BÁO CÁO MÔN KINH TẾ LƯỢNG
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA
TRONG DỰ BÁO GIÁ DẦU THÔ THẾ GIỚISinh viên thực hiện: Đặng Thị Thu Hiền
Mã sinh viên: CQ500927
Giới thiệu về mô hình Arima
Trong nghiên cứu định lượng tồn tại ba loại số liệu cơ bản là số liệu theo
thời gian , số liệu chéo và số liệu hỗn hợp. Đối với các vấn đề kinh tế loại số
liệu chúng ta thường xuyên tiếp cận nhất là số liệu thời gian hay còn gọi là
các chuỗi thời gian như chuỗi số liệu Vn-Index, giá vàng ,giá dầu theo thời
gian…Tuy nhiên khi nghiên cứu loại số liệu này các nhà phân tích đã gặp
không ít khó khăn bởi rất nhiều trường hợp các mô hình hồi qui cổ điển
dường như không phù hợp với loại số liệu này
Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để chúng ta có thể nghiên cứu chuỗi thời gian,
rút ra những kết luận và sử dụng nó trong công tác dự báo. Để trả lời câu hỏi
này có nhiều phương pháp khác nhau trong đó có phương pháp sử dụng mô
hình Arima để nghiên cứu cho kết quả khá tốt.
Arima là mô hình trung bình trượt đồng liên kết tự hồi qui không sử dụng
các biến ngoại sinh độc lập X1, X2….mà sử dụng chính các giá trị trong quá
khứ của Y để giải thích cho giá trị của nó trong hiện tại.
I.Đặt vấn đề
Dầu được coi là vàng đen , là nguồn tài nguyên quí giá với mỗi quốc gia và
là nguồn nhiên liệu vô cùng quan trọng trong hoạt động sản xuất kinh doanh.
Tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ OPEC là tập hợp các quốc gia có trữ
lượng dầu mỏ nhiều nhất trên thế giới và là nơi cung cấp chính nguồn
nguyên liệu này cho toàn thế giới. Chính bởi vậy mà mỗi một động thái từ tổ
chức này và các quốc gia tiêu thụ chính sản phẩm này như Mỹ, Nhật… đều
có ảnh hưởng không nhỏ tới thị trường dầu thế giới. Cuộc khủng hoảng kinh
tế toàn cầu năm 2008 đã chứng kiến sự lên giá chóng mặt của dầu thô và

là nhiễu trắng.
Nếu ρ=1 thì Y
t
là bước ngẫu nhiên và không dừng. Do đó để kiểm
định tính dừng của Y
t
ta kiểm định giả thiết:
H
0
: ρ=1 (chuỗi không dừng)
H
1
: ρ≠1
Ở đây ta không thể sử dụng kiểm định t vì Y
t
có thể là chuỗi không
dừng. Trong trường hợp này ta sử dụng tiêu chuẩn kiểm định DF như
sau:
Phân phối theo quy luật DF
Nếu ta bác bỏ giả thiết H
0
và kết luận chuỗi dừng
Kết quả kiểm định chuỗi giá dầu bằng Eview cho ta bảng sau:
Ta có ׀ ׀ = 3.44 nhỏ giá trị ׀
0,01
 
nên ta chấp nhận giả thiết H
0
: ρ=1 tức
giá dầu thô thế giới là chuỗi không dừng.

0,1
׀ nên sai
phân bậc nhất của giá dầu thô thế giới là một chuỗi dừng
2.3 Phương pháp Box- Jenkins
_ Nhận dạng mô hình:
Nhận dạng mô hình là đi xác định các giá trị thích hợp của p,d,q với :
. d là bậc sai phân chuỗi thời gian được khảo sát
. p là bậc tự hồi qui( dựa vào SPAC)
. q là bậc trung bình trượt ( dựa vào SAC)
Từ chuỗi số liệu trên ta có chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 nên ta được d=1
Kết quả biểu thị đồ thị tương quan và tương quan riêng phần sai phân bậc 1
của chuỗi giá dầu thế giới:
Nhìn vào bảng kết quả trên ta có mô hình ARIMA(p,1,q)
Với:
P=(1)
Q=(1,2,5,6,7)
-Ước lượng:
Sau khi ước lượng và kiểm tra nhiều mô hình tôi thấy mô hình
ARIMA(0,1,7) là phù hợp nhất
Bảng kết quả ước lượng:
Viết phương trình:
PO= 0.421772+ 0.559199 Ut-1 +0.43918 Ut-2 – 0.342086 Ut-5 – 0.831017Ut-
6 -0.472715Ut-7 + Ut
_Kiểm tra:
Ta thấy:
Inverted MA Roots <1 chuỗi khả nghịch
Để kiểm tra tính phù hợp của mô hình ta kiểm tra xem phần dư của mô hình
có phải là nhiễu trắng hay không?
Trong Eviews, sau khi ước lượng xong mô hình ta thực hiện :
Vào View