PowerPoint Presentation DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI Introduction Introduction 1 Mở cửa sổ Stata 2 Bắt đầu làm việc File/log/begin 3 Nhập dữ liệu Cách 1 File/import/excel Cách 2 Chọn biểu tượng tr[.]
DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI Introduction Introduction Mở cửa sổ Stata Bắt đầu làm việc: File/log/begin… Nhập liệu: Cách 1: File/import/excel… Cách 2: Chọn biểu tượng sổ Mơ tả liệu: Statistics/summeries… Thiết lập thời gian Vẽ đồ thị chuỗi thời gian Thiết lập thời gian: Thiết lập thời gian: Vẽ đồ thị chuỗi thời gian Vẽ đồ thị chuỗi thời gian Nhận diện phương pháp dự báo PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ❖ Phương pháp giản đơn ➢ Trường hợp bản: ➢ Trường hợp điều chỉnh xu thế: ➢ Trường hợp điều chỉnh thời vụ: ❖ Phương pháp trung bình ➢ Trung bình giản đơn: ➢ Trung bình di động (trượt) giản đơn: ➢ Trung bình di động (trượt) có trọng số: PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ giản đơn ❖ Phương pháp san mũ có điều chỉnh xu ➢ San mũ kép cuả Brown: ➢ San mũ hai tham số Holt: PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ ❖ Số liệu & Đồ thị year supermarket 2005 385 2009 451 2010 571 2011 638 2012 659 2013 724 2014 762 2015 812 2016 869 Hàm dự báo: yˆt = aˆ + bˆ * t PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ ❖ Tạo biến số thứ tự quan sát: PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ ❖ Dự báo generate smh1 = 361.75+ t *58.11667 PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ ❖ Các tiêu đo lường độ xác dự báo Sai số dự báo: gen e1=sm-smh1 2.Sai số trung bình: egen ME = total(e1/9) Sai số tuyệt đối trung bình: egen MAE = total(abs(e1) /9) Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình: egen MAPE = total(abs(e1/sm) /9) Sai số bình phương trung bình: egen MSE = total(e1^2/9) 6.Căn bậc hai sai số bình phương trung bình: gen MRSE = sqrt(MSE) ❖ Làm số thập phân cịn chữ số sau dấu ",“ Ví dụ 9,87654321 => 9,88 foreach var of varlist M* { replace `var' = round(`var', 01) } ❖ Liệt kê giá trị ME, MAE , MRSE theo dòng tabstat M* ❖ Theo cột tabstat M*, columns(statistics) PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ ❖ Kết tính tốn sai số dự báo PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ❖ Phương pháp giản đơn ➢ Trường hợp bản: gen smh2 = L1.sm Hoặc gen smh2 = sm[_n-1] ➢ Trường hợp điều chỉnh xu thế: generate sp = sm[_n]-sm[_n-1] gen g=sm+sp gen smh3=l1.g ➢ Trường hợp điều chỉnh thời vụ: gen smh4=L4.sm PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ❖ Phương pháp trung bình ➢ Trung bình giản đơn: *Tính TB mẫu gen y_mean = forvalues j = 1/n { quietly summarize y if t< (_N-n+`j') replace y_mean = r(mean) if t == (_N-n-1+`j') } *Dự báo gen y_hmean = L1.y_mean * Hoặc gen y_hmean2 = y_mean[_n-1] PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ➢ Trung bình di động (trượt) giản đơn: PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ➢ Trung bình di động (trượt) giản đơn: PHƯƠNG PHÁP LÀM TRƠN SỐ LIỆU ➢ Trung bình di động (trượt) có trọng số * Giá trị TBT: tssmooth ma sm6 = sm, weights(1 ) The smoother applied was: (1/6)*[1*x(t-2) + 2*x(t-1) + 3*x(t)]; x(t)= sm * Dự báo: gen smh6= L1.sm6 Hoặc gen smh6= sm6[_n-1] PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ giản đơn PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ giản đơn PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ kép PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ kép PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ hai tham số PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ ❖ Phương pháp san mũ hai tham số