Bài giảng môn CPPDB, các mô hình hồi quy (dự báo)

1.1 Khái niệm và phân loại dự báo 1.2 Các nguyên tắc dự báo 1.3 Tổng quan và tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo 1.4 Các phương pháp đánh giá dự báo Chương 2 DỰ BÁO BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY 2.1 Các khái niệm cơ bản 2.2 Mô hình hồi quy nhiều biến 2.3 Ước lượng và kiểm định giả thiết 2.4 Phân tích hồi quy và dự báo 2.5 Dự báo bằng MHHQ với biến giả

Chương MỞ ĐẦU Chương MỞ ĐẦU 1.1 Khái niệm phân loại dự báo 1.2 Các nguyên tắc dự báo 1.3 Tổng quan tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo 1.4 Các phương pháp đánh giá dự báo Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo 1.1.1 Khái niệm dự báo Tiếng Hy Lạp “progrosic” nghĩa biết trước Từ cổ xưa dự báo áp dụng sống hàng ngày mang nặng màu sắc thần bí tơn giáo Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo Thời Hy lạp cổ chia chia thành lĩnh vực: Các tượng tự nhiên Các tượng xã hội Các tượng đời sống xã hội Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo Đến kỷ XVI, XVII khoa học tự nhiên phát triển đặc biệt xuất học thuyết Marx dự báo từ thần bí kinh nghiệm phát triền thành môn khoa học độc lập Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo Ngày vai trò dự báo ngày khẳng định tăng lên đáng kể lĩnh vực đời sống xã hội Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo Dự báo tiên đốn có khoa học, mang tính chất xác suất mức độ, nội dung, mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển đối tượng nghiên cứu cách thức thời hạn đạt mục tiêu định đề tương lai Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo Dự báo có thời gian xác định hay tầm xa dự báo Tầm xa dự báo khoảng cách tối đa từ đến thời điểm phát biểu dự báo Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo 1.1.2 Phân loại dự báo a Theo đối tượng - Dự báo kinh tế - Dự báo tiến khoa học công nghệ - Dự báo dân số nguồn nhân lực - Dự báo xã hội - Dáo môi trường sinh thái Chương §1.1 Khái niệm phân loại dự báo b Theo tầm xa - Dự báo tác nghiệp: có tầm xa ngắn, giờ, ngày, tuần, tháng đến năm Sai số thường < 3% - Dự báo ngắn hạn: có tầm xa dự báo từ – năm, làm cho việc xây dựng điều chỉnh kế hoạch ngắn hạn Sai số cho phép nên < 5% Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins 4.3.3 Q trình phối hợp tự hồi quy – trung bình trượt (ARMA) Kết hợp mơ hình AR(1) mơ hình MA(1) ta có mơ hình ARMA(1,1) Yt  0 1Yt1  ut 1ut 1 Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Tương tự, kết hợp mơ hình AR(p) mơ hình MA(q) ta có mơ hình ARMA(p,q) Yt 0 1Yt1 2Yt2  pYtp ut 1ut1 2ut2  qutq Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Mơ hình ARMA(p,q) thích hợp với chuỗi dừng, ta cần xác định độ trễ p q thích hợp theo cách trình bày trên: ACF sau độ trễ thứ q PACF sau độ trễ p Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins 4.3.4 Mơ hình ARIMA Mơ hình ARMA thực Yt chuỗi dừng Chuỗi thời gian kinh tế tài thường chuỗi không dừng Để suy chuỗi dừng, ta phải khử yếu tố xu liệu gốc phương pháp sai phân Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Chuỗi thời gian dừng sai phân bậc 1, ký hiệu I(1) Mở rộng ra, chuỗi dừng sai phân bậc d, ta kí hiệu I(d) Mơ hình ARIMA ký hiệu chung ARIMA(p,d,q) Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Quy trình lựa chọn mơ hình ARIMA Bước Khảo sát liệu gốc Tính ACF PACF liệu gốc, kiểm tra chuỗi có dừng hay khơng, dừng, chuyển sang bước Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Lấy sai phân bậc Yt Trong trường hợp liệu gốc biến động nhiều ta cần lấy log lấy sai phân Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Phân tích giản đồ tự tương quan để tìm p q, từ suy mơ hình có Bước Ước lượng mơ hình dự kiến (được xác định bước 3) Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Phân tích, chuẩn đoán lựa chọn MH Kiểm tra hệ số độ trễ cao khơng có ý nghĩa thống kê, giảm bớt độ trễ p, q Nếu mô hình ACF PACF khơng có ý nghĩa thống kê So sánh sai số dự báo, độ phù hợp MH Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Nếu có thay đổi mơ hình gốc, quay trở lại bước Chú ý Nên so sánh mơ hình với khơng nên phân tích cách riêng lẻ Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins 4.3.5 Mơ hình SARIMA Mơ hình SARIMA áp dụng cho chuỗi thời gian có tính mùa vụ Ta xem xét riêng biệt thành phần có tính mùa vụ khơng có tính mùa vụ mơ hình ARIMA Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Kiểm tra chuỗi khơng dừng loại bỏ tính dừng Ta sử dụng sai phân để biến chuỗi thời gian khơng dừng có tính mùa thành chuỗi dừng Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Xem xét thành phần khơng có tính mùa vụ Khảo sát ACF PACF trễ không bội số độ dài mùa L để kết luận AR hay MA Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Bước Xem xét thành phần có tính mùa vụ Khảo sát ACF PACF trễ bội số độ dài mùa L để kết luận AR hay MA Chương §4.3 Mơ hình Box-Jenkins Mơ hình tổng qt ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)L ... gọi mơ hình hồi quy đơn hay mơ hình hồi quy biến Nếu số biến giải thích nhiều (2.1) gọi mơ hình hồi quy bội (hồi quy nhiều biến) Chương §2.1 Các khái niệm Mơ hình hồi quy mẫu (hàm hồi quy mẫu... §2.1 Các khái niệm 2.1.2 Mơ hình hồi quy tổng thể mơ hình hồi quy mẫu Mơ hình hồi quy tổng thể (hàm tổng thể - PRF) hàm có dạng tổng quát E (Y / X ji )  f ( X ji ) ( 2.1 ) Chương §2.1 Các khái... khái niệm 2.2 Mơ hình hồi quy nhiều biến 2.3 Ước lượng kiểm định giả thiết 2.4 Phân tích hồi quy dự báo 2.5 Dự báo MHHQ với biến giả Chương §2.1 Các khái niệm 2.1.1 Phân tích hồi quy Nghiên cứu