Tiểu luận Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính
Xét chuỗi Tax là chuỗi thuế thu nhập doanh nghiệp theo năm của Việt Nam từ 1929 đến 2006, đơn vị tỉ USD
I. Các mô hình phương sai có điều kiện thay đổi
*Đồ thị chuỗi Tax
*Kiểm định tính dừng của chuỗi Tax
*Lược đồ tương quan
*Lược đồ tự tương quan của phần dư
*Lược đồ tự tương quan của bình phương phần dư
*ước lượng mô hình ARCH
II. Chuỗi thời gian không dừng và mô hình ARIMA
*Kiểm định tính dừng của sai phân bậc nhất chuỗi Tax
*Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2
*Lược đồ tương quan,tự tương quan riêng của Δtax
*đồ thị vẽ Tax và Taxf3 dự báo
III. Mô Hinh VaR và Dòng tích hợp
Xét 3 biến gnd,im,gdp chuối số liệu từ 1929 đến 2006 gnd: tổng sản phẩm quốc dân; im: nhập khẩu; Gdp: tổng sản phẩm quốc nội
* Đồ thị các chuỗi số
*Kiểm định tính dừng của các biến gnd,im,gdp
* Kết quả ước lượng VAR
*Đồ thị phần dư của các biến
IV. Quan hệ đồng tích hợp
các chuỗi số: g-chi tiêu và đầu tư của chính phủ ge-chi tiêu chính phủ nxr-xuất khẩu ròng thực tế tính theo giá so sánh
Lấy số liệu theo năm từ 1929 đến 2006
*Kiểm định tính dừng các chuỗi
*Kiểm định số quan hệ đồng liên kết bằng tỷ lệ hàm hợp lý
*Ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số của g,ge,nxr
*Các phương trình đồng tích hợp đã chuẩn hóa
25 trang |
Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 2734 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Tiểu luận Phân tích chuỗi thời gian trong tài chính, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN TRONG TÀI CHÍNH
HỌ VÀ TÊN : ĐINH THỊ HẠNH
LỚP : TOÁN TÀI CHÍNH 49
MÃ SV :CQ490776
GIÁO VIÊN :Giáo Sư Nguyễn Quang Dong
HÀ NỘI - 2010
Xét chuỗi Tax là chuỗi thuế thu nhập doanh nghiệp theo năm của Việt Nam từ 1929 đến 2006, đơn vị tỉ USD.
I. Các mô hình phương sai có điều kiện thay đổi:
*Đồ thị chuỗi Tax:
từ hình dáng đồ thị ta có thể dự đoán chuỗi có dừng,càng về những năm gần đây thuế thu nhập có xu hướng tăng lên.
*Kiểm định tính dừng của chuỗi Tax:
à Chuỗi không dừng không xu thế, có hằng số.
à Chuỗi không dừng có xu thế, có hằng số.
à chuỗi dừng với α = 1% không xu thế ,không hằng số
*Lược đồ tương quan:
àđường phân giải là khoảng tin cậy 95% cho giá trị bằng không của ACF và PACF. Từ đồ thị ta thấy nhiều hệ số tương quan và tương quan riêng khác không.
*Lược đồ tự tương quan của phần dư:
từ đồ thị này ta thấy chuỗi phần dư e có tự tương quan
*Lược đồ tự tương quan của bình phương phần dư:
từ đồ thị ta thấy có thể có mô hình ARCH(3)
*ước lượng mô hình ARCH:
kết quả ước lượng cho ta thấy các hệ số từ bậc 2 và không có ý nghĩa. Nên ta phải điều chỉnh bậc của mô hình ARCH và kết quả ta được :
ta thấy: bậc của các hệ số đều có ý nghĩa thống kê (các hệ số Prob đều nhỏ hơn 0.05) nên mô hình ARCH(1) là chấp nhận được
*kiểm tra không có mô hình Garch.
II.Chuỗi thời gian không dừng và mô hình ARIMA:
Tiếp tục dùng chuỗi Tax TỪ 1929 đến 2006.
*Kiểm định tính dừng của sai phân bậc nhất chuỗi Tax:
àsai phân bậc 1 của chuỗi không dừng.
*Kiểm định tính dừng của sai phân bậc 2:
à sai phân bậc 2 của chuỗi là dừng.
*Lược đồ tương quan,tự tương quan riêng của Δtax:
*Do chuỗi sai phân bậc nhất của Tax không dừng mà chuỗi sai phân bậc hai của Tax dừng nên d =2. Từ lược đồ tự quân của D(Tax) thì bậc p =2.
