Mô hình tự hồi quy trễ phân bố (ADL) Autoregressive distributed lag models Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học thứ tư và cũng là bài học lý thuyết cuối cùng trong chuỗi bài của chúng ta! Ở bài trước, chúng ta đã làm quen với mô hình trễ phân bố (DL), một công cụ hữu ích để nắm bắt tác động kéo dài của một biến. Tuy nhiên, qua ví dụ về GDP và cung tiền, chúng ta thấy rằng ngay cả một mô hình DL cũng có thể chưa đủ để loại bỏ hoàn toàn hiện tượng tự tương quan. Điều này cho thấy rằng có một nguồn “tính động” khác trong dữ liệu mà chúng ta chưa mô hình hóa được: sự bền bỉ hay quán tính của chính biến phụ thuộc. Đây chính là lúc mô hình Tự hồi quy Trễ phân bố (ADL) (Autoregressive Distributed Lag model) tỏa sáng. Đúng như tên gọi của nó, mô hình ADL là sự kết hợp hoàn hảo giữa hai ý tưởng: “Tự hồi quy” …
Các bài đã xem
- Hàm phản ứng xung (IRF) và cách ước lượng
- Phân tích dữ liệu cụm và ứng dụng
- Thực hành phân tích MD với dữ liệu "PCNL"
- Khám phá mô hình nhân tố bậc cao
- Trực quan hóa hiệu ứng biên với lệnh marginsplot
- Mô hình Probit đa biến và các mở rộng
- Quản lý mô hình đa biến và lựa chọn kỹ thuật phân tích
-
Xem thêm