Phân tích thống kê dự báo và mô phỏng một số chuỗi thời gian

• Main Author: Phạm, Văn Khánh
• Other Authors: Nguyễn, Khắc Minh
• Format: Theses and Dissertations
• Language: Vietnamese
• Published: 2016
• Subjects: Toán học; Lý thuyết xác suất; Thống kê dự báo; Mô hình chuỗi thời gian; Phương pháp Monte-Carlo 2015
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/14016
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

Trình bày một mô hình chuỗi thời gian mới. Đó là chuỗi tự hồi quy cấp 1 mà hệ số góc có tác động của thành phần ngẫu nhiên không âm. Chuỗi này dùng để mô hình hóa quá trình tăng trưởng và phương sai của sai số thay đổi. Để mô tả độ biến động của một quá trình ngẫu nhiên ta thường mô hình hóa bởi các quá trình ARCH, GARCH, EGARCH hay TGARCH. Tuy nhiên bằng việc mô phỏng ta thấy RCA (1) rất gần với các mô hình trên nhưng việc ước lượng các tham số, kiểm định và dự báo dễ dàng hơn rất nhiều. Chương 2. Xét mô hình chuỗi thời gian liên tục nếu rời rạc hóa mô hình chuỗi thời gian trong chương này ta sẽ được mô hình khá giống với chương 1 nghĩa là tốc độ tăng trưởng (hệ số góc) cũng phụ thuộc vào biến ngẫu nhiên rời rạc hoặc quá trình ngẫu nhiên rời rạc (có thể giá trị âm). Tuy nhiên, trong chương này chúng tôi xem xét bài toán điều khiển tối ưu chuỗi thời gian mà biến điều khiển là biến thời gian còn biến trạng thái (không quan sát được) là biến ngẫu nhiên rời rạc nhận 2 giá trị hoặc quá trình Markov 2 trạng thái còn biến trạng thái quan sát được là quá trình giá cả… Chương 3. Chương này xét một chuỗi thời gian liên tục có thêm thành phần ngẫu nhiên khác loại với chuyển động Brown đó là thành phần bước nhảy được cộng hợp vào mô hình mà không chứa trong hệ số hồi quy như trong chương 1 và chương 2 để mô hình hóa những biến cố dạng sốc tác…