viết rất rõ ràng, nên bạn đọc có thể nhanh chóng nắm được những kiến thức nền tảng của mô hình ARIMA, đi kèm có một quyển bài tập hướng dẫn bạn sử dụng Eviews trong dự báo bằng ARIMA)

copxam80

04-02-09, 03:51 PM

ai có tài liệu cụ thể và có trọng tâm về mô hình BOX-JENKINS thì gửi cho mình với nhá.
Cảm ơn trước!

Mail: chauson85@gmail.com

ll3lack0takl_lte

07-04-09, 03:06 AM

EM cũng đang gặp khó khăn về mô hình này...mong có thêm tài liệu dạng ebook

levantiendhkt

24-09-09, 11:01 PM

mình đang thiếu tài liệu về phần cơ sở lý luận của việc (hay còn gọi là công tác) dự báo. Vì thế mình mong mọi người ai có hãy chia sẽ cho mình với. mình cảm ơn nhiều

endeavour_nt1

19-12-09, 06:04 PM

Có lẽ cái topic này khá cũ...chẳng biết còn ai quan tâm nữa không nhỉ?
Em đang tìm tools or soft hỗ trợ cho việc phát triển mô hình ARIMA ai biết chỉ giùm e với ..
Nếu ai quan tâm về vấn đề forecast financis thì add nick em giùm : YM : endeavour_nt
thanks những ai đang quan tâm cùng chủ đề

thatcongphai

28-01-10, 02:49 PM

thanhdo123

06-02-10, 12:05 PM

Bạn thử dùng công cụ Eviews xem sao, đây là công cụ mạnh nhất về hỗ trợ cho chuỗi thời gian đó!
minh co tai lieu ARIMA này . ai cần thì liên hệ mình nhé?

thanh1509@gmail.com
MDE

GIANGHODAMMAU

07-02-10, 08:41 AM

Tài liệu đọc về mô hình ARIMA (hay còn gọi là phương pháp Box Jenkins)

Anh gửi cho toàn bộ bài đọc thêm kinh tế lượng của Damodar bên fulbright được không anh. Em thấy tài liệu này hay quá nhưng không có mật khẩu để vào được vì đây là bài đọc hình như được bảo vệ bản quyền.

phucnghia89

01-09-10, 04:42 PM

TU2010

01-09-10, 11:07 PM

các anh chị ơi, em đang làm đề tài môn đầu tư tài chính, đề tài là dự đoán chỉ số thị trường chứng khoán việt nam. em tìm tài liệu cũng thấy nhiều mô hình như : farma french, hay mô hình arima....mấy anh chị góp ý kiến cho em với,nên sử dụng mô hình nào thích hợp.cảm ơn các anh chị nhìu..!

Thực ra bạn có nhiều cách dự báo chỉ số (do bạn xác định thôi), arima là một phương pháp, có người dựa trên AR hoặc MA (là 1 phần của ARiMA). Việc thực hiện dự báo không khó, nếu như bạn đã có sẵn dữ liệu time series (ngày, hoặc tuần, tháng, quý, nửa năm hoặc năm). Chủ yếu là bạn có thể chạy thử trên eview hoặc stata để kiểm định mô hình thích hợp, trong đó I là bậc mà tại đó dữ liệu thỏa mãn điều kiện stationary, để lựa chọn mô hình thích hợp, các bạn nên chú ý dùng AIC hau BIC (BC) chứ đừng dựa vào R2 hay adj r2 như tài liệu cơ bản. Còn với forecast (dự báo) thì các tiêu chí như root mean squared error hay Mean absolute error cái nào cho các chỉ số thấp nhất là dự báo tốt hơn.