[Nhóm 1]-[Bài Tiểu Luận]-[Các Phương Pháp Và Mô Hình Dự Báo Kinh Tế-Xã Hội].Docx

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang	47
Dung lượng	2,06 MB

Nội dung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ BÀI THẢO LUẬN CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINH TẾ XÃ HỘI ĐỀ TÀI DỰ BÁO GDP CỦA VIỆT NAM TRONG 4 QUÝ TIẾP THEO CỦA NĂM 2023 BẰNG CÁC PHƯƠNG PHÁP D[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ BÀI THẢO LUẬN CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI ĐỀ TÀI: DỰ BÁO GDP CỦA VIỆT NAM TRONG QUÝ TIẾP THEO CỦA NĂM 2023 BẰNG CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO KHÁC NHAU Lớp: 2307AMAT0511 Nhóm: 01 Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thị Hiên Bảng đánh giá thành viên STT Thành viên Hoàng Tiến Đạt 10 Nhiệm vụ Nhóm trưởng Thuyết trình + 1.4 Bùi Thị Linh Chi 2.4 + Tổng hợp Word Lê Thị Thu Hà Lời mở đầu, cảm ơn + 1.3 Nguyễn Việt Hồng Thuyết trình + 1.5 Trần Thị Thanh Huyền 2.1+ Chương Trần Thị Loan Chương Nguyễn Phương Liên 2.1 + Chương Nguyễn Khánh Linh 1.3 + 2.1 Trần Thị Khánh Linh 2.3 + Eview Phí Thị Lữ 2.4 + PowePoint Xếp loại A A A A A A A A A A MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO Chuỗi thời gian dự báo chuỗi thời gian 1.1.1 Mơ hình dự báo thô đơn giản 1.1.2 Mơ hình dự báo lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình 1.1.3 Mơ hình dự báo tốc độ phát triển trung bình 1.1.4 Mơ hình dự báo phương pháp trung bình trượt với k=3, k=5 1.2 Dự báo mơ hình xu .6 1.3 Dự báo phương pháp san mũ 1.3.1 Mơ hình dự báo san mũ đơn giản 1.3.2.Mơ hình dự báo san mũ Holt .8 1.3.3 Mơ hình dự báo san mũ Holt- Winter 1.4 Dự báo phương pháp phân tích 11 1.4.1 Dự báo mơ hình nhân tính .11 1.4.2 Dự báo mơ hình cộng tính .12 1.5 Phương pháp đánh giá sau dự báo .13 1.5.1. Mean Squared Error 13 1.5.2 Mean Absolute Error .14 1.5.3 Root Mean Square Error 14 CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG THỰC HIỆN DỰ BÁO TRÊN THỰC TIỄN DỰA THEO BỘ SỐ LIỆU CỤ THỂ 15 2.1 Dự báo chuỗi thời gian 16 2.1.1 Mơ hình dự báo thô đơn giản 16 2.1.2 Mơ hình dự báo lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình 17 2.1.3 Mơ hình dự báo tốc độ phát triển trung bình 19 2.1.4 Mơ hình dự báo phương pháp trung bình trượt với k=3 20 2.2 Dự báo mô hình xu 21 2.3 Mơ hình dự báo san mũ Holt- Winter 27 2.4 Dự báo phương pháp phân tích 30 2.4.1 Kiểm định yếu tố mùa .30 2.4.2 Dự báo 34 CHƯƠNG 3: SO SÁNH, ĐÁNH GIÁ SAU DỰ BÁO 40 LỜI CẢM ƠN 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO 43 LỜI MỞ ĐẦU GDP tổng sản phẩm quốc nội có nghĩa tổng giá trị tất hàng hóa dịch vụ cuối sản xuất ranh giới địa lý quốc gia khoảng thời gian xác định, thường quý, tháng, tháng năm Và dựa vào GDP ta đánh giá tình trạng tăng trưởng kinh tế quốc gia thời gian Nếu GDP suy giảm ta suy luận quốc gia tình trạng suy thối, lạm phạm, thất nghiệp, giá đồng tiền, … Nếu GDP tăng nghĩa quốc gia cải thiện lực sản xuất, người dân có thu nhập chi tiêu nhiều Và nhận thấy GDP số kinh tế quan trọng quốc gia, việc dự báo GDP giúp cho quốc gia có sách phù hợp để phát triển kinh tế Vì vậy, nhóm nghiên cứu thực đề tài: “ Dự báo GDP quý năm 2023 phương pháp phân tích mơ hình dự báo” CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH DỰ BÁO Chuỗi thời gian dự báo chuỗi thời gian Chuỗi thời gian tập hợp giá trị biến ngẫu nhiên( tiêu thống kê) xếp theo thứ tự thời gian: ngày, tuần tháng, quý năm,… Được ký hiệu chữ Yt, Xt, Zt,… Chuỗi thời gian thường chưa thành phần: - Thành phần xu (Tr - T) (Trend) - Thành phần chu kỳ(Cl-C) ( Cycle) - Thành phần mùa(Sn-S) (Season) - Thành phần ngẫu nhiên(Ir-I) (Irreland) Các đại lượng mô tả chuỗi thời gian  Trung bình theo thời gian - Với chuỗi thời kỳ: n Yi y =∑ i=1 n - Với chuỗi thời điểm: