RESEARCH METHOD

• https://vietlod.com/kiem-tra-dong-ket-hop-du-lieu-bang-panel-cointegration-eviews
• https://vietlod.com/thiet-lap-uoc-luong-fmols-dols-tren-eviews
• https://vietlod.com/minh-hoa-uoc-luong-fmols-dols-tren-eviews
• https://vietlod.com/phuong-phap-pmg-pooled-mean-group
• https://vietlod.com/minh-hoa-uoc-luong-pmg-tren-eviews

Mô hình Markov Switching được sử dụng cho các chuỗi mà được cho là có sự chuyển tiếp trong một tập hữu hạn các trạng thái không quan sát được, cho phép quá trình chuyển đổi khác nhau ở mỗi giai đoạn. Quá trình chuyển đổi xảy ra theo một quá trình Markov. Thời gian của quá trình chuyển đổi từ một giai đoạn sang giai đoạn khác và thời gian giữa những thay đổi trong giai đoạn là ngẫu nhiên.



Câu lệnh mswitch trong Stata 14 được sử dụng để ước lượng các mô hình hồi quy động thể hiện sự khác nhau giữa các giai đoạn không quan sát (unobserved states) bằng cách sử dụng các tham số trạng thái phụ thuộc (state-dependent parameters) để phù hợp (accommodate) với các cú sốc cấu trúc (structural breaks) hoặc những vấn đề đa giai đoạn khác (other multiple-state phenomena). Những mô hình này được biết đến với tên gọi là các mô hình chuyển đổi Markov hay Markov Switching bởi vì sự chuyển tiếp giữa các giai đoạn không quan sát được theo một chuỗi Markov.

Mô hình gồm nhiều cấu trúc (phương trình) mô tả các đặc điểm của dữ liệu thời gian trong các giai đoạn khác nhau (different regimes). Bằng cách chuyển đổi giữa các cấu trúc (structures) mô hình được kì vọng sẽ ghi nhận một tính động phức tạp hơn. Tính năng chính của mô hình Markov Switching là cơ chế chuyển đổi được kiểm soát bởi các biến trạng thái không quan sát được mà các biến này tuân theo một chuỗi Markov bậc 1. Theo Walter Enders (2015 trang 448) thì thông thường các mô hình Markov Switching được sử dụng để ước lượng dạng level của một chuỗi. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây đã cho thấy có thể kết hợp mô hình MS với các đặc điểm tự hồi quy không điều kiện như MS-VAR, MS-VECM và tự hồi quy có điều kiện phương sai thay đổi như MS-ARCH, MS-GARCH (Edwards and Susmel, 2000).