HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH EVIEW TRONG DỰ BÁO
HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH EVIEW TRONG DỰ BÁO 1.Hoàng Thạch Nguyên_TF01 2.Nguyễn Văn Lương_TF02 3.Lê Thiện Hòa_TF02 4.Nguyễn Duy Thái_TF01 5.Vũ Thư Hoàng_TF01 6.Trần Hồng Loan Thảo_TF02 Nhóm thuyết trình: Các phương pháp san bằng mũ • San bằng mũ đơn giản • Phương pháp tuyến tính Holt • Phương pháp Holt-Winter Ví dụ: • Dữ liệu về số học sinh của Mỹ đã được tính với mức alpha=0.7 và beta=0.6 Dữ liệu trên file excel: hw.xls [...]... -1.799189 -1.703201 ARIMA(0,0,3) 0.732152 -15.5026 1.250186 1.345343 Mô hình Akaike info criterion Schwarz criterion / Structure – Resize current… Thêm thời điểm cần dự báo Sai số dự báo Thời điểm cần dự báo Biểu đồ dự báo Kết quả dự báo ... pp DickeyFuller Ở phần test for unit root in -Level: kiểm định bình thường -1st difference : sai phân bậc 1 -2nd difference : sai phân bậc 2 |T| tính ra > giá trị kiểm định thì d B3: Xét mô hình ARIMA dựa vào bước trên hìn R (1) AR (1) -Ta thấy biểu đồ hàm tự tương quan ACF giảm dần một cách từ từ về 0, chuỗi đã dừng -ACF tắt nhanh về 0 sau 3 độ trễ : q=3 -PAC giảm nhanh về 0 sau 1 độ trễ: p=1 ng có...Đưa dữ liệu vào :File/open/Foreign Data as Workfile… (file excel csv ) B1 Xét tính mùa vụ của dữ liệu Dựa vào biểu đồ ta thấy rằng dữ liệu không có tính mùa vụ Nếu có mùa vụ • Genr: DSY = d(y,0,s) • S: chu kỳ mùa vụ (4: quý, 12: tháng) • Genr: DSY2 = d(DSY,0,s) Tiếp tục cho đến khi hết tính mùa vụ Chạy . HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH EVIEW TRONG DỰ BÁO 1.Hoàng Thạch Nguyên_TF01 2.Nguyễn Văn Lương_TF02 3.Lê Thiện Hòa_TF02 4.Nguyễn. đó chạy dự báo cho 4 quý vào năm 1998. • Dữ liệu trên file arima.xls Đưa dữ liệu vào :File/open/Foreign Data as Workfile… (file excel . csv ) B1 Xét tính mùa vụ của dữ liệu Dựa vào biểu. của holt-winters 2 tham số không mùa vụ Kết quả của holt-winters 2 tham số không mùa vụ • Dự báo: • Genr: YDB = (YMU+T)*S • YMU: Mean • T: Trend • S: Chi so mua vu • Không có chỉ số