n 1 Y +Y +… + Y n y= 2 n−1 y= ∑ ti Y i i=1 n ∑ ti i=1  Lượng tăng (giảm) tuyệt đối - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: i =Yi−Y i-1 (i=2 , n) - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: i =Y−Yi (i=2 , n) n ∑ i =n Ta thấy i−2 - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình: n ∑i= ❑= i−2 n−1 Y −Y n = n n−1 n−1 Đại lượng này chỉ có ý nghĩa các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau, nghĩa là suốt thời kỳ nghiên cứu, hiện tượng tăng (giảm) với một lượng tương đối đều  Tốc độ phát triển - Tốc độ phát triển liên hoàn Yi ti= Y (i=2 , n) i−1 - Tốc độ phát triển định gốc Yi Ti= Y Ta thấy (i=2 , n) n Ti =ti Ti−1 ∏ ti=Tn i=2 - Tốc độ phát triển trung bình √∏ √ n−1 n i=2 ti = n−1 Yn Y1 Đại lượng này chỉ có ý nghĩa các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau, nghĩa là suốt thời kỳ nghiên cứu, chỉ tiêu đã phát triển với một tốc độ tương đối đều  Tốc độ tăng(giảm) - Tốc độ tăng(giảm) liên hoàn: y i− y i−1 i Ai= y = y =ti-1 i−1 i−1 (i=2 , n) - Tốc độ tăng giảm định gốc: Yi−Y ∆i Ai= Y = Y =Ti-1 (i=2 , n) - Tốc độ tăng giảm trung bình: a=t -1  Trị tuyệt đối 1% tăng (giảm) liên hoàn Y i− y i−1 y i Gi= ( % ) = Y i−Y i−1 100 = i−1 100 Y i−1 1.1.1 Mơ hình dự báo thơ đơn giản Y^ t+1 =Yt Mô hình này được áp dụng trường hợp thiếu dữ liệu quá khứ, vì nó chỉ dựa trên các thông tin sẵn có gần nhất 1.1.2 Mơ hình dự báo lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình Y^ n+L =Yn +❑L Trong đó: ^ n+L : giá trị dự đoán ở thời điểm n + L Y Yn: giá trị thực tế ở thời điểm n ❑: lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình L: tầm xa dự báo Phương pháp này được sử dụng biến động của hiện tượng có lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ 1.1.3 Mơ hình dự báo tốc độ phát triển trung bình Y^ n+L=Yn(t )L Trong đó: ^ n+L: giá trị dự đốn thời điểm n+L; Y Yn: giá trị thực tế thời diểm n; t : tốc độ phát triển trung bình; L: tầm xa dự báo Phương pháp này được sử dụng biến động của hiện tượng có tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ 1.1.4 Mơ hình dự báo phương pháp trung bình trượt với k=3, k=5 Y^ n+1= Y n+ Y n−1+ …+Y n−k +1 k Trong đó: ^ n+1: giá trị dự đốn thời điểm n+1; Y Yn: giá trị thực tế thời điểm n; K: khoảng trượt (=3,5) 1.2 Dự báo mơ hình xu Xu thế là sự vận động tăng hay giảm của dữ liệu một thời gian dài Sự vận động này có thể được mô tả bằng một đường thẳng hay đường cong toán học Có thể mô hình hóa xu thế bằng cách thực hiện một hàm hồi quy thích hợp giữa biến cần dự báo Y và thời gian T Một số dạng hàm xu điển hình: Yt=1+2T+Ut Yt==1+2T+ 3T2 +Ut Yt===1+2T+ 3T2 + 4T3+Ut Yt=1+ln(T)+Ut Yt=e1+2T+Ut Yt=1+2 T +Ut Ln(Yt)= =1+2T+Ut Dự báo thời điểm với hàm xu thế: 2T ^ t=❑ ^ Y 1+^ ^ ^ 2T +❑ ^ 3T Y^ t=❑ 1+❑ 2 ^ t=❑ ^ ^ 2T +❑ ^ 3T +❑ ^ 4T Y 1+❑ ln(T) ^ Y^ t=❑ 1+^ 2( ) ^ ^ Y^ t=❑ 1+ T σ σ ^ ^ ^ Y^ t = e ❑ +❑ T + = e ln (Y t )+ 2 Ln(Y^ t)= ❑ ^ 1+^ T 1.3 Dự báo phương pháp san mũ Phương pháp san mũ hay cịn gọi phương pháp dự đốn bình qn mũ phương pháp dự đốn thống kê ngắn hạn sử dụng nhiều công tác dự đoán thực tế giới Là ứng dụng mở rộng phương pháp trung bình trượt: Trung bình trượt dựa vào k quan sát gần Dựa vào giá trị trung bình trượt với trọng số giảm dần cho tất quan sát khứ Tùy thuộc vào đặc điểm dãy số thời gian chuỗi thời gian có biến động xu thế, biến động thời vụ hay khơng mà phương pháp san mũ sử dụng phương pháp sau: 1.3.1 Mơ hình dự báo san mũ đơn giản Phương pháp san mũ dựa sở lấy trung bình tất giá trị khứ chuỗi liệu dạng trọng số giảm dần theo hàm mũ Cách thể đơn giản phương pháp biểu theo công thức sau đây: Y^ t +1=αY t +(1-α)Y^ t Trong đó: Y^ t +1+1: giá trị dự báo (mới) giai đoạn t+1; α: hệ số san mũ; Y t : giá trị quan sát giá trị thực giai đoạn t;

Ngày đăng: 15/04/2023, 00:45