*đồ thị vẽ Tax và Taxf3 dự báo:
́y số liệu theo năm từ 1929 đến 2III. Mo Hinh VaR va Dong tich hop:
Xét 3 biến gnd,im,gdp chuối số liệu từ 1929 đến 2006gnd : tổng sản phẩm quốc dân; im : nhập khẩu; Gdp: tổng sản phẩm quốc nội
* Đồ thị các chuỗi số:
*Kiểm định tính dừng của các biến gnd,im,gdp:
Biến số
ADF
Mức ý nghĩa
Giá trị
Gnp
4.497588
1%
5%
10%
-4.0836
-3.4696
-3.1615
Im
4.980810
1%
5%
10%
-4.0836
-3.4696
-3.1615
gdp
4.279051
1%
5%
10%
-4.0836
-3.4696
-3.1615
3 chuỗi số liệu trên đều dừng với mức ý nghĩa 1% nên ta có thể ước lượng VAR cho các biến này.
Estimation Proc:
===============================
LS 1 2 GNP GDP IM @ C
VAR Model:
===============================
GNP = C(1,1)*GNP(-1) + C(1,2)*GNP(-2) + C(1,3)*GDP(-1) + C(1,4)*GDP(-2) + C(1,5)*IM(-1) + C(1,6)*IM(-2) + C(1,7)
GDP = C(2,1)*GNP(-1) + C(2,2)*GNP(-2) + C(2,3)*GDP(-1) + C(2,4)*GDP(-2) + C(2,5)*IM(-1) + C(2,6)*IM(-2) + C(2,7)
IM = C(3,1)*GNP(-1) + C(3,2)*GNP(-2) + C(3,3)*GDP(-1) + C(3,4)*GDP(-2) + C(3,5)*IM(-1) + C(3,6)*IM(-2) + C(3,7)
VAR Model - Substituted Coefficients:
===============================
GNP = 4.704992157*GNP(-1) - 0.4750287638*GNP(-2) - 3.486407762*GDP(-1) + 0.3108138384*GDP(-2) + 0.05516331449*IM(-1) - 0.2440868659*IM(-2) + 1.28813297
GDP = 3.845046029*GNP(-1) - 0.2925011574*GNP(-2) - 2.629213891*GDP(-1) + 0.127486596*GDP(-2) + 0.05890584158*IM(-1) - 0.233093139*IM(-2) + 1.043191316
IM = 1.616313318*GNP(-1) - 1.723090441*GNP(-2) - 1.545314371*GDP(-1) + 1.650651232*GDP(-2) + 1.031530692*IM(-1) + 0.04504339842*IM(-2) - 1.916543718
* Kết quả ước lượng VAR:
Vector Autoregression Estimates
ppSample(adjusted): 1931 2006
Included observations: 76 after adjusting endpoints
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
GNP
GDP
IM
GNP(-1)
4.704992
3.845046
1.616313
(1.44799)
(1.40147)
(0.90874)
[ 3.24933]
[ 2.74358]
[ 1.77863]
GNP(-2)
-0.475029
-0.292501
-1.723090
(1.49669)
(1.44861)
(0.93931)
[-0.31739]
[-0.20192]
[-1.83443]
GDP(-1)
-3.486408
-2.629214
-1.545314
(1.49575)
(1.44770)
(0.93871)
[-2.33088]
[-1.81614]
[-1.64620]
GDP(-2)
0.310814
0.127487
1.650651
(1.44906)
(1.40251)
(0.90941)
[ 0.21449]
[ 0.09090]
[ 1.81508]
IM(-1)
0.055163
0.058906
1.031531
(0.27783)
(0.26890)
(0.17436)
[ 0.19855]
[ 0.21906]
[ 5.91609]
IM(-2)
-0.244087
-0.233093
0.045043
(0.33904)
(0.32815)
(0.21278)
[-0.71993]
[-0.71032]
[ 0.21169]
C
1.288133
1.043191
-1.916544
(10.5652)
(10.2258)
(6.63058)
[ 0.12192]
[ 0.10202]
[-0.28905]
R-squared
0.999764
0.999777
0.995666
Adj. R-squared
0.999744
0.999758
0.995290
Sum sq. resids
237811.0
222776.8
93665.83
S.E. equation
58.70721
56.82120
36.84394
F-statistic
48738.82
51565.49
2642.157
Log likelihood
-413.6823
-411.2006
-378.2760
Akaike AIC
11.07059
11.00528
10.13884
Schwarz SC
11.28526
11.21995
10.35352
Mean dependent
2954.228
2938.330
351.9605
S.D. dependent
3666.276
3649.921
536.8258
Determinant Residual Covariance
