dự báo trong kinh doanh - phân tích thành tố ( phùng thanh bình)

Dự báo kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh tế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH THÀNH TỐ Giới thiệu Các bước thực Mơ hình cộng tính Mơ hình nhân tính Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Trọng Hồi (2001): Mơ hình hóa Dự báo chuỗi thời gian kinh doanh & kinh tế, Chương J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying ExcelBased ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Thành phần chuỗi thời gian: o Xu (Trt) o Chu kỳ (Clt) o Mùa vụ (Snt) o Ngẫu nhiên (It) Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Mơ hình hóa Yt theo thành phần Trt, Clt, Snt, It: o Mơ hình cộng tính: Xem chuỗi thời gian tổng thành phần Yt = Trt + Clt + Snt + It o Mơ hình nhân tính: Xem chuỗi thời gian tích thành phần • Yt = Trt × Clt × Snt × It Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Rất khó xử lý yếu tố chu kỳ chuỗi thời gian chu kỳ xác định từ liệu lịch sử độ dài (năm) độ lớn Để đơn giản người ta thường giả định chu kỳ phần yếu tố xu Thường xét yếu tố Trt, Snt, It Phùng Thanh Bình CÁC BƯỚC THỰC HIỆN Khảo sát liệu nhận dạng mơ hình thích hợp Xác định L (khoảng trượt, ví dụ L = liệu theo quý) Lọai bỏ dao động ngắn hạn để nhận dạng xu dài hạn So sánh giá trị thực Yt với giá trị lọai bỏ yếu tố mùa vụ (CMAt) Phùng Thanh Bình CÁC BƯỚC THỰC HIỆN Tìm số mùa vụ Xác định yếu tố xu Xây dựng hàm dự báo xu Đo lường yếu tố chu kỳ (nếu có) Tiến hành dự báo từ thành tố Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Nhận dạng mơ hình cộng tính o Cường độ di chuyển có tính mùa vụ khơng đổi theo thời gian (xem đồ thị) Giả sử ta có mơ hình cộng tính sau: Yt = Trt + Sn t + Cl t + ε t Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Các bước thực o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn cách tính MAt CMAt • Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt • Nếu L chẵn: Tính CMAt CMAt = Trt + Clt o Bước 2: Tính Snt + εt • Snt + εt = Yt – Trt - Clt Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Các bước thực o Bước 3: Loại bỏ εt Snt + εt cách tính trung bình cho mùa (quý, tháng, …) o Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A Tổng ước lượng mùa vụ trung bình phải Nếu chưa thỏa mãn cần phải điều chỉnh để chúng L A = ∑ Sn j=1 L j Sn j = Sn j - A Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Các bước thực o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ khỏi liệu gốc cách lấy liệu gốc Yt trừ ước lượng mùa vụ tương ứng Snjt Y t' = Y t - Sn tj o Bước 6: Hồi quy hàm xu Y’t (lưu ý việc chọn dạng hàm hồi quy thích hợp với chuỗi Y’t) Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Các bước thực o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^t+1 ∧ Y t +1 = Yt'+1 + Sn t +1 + Cl t +1 o Bước 8: Đánh giá mơ hình Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Đánh giá mơ hình o Thứ nhất: Tất kiểm định thống kê mơ hình hồi quy Y’t phải thỏa mãn o Thứ hai: Đồ thị Yt phải gần với Y’t o Thứ ba: Tính số Theil U o Ngồi ra, so sánh với mơ hình dự báo khác thơng qua tiêu chí thống kê đ lường độ xác dự báo Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH CỘNG TÍNH Khoảng tin cậy o Sử dụng sai số mơ hình hồi quy Y’t để xác định khoảng tin cậy cho εt ˆ Y t ± t α/2 S e × (He so dieu chinh) He so dieu chinh = + + n (t − t) p ( t) ∑t − ∑ n 2 Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH Nhận dạng mơ hình cộng tính o Cường độ di chuyển có tính mùa vụ tăng/giảm theo thời gian (xem đồ thị) Giả sử ta có mơ hình nhân tính sau: Yt = Trt × Sn t × Cl t × ε t Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 1: Chuyển sang dạng mơ hình cộng tính thực bước vừa trình bày ln(Yt ) = ln(Trt × Sn t × Cl t × ε t ) = ln(Trt ) + ln(Sn t ) + ln(Cl t ) + ln(ε t ) 10 Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 2: o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn cách tính MAt CMAt • Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt • Nếu L chẵn: Tính CMAt CMAt = Trt×Clt o Bc 2: Tớnh Sntìt ã Sntìt = Yt ữ TrtìClt Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 2: o o Bước 3: Loại bỏ εt Snt×εt cách tính trung bình cho mùa (q, tháng, …) Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A Tổng ước lượng mùa vụ trung bình phải L Nếu chưa thỏa mãn cần phải điều chỉnh cách nhân với hệ số điều chỉnh: A= L Sn j = Sn j × A L ∑ Sn j j=1 11 Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 2: o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ khỏi liệu gốc cách lấy liệu gốc Yt chia cho ước lượng mùa vụ tương ứng Snjt Yt' = Yt ÷ Sn tj o Bước 6: Hồi quy hàm xu Y’t (lưu ý việc chọn dạng hàm hồi quy thích hợp với chuỗi Y’t) Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 2: o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^t+1 ∧ Y t +1 = Yt'+1 × Sn t +1 × Cl t +1 o Bước 8: Đánh giá mơ hình 12 Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 3: o Bước 1: Tính MAt & CMAt o Bước 2: CMAT (CMA trend) CMA = f(TIME) = a + b(TIME) = CMAT o Bước 3: Tính hệ số mùa vụ SFt (seasonal factor) Yt CMA t SFt = Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 3: o Bước 4: Tính hệ số chu kỳ CFt CFt = o CMA t CMATt Bước 5: Tính số mùa SI (Seasonal index) n SI tj = ∑ SF t =1 j t nj 13 Phùng Thanh Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 3: o Bước 6: Dự báo Y^t+1 ∧ Y t +1 = CMATt +1 × SI t +1 × CFt +1 Phùng Thanh Bình 14 Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình 15 Phùng Thanh Bình 16 ... bỏ yếu tố mùa vụ (CMAt) Phùng Thanh Bình CÁC BƯỚC THỰC HIỆN Tìm số mùa vụ Xác định yếu tố xu Xây dựng hàm dự báo xu Đo lường yếu tố chu kỳ (nếu có) Tiến hành dự báo từ thành tố Phùng Thanh Bình... W.Wichern, (2 005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Thành phần chuỗi thời gian: o Xu (Trt) o Chu kỳ (Clt) o Mùa vụ (Snt) o Ngẫu nhiên (It) Phùng Thanh Bình... Bình MƠ HÌNH NHÂN TÍNH CÁCH 3: o Bước 6: Dự báo Y^t+1 ∧ Y t +1 = CMATt +1 × SI t +1 × CFt +1 Phùng Thanh Bình 14 Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình 15 Phùng Thanh Bình 16