Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá công cụ Hàm Phản ứng Xung (IRF) nhưng cũng đã đối mặt với một câu hỏi hóc búa: làm thế nào để diễn giải tác động của một cú sốc khi các cú sốc thường xảy ra cùng lúc? Việc các thành phần của véc-tơ sai số \(e_t\) có tương quan với nhau làm cho việc nói “tác động của cú sốc A, giữ các yếu tố khác không đổi” trở nên thiếu thực tế. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần biến đổi các sai số có tương quan thành một tập hợp các “cú sốc cấu trúc” không tương quan với nhau. Quá trình này được gọi là nhận dạng (identification). Trong bài học hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu phương pháp nhận dạng phổ biến và cơ bản nhất, được đề xuất bởi Christopher Sims (1980), đó là sử dụng Phân rã Cholesky. Kỹ thuật này áp đặt một cấu trúc “đệ quy” lên hệ thống, cho …
Các bài đã xem
- Các kiểm định thống kê cho tính bất đối xứng
- Hiểu về giải pháp góc và những hạn chế của hồi quy OLS
- Ước lượng và kiểm định trong Stata với lệnh mixed
- Tổng quan về tương quan tập hợp và phương pháp đa biến
- Thực hành Stata ước lượng AR, MA, và ARDL
- Mở rộng chân trời phân tích tổng hợp
- 34. Mô hình dựa trên Copula cho chuỗi thời gian
-
Xem thêm