46204825
Log Likelihood (d.f. adjusted)
-994.1646
Akaike Information Criteria
26.71486
Schwarz Criteria
27.35888
ppsHệ số tương quan giữa các phần dư:
Hệ số tương quan các phần dư
gnp
gdp
Im
Gnp
1
0.996357
0.760543
Gdp
0.996357
1
0.760491
im
0.760543
0.760491
1
*Đồ thị phần dư của các biến:
IV. Quan hệ đồng tích hợp:
các chuỗi số: g-chi tiêu và đầu tư của chính phủ
ge-chi tiêu chính phủ
nxr-xuất khẩu ròng thực tế tính theo giá so sánh
Lấy số liệu theo năm từ 1929 đến 2006
Đồ thị 3 chuỗi:
*Kiểm định tính dừng các chuỗi:
ADF
1%
5%
10%
G
2.252945
-4.0819
-3.4688
-3.1610
Ge
1.882723
-4.0836
-3.4696
-3.1615
nxr
0.134531
-4.0819
-3.4688
-3.1610
Ta thấy các biến đều không dừng với mức ý nghĩa 1%.
Kiểm định số quan hệ đồng tích hợp bằng kiểm định Trace:
Sample(adjusted): 1932 2006
Included observations: 75 after adjusting endpoints
Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: NXR GE G
Lags interval (in first differences): 1 to 2
Unrestricted Cointegration Rank Test
Hypothesized
Trace
5 Percent
1 Percent
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Critical Value
None **
0.285744
56.75358
29.68
35.65
At most 1 **
0.201400
31.51504
15.41
20.04
At most 2
0.177417
3.12546
3.76
6.65
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level
Trace test indicates 2 cointegrating equation(s) at both 5% and 1% levels
à kiểm định Trace cho ta thấy có 2 quan hệ đồng tích hợp với cả mức ý nghĩa 5% và 1%.
*Kiểm định số quan hệ đồng liên kết bằng tỷ lệ hàm hợp lý:
Hypothesized
Max-Eigen
5 Percent
1 Percent
No. of CE(s)
Eigenvalue
Statistic
Critical Value
Critical Value
None *
0.285744
25.23855
20.97
25.52
At most 1 *
0.201400
16.86713
14.07
18.63
At most 2
0.177417
3.05671
3.76
6.65
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level
Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating equation(s) at the 5% level
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 1% level
à kiểm định bằng tỷ số hàm hợp lý chỉ ra có 2 quan hệ đồng tích hợp với mức ý nghĩa 5%. Và không có quan hệ đồng tích hợp napf với mức ý nghĩa 1%.
Vậy ta kết luận: có 2 quan hệ đồng tích hợp với mức ý nghĩa 5%
*Ước lượng mô hình hiệu chỉnh sai số của g,ge,nxr:
Vector Error Correction Estimates
Date: 12/02/10 Time: 00:44
Sample(adjusted): 1932 2006
Included observations: 75 after adjusting endpoints
Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]
Cointegrating Eq:
CointEq1
CointEq2
NXR(-1)
1.000000
0.000000
G(-1)
0.000000
1.000000
GE(-1)
1.178263
-1.051429
(0.29940)
(0.04510)
[ 3.93535]
[-23.3149]
C
-905.9513
62.89133
Error Correction:
D(NXR)
D(G)
D(GE)
CointEq1
0.001519
0.029505
0.043930
(0.01104)
(0.00963)
(0.01079)
[ 0.13754]
[ 3.06349]
[ 4.07264]
CointEq2
-0.164082
0.154881
0.264220
(0.07634)
(0.06659)
(0.07457)
[-2.14943]
[ 2.32602]
[ 3.54307]
D(NXR(-1))
0.621715
0.012935
-0.152130
(0.09962)
(0.08690)
