CHƯƠNG IV – PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHỈNH

CHƯƠNG IV – PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHỈNH VÀ PHÂN TÍCH HIỆN TƯỢNG KINH TẾ XÃ HỘI THEO THỜI GIAN
Phân tích dãy số thời gian là một phương pháp cơ bản trong phân tích thống kê khi muốn nghiên cứu mối quan hệ và thực hiện các dự báo thống kê. Phương pháp này rất phù hợp khi phân tích các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô như GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp… Để nghiên cứu được chính xác và đảm bảo độ tin cậy, trước hết, phải hiểu rõ đặc trưng của dãy số liệu. Nội dung chương 4 sẽ đi vào phân tích đặc điểm của số liệu theo thời gian. Trên cơ sở đó, giới thiệu mô hình phân tích các thành phần của dãy số thời gian và các vấn đề liên quan đến hiệu chỉnh thời vụ.Sau đó, chương sẽ đề cập đến kỹ thuật phân tích hồi qui nhằm nghiên cứu mối liên hệ giữa các dãy số thời gian. Các mô hình phức tạp như mô hình VAR trễ phân phối dừng tự hồi quy (ARDL) cũng được đề cập ở chương 4.
4.1. Dãy số thời gian
4.1.1. Đặc điểm của số liệu theo thời gian
4.1.2. Các thành phần của dãy số thời gian
4.1.3. Biểu đồ thời gian
4.1.4. Đồng nhất hoá số liệu theo thời gian
4.2. Phân tích mối liên hệ giữa các hiên tượng theo thời gian
4.2.1. Đặc điểm của mối liên hệ giữa các hiện tượng theo thời gian
4.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính phân tích hiện tượng theo thời gian
4.2.3. Một số dạng mô hình hồi quy tuyến tính phổ biến
4.3. Mô hìnhVAR trễ phân phối dừng tự hồi quy (ARDL)
4.3.1. Mô hình VAR
4.3.2. Mô hình ARDL

Kết quả (Anh) 1:

CHAPTER IV-METHODS OF TUNING AND ANALYSIS OF SOCIO-ECONOMIC PHENOMENA OVER TIMEAnalysis of the range of time is one of the basic methods of statistical analysis when it wants to study the relationships and make predictions. This method is appropriate when analyzing the macro-economic indicators such as GDP, inflation rate, unemployment rate ... to research are correct and ensure the credibility, first of all, to understand the features of the figures. Contents chapter 4 will go on to analyze the characteristics of the metric over time. On that basis, introduce the model analysis of the components of the sequence of time and issues related to editing. After that, it will mention the regression analysis techniques to study the relation between the sequence of time. The complex model as the model's late stop self distribution VAR (ARDL) is also mentioned in Chapter 4. 4.1. The range of time4.1.1. the characteristics of the data over time4.1.2. The components of the sequence time4.1.3. The chart time4.1.4. Council for chemical data over time4.2. the analysis of the relationship between the patio statue from time to time4.2.1. the characteristics of the relationship between the phenomena over time4.2.2. linear regression model to analyse the phenomenon over time4.2.3. Some form of linear regression model popularity4.3. hìnhVAR Tissue distribution automatic stop delay (ARDL)4.3.1. VAR model4.3.2. ARDL model

Kết quả (Anh) 2:

Chapter IV - METHODS OF ADJUSTMENT AND ECONOMIC ANALYSIS OF SOCIAL PHENOMENON IN TIME
Times series analysis is a basic method of statistical analysis when you want to study the relationship and make the forecast system next. This method is very useful when analyzing the macroeconomic indicators such as GDP, inflation, unemployment ... To study the accuracy and reliability to ensure, first of all, to understand the characteristics of the sequence data. Contents Chapter 4 will go into analyzing the characteristics of the data over time. On this basis, the analysis model introduced elements of the sequence of time and problems related to adjusting the vu.Sau that chapter refers to the regression analysis techniques to study the links between the time sequence. Complex models such as distributed lag model VAR stop autoregression (ARDL) is also mentioned in chapter 4.
4.1. Times series
4.1.1. Features of the data over time
4.1.2. The components of the Times series
4.1.3. Timelines
4.1.4. Unification of data over time
4.2. Analyze the relationship between the phenomenon over time
4.2.1. Features of the link between the phenomenon over time
4.2.2. Linear regression model analyzes the phenomenon over time
4.2.3. Several linear regression models popular
4.3. Late tissue distribution hinhVAR stop autoregression (ARDL)
4.3.1. VAR models
4.3.2. ARDL model