• ### Kết hợp

Hình ảnh: Mô hình hồi quy cổ điển được xây dựng trên cơ sở các biến dữ liệu ổn định, đối với các biến không ổn định, không thể sử dụng mô hình hồi quy cổ điển, nếu không sẽ có nhiều vấn đề về hồi quy giả. Do nhiều vấn đề kinh tế không ổn định, điều này mang lại nhiều hạn chế cho phương pháp phân tích hồi quy cổ điển. Vì hầu hết các chuỗi thời gian không ổn định trong ứng dụng thực tế, thường sử dụng phương pháp phân cách để loại bỏ xu hướng không ổn định có trong chuỗi, làm cho mô hình được xây dựng sau khi chuỗi ổn định, ví dụ như sử dụng mô hình ARIMA.

• Đề xuất: Lý thuyết hợp nhất và phương pháp của Engle và Granger năm 1987 cung cấp một cách khác để mô hình hóa chuỗi không ổn định. Mặc dù một số biến kinh tế không phải là chuỗi ổn định, nhưng kết hợp tuyến tính của chúng có thể là chuỗi ổn định. Kết hợp tuyến tính ổn định này được gọi là phương trình hợp nhất và có thể được giải thích là mối quan hệ cân bằng ổn định lâu dài giữa các biến.Ví dụ, tiêu dùng và thu nhập là những chuỗi thời gian không ổn định, nhưng có mối quan hệ đối xứng. Nếu chúng không có, thì tiêu dùng có thể cao hơn hoặc thấp hơn thu nhập trong thời gian dài, do đó người tiêu dùng sẽ tiêu thụ hoặc tích lũy tiết kiệm một cách không hợp lý. Giả sử một số chỉ số kinh tế được liên kết với một hệ thống kinh tế, thì về lâu dài các biến này nên có mối quan hệ cân bằng, đây là điểm khởi đầu cơ bản để thiết lập và kiểm tra mô hình. Trong thời gian ngắn, do ảnh hưởng theo mùa hoặc nhiễu loạn ngẫu nhiên, các biến này có thể lệch khỏi trung bình. Nếu sự lệch lạc này là tạm thời, thì sẽ trở lại trạng thái cân bằng theo thời gian; nếu sự lệch lạc này kéo dài, thì không thể nói rằng có mối quan hệ cân bằng giữa các biến này. Khái niệm tổng hợp là một khái niệm mạnh mẽ. Bởi vì tổng hợp cho phép chúng ta vẽ ra một mối quan hệ cân bằng hoặc ổn định giữa hai hoặc nhiều chuỗi. Nó có thể không ổn định đối với mỗi chuỗi riêng lẻ, các ma trận của các chuỗi như trung bình, chênh lệch hoặc tương ứng có thể thay đổi theo thời gian, trong khi các chuỗi kết hợp tuyến tính của các chuỗi thời gian có thể có tính chất không thay đổi theo thời gian.

• Định nghĩa: K-dimensional vector Yt = (y1t, y2t,…,ykt) được gọi là d,b-cơ hội tụ, được viết là Yt CI (d,b), nếu đáp ứng: (1) y1t, y2t,…, ykt là các nguyên tố bậc d, tức là YtI (d), yêu cầu mỗi phân số của Yt là yitI (d); (2) Có một vector không bằng 0 β = (β1, β2 , …, βk) để β YtI (d-b), 0 < b≤d, Yt là đồng nhất, và vector β được gọi là đồng nhất vector.

• Điều kiện: Điều kiện tồn tại của mối quan hệ đồng nhất là: mối quan hệ đồng nhất chỉ có thể tồn tại khi chuỗi thời gian {x} và {y} của hai biến là chuỗi nguyên đơn bậc, tức là I ((d)). Điều này không áp dụng cho sự đồng nhất đa biến. Do đó, trước khi thực hiện kiểm tra mối quan hệ đồng nhất của hai biến y và x, kiểm tra tính ổn định của hai chuỗi thời gian {x} và {y} bằng kiểm tra gốc đơn vị ADF. Để biết làm thế nào để xác minh một dãy là không đồng phương phân ổn định, hãy tìm thử nghiệm gốc đơn vị.

• Dưới đây là một số thông tin:

Không biết.