(0.09732)
[ 6.24057]
[ 0.14885]
[-1.56315]
D(NXR(-2))
-0.578853
0.122853
0.099508
(0.10841)
(0.09457)
(0.10591)
[-5.33927]
[ 1.29913]
[ 0.93956]
D(G(-1))
0.093570
0.763977
0.255646
(0.17376)
(0.15157)
(0.16975)
[ 0.53849]
[ 5.04049]
[ 1.50602]
D(G(-2))
-0.200197
-0.332733
-0.259013
(0.19485)
(0.16996)
(0.19035)
[-1.02742]
[-1.95766]
[-1.36070]
D(GE(-1))
-0.235781
-0.061509
0.246574
(0.13909)
(0.12133)
(0.13588)
[-1.69513]
[-0.50697]
[ 1.81465]
D(GE(-2))
0.160595
0.181379
0.321920
(0.14447)
(0.12602)
(0.14113)
[ 1.11161]
[ 1.43933]
[ 2.28099]
C
18.48732
14.06752
17.94797
(5.81428)
(5.07159)
(5.67996)
[ 3.17964]
[ 2.77379]
[ 3.15988]
R-squared
0.722124
0.903946
0.895663
Adj. R-squared
0.688442
0.892303
0.883016
Sum sq. resids
15343.59
11674.10
14642.81
S.E. equation
15.24725
13.29964
14.89499
F-statistic
21.43950
77.63947
70.82063
Log likelihood
-305.9566
-295.7069
-304.2035
Akaike AIC
8.398842
8.125517
8.352094
Schwarz SC
8.676941
8.403616
8.630192
Mean dependent
13.84000
33.50800
36.15733
S.D. dependent
27.31632
40.52648
43.54888
Determinant Residual Covariance
6796710.
Log Likelihood
-894.8280
Log Likelihood (d.f. adjusted)
-909.2093
Akaike Information Criteria
25.12558
Schwarz Criteria
26.14528
*Các phương trình đồng tích hợp đã chuẩn hóa:
Estimation Proc:
===============================
EC(C,1) 1 2 NXR G GE
VAR Model:
===============================
D(NXR) = A(1,1)*(B(1,1)*NXR(-1) + B(1,2)*G(-1) + B(1,3)*GE(-1) + B(1,4)) + C(1,1)*D(NXR(-1)) + C(1,2)*D(NXR(-2)) + C(1,3)*D(G(-1)) + C(1,4)*D(G(-2)) + C(1,5)*D(GE(-1)) + C(1,6)*D(GE(-2)) + C(1,7)
D(G) = A(2,1)*(B(1,1)*NXR(-1) + B(1,2)*G(-1) + B(1,3)*GE(-1) + B(1,4)) + C(2,1)*D(NXR(-1)) + C(2,2)*D(NXR(-2)) + C(2,3)*D(G(-1)) + C(2,4)*D(G(-2)) + C(2,5)*D(GE(-1)) + C(2,6)*D(GE(-2)) + C(2,7)
D(GE) = A(3,1)*(B(1,1)*NXR(-1) + B(1,2)*G(-1) + B(1,3)*GE(-1) + B(1,4)) + C(3,1)*D(NXR(-1)) + C(3,2)*D(NXR(-2)) + C(3,3)*D(G(-1)) + C(3,4)*D(G(-2)) + C(3,5)*D(GE(-1)) + C(3,6)*D(GE(-2)) + C(3,7)
VAR Model - Substituted Coefficients:
===============================
D(NXR) = 0.01956482102*( NXR(-1) - 1.487897577*G(-1) + 2.742680988*GE(-1) - 999.5271685 ) + 0.6334759587*D(NXR(-1)) - 0.5652884764*D(NXR(-2)) - 0.02618042749*D(G(-1)) - 0.3537212843*D(G(-2)) - 0.203364836*D(GE(-1)) + 0.2360171404*D(GE(-2)) + 22.95522619
D(G) = 0.007337321752*( NXR(-1) - 1.487897577*G(-1) + 2.742680988*GE(-1) - 999.5271685 ) - 0.001512335943*D(NXR(-1)) + 0.1061906071*D(NXR(-2)) + 0.9110769593*D(G(-1)) - 0.14414483*D(G(-2)) - 0.1013284668*D(GE(-1)) + 0.08873041646*D(GE(-2)) + 8.579187432
D(GE) = 0.007175049361*( NXR(-1) - 1.487897577*G(-1) + 2.742680988*GE(-1) - 999.5271685 ) - 0.1760841816*D(NXR(-1)) + 0.07188174335*D(NXR(-2)) + 0.4995407919*D(G(-1)) + 0.05366886742*D(G(-2)) + 0.1805526637*D(GE(-1)) + 0.1683073883*D(GE(-2)) + 8.848214775
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- 2225.doc