Dự báo về chỉ số giá tiêu dùng các tháng trong năm 2022 bằng các phương pháp san bằng mũ

Dự báo về chỉ số giá tiêu dùng các tháng trong năm 2022 bằng các phương pháp san bằng mũ Dự báo về chỉ số giá tiêu dùng các tháng trong năm 2022 bằng các phương pháp san bằng mũHà Nội, tháng 3 năm 2023 TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ BÀI THẢO LUẬN HỌC PHẦN CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO KT XH Đề tài Dự báo về chỉ số giá tiêu dùng các tháng trong năm 2022.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ bbb&aaa BÀI THẢO LUẬN HỌC PHẦN: CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO KT-XH Đề tài: Dự báo số giá tiêu dùng tháng năm 2022 phương pháp san mũ Giảng viên hướng dẫn: Mai Hải An Lớp học phần: 2305AMAT0511 Nhóm thực hiện: Hà Nội, tháng năm 2023 MỤC LỤC MỤC LỤC .1 I ĐẶT VẤN ĐỀ II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp san mũ .4 2.2 Ưu điểm hạn chế phương pháp III KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 3.2 Dự báo phương pháp san mũ đơn giản .10 3.3 Dự báo phương pháp san mũ Holt 14 3.4 Dự báo phương pháp san mũ Holt – Winter .17 3.5 So sánh hàm số xác định hàm phù hợp Từ đưa kết dự báo 22 IV KẾT LUẬN .24 TÀI LIỆU THAM KHẢO .25 I ĐẶT VẤN ĐỀ Dự báo biến số kinh tế vấn đề quan tâm cấp độ vĩ mô vi mô, đặc biệt số giá tiêu dùng Như học, có số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê đề cập đến, xây dựng mơ hình dự đốn mức độ dãy số thời gian xem nhau, nghĩa có quyền số trình tính tốn, làm cho mơ hình trở nên cứng nhắc, nhạy bén biến động tượng Vì để phản ánh biến động địi hỏi xây dựng mơ hình dự đoán, mức độ dãy số thời gian phải xem xét cách không nhau: mức độ ( cuối dãy số) cần phải ý nhiều mơ hình dự đốn có khả thích nghi với biến động tượng Một phương pháp đơn giản để xây dựng lại mơ hình dự đoán phương pháp san mũ Chúng viết báo cáo nhằm nghiên cứu phương pháp san mũ ứng dựng phương pháp vào dự báo số giá tiêu dùng theo tháng Việt Nam II PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Dự báo việc ước lượng kiện điều kiện tương lai vốn nằm ngồi khả kiểm soát tổ chức nhằm cung cấp sở cho việc định Dự báo chuỗi thời gian dự báo giá trị tương lai biến cách phân tích số liệu q khứ biến số Giả định chủ yếu tương lai biến số dự báo giữ nguyên chiều hướng vận động xảy khứ Để đánh giá độ xác kết dự báo phương pháp trên, sai số tiêu chuẩn (RMSE - bậc hai sai số bình phương trung bình), mức độ phù hợp độ tin cậy mô hình tiêu chí sử dụng để lựa chọn mơ hình tối ưu Sai số bình phương trung bình (Mean Squared Error - MSE) xác định sau: Σ ( Et )2 MSE= t−1 Trong đó, Et sai lệch mức dự báo so với mức thực tế: ; t: kì dự báo Et =F t−D t Các phương pháp san mũ áp dụng phổ biến gồm phương pháp Giản đơn, Holt, Holt-Winter 2.1 Phương pháp san mũ 2.1.1 Phương pháp san số mũ Giản đơn Phương pháp san hàm số mũ giản đơn thích hợp với dịng số liệu biến động Công thức phương pháp san hàm số mũ giản đơn sau: Y^ t +1=¿Y +¿ ¿ t Trong đó: Y^ t +1: giá trị dự đoán thời điểm t+1 Y^ t : giá trị dự đoán thời điểm t Y t : giá trị quan sát thời điểm t : hệ số san mũ Phương pháp san mũ đơn giản cho giá trị dự báo giá trị trung bình có trọng số giá trị thực tế giá trị dự báo thời điểm t Yếu tố quan trọng phương pháp san mũ việc xác định hệ số san mũ Nếu dãy số có nhiều biến đổi bất thường ta nên chọn gần ngược lại nên chọn gần muốn kết dự báo kết hợp với thay đổi gần số liệu 2.1.2 Phương pháp dự báo Holt Hầu hết chuỗi liệu kinh tế theo xu cố định Khi chuỗi thời gian có yếu tố xu ta cần phải dự báo giá trị trung bình (giá trị san mũ) độ dốc (xu thế) để làm sở cho dự báo tương lai Ý tưởng phương pháp Holt sử dụng hệ số san mũ ,β khác để ước lượng giá trị trung bình độ dốc chuỗi thời gian (theo mơ hình san mũ đơn giản) Ước lượng giá trị trung bình Lt =Y t +¿ Trong đó: Lt : giá trị san mũ (mới) thời điểm t Y t : giá trị quan sát thời điểm t : hệ số san mũ giá trị trung bình (0