Phép lọc tuyến tính và vấn đề khử xu hướng của chuỗi thời gian: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

Abstract

Phép lọc là công cụ phổ biến để phân tích một chuỗi thời gian thành các thành phần xu hướng và chu kỳ. Tính chất chung của các phép lọc là giữ lại một số thành phần trong chuỗi thời gian gốc, đồng thời làm ảnh hưởng đến biên độ dao động và pha của chuỗi dữ liệu nhận được sau phép lọc. Bài viết phân tích các tính chất đặc trưng của các phép lọc tuyến tính phổ biến: phép lấy sai phân, phép trung bình trượt, phép lọc thông cao, thông thấp, thông dải, Hodrick - Prescot và Baxter - King thông qua phân tích hàm truyền và hàm lợi ích. Với mục đích tách thành phần xu hướng của một chuỗi thời gian, chỉ các phép lọc thông cao (HF), Hodrick-Prescott (HPF) và Baxter - King (BKF) có thể được sử dụng. Bên cạnh đó, ba loại phép lọc này không làm thay đổi pha và biên độ dao động của thành phần chu kỳ so với chuỗi dữ liệu gốc. Từ một nghiên cứu thực nghiệm các phép lọc HF, HPF, BKF trên chuỗi chỉ số giá chứng khoán VN-Index tần số tuần, chúng tôi đã tìm được các tham số hợp lý cho các phép HF, HPF và BKF.