DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHẤP SAN MŨ

LOGO CHƯƠNG II DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Nội dung chính của chương Ngoại suy xu thế 2.1 Dự báo bằng phương pháp san mũ 2.2 2.3 Mở rộng san mũ 1.4 2.2. DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ 2.2.1. Trung bình trượt Ví dụ về doanh thu của 1 doanh nghiệp như sau: - Dự báo bằng phương pháp trung bình trượt (coi ảnh hưởng đến doanh thu của từng giai đoạn là như nhau): Năm 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Doanh thu 5 4 3 8 7 6 Bảng 1 Năm t Y t Y db (k=2) Y db (k=3) 2006 1 5 2007 2 4 2008 3 3 = (5+4)/2 = 4.5 2009 4 8 3.5 =(5 + 4+ 3)/3= 4 2010 5 7 5.5 5 2011 6 6 7.5 6 2012 7 6.5 7 - Dự báo bằng phương pháp trung bình trượt có trọng số: Trong đó: - Yt-i – là mức nhu cầu thực ở giai đoạn t-I; Và α t-i – là trọng số của giai đoạn t-i với ∑ α t-i = 1 và 0≤α t-i ≤1. Cũng với ví dụ trên, ta lần lượt cho trọng số giảm dần theo thời gian: trọng số của năm gần nhất bằng 0.5, của 2 năm trước là 0.3, của 3 năm trước là 0.2. : Năm t Y t 2005 1 5 2006 2 4 2007 3 3 2008 4 8 =(5*0.5 + 4*0.3 + 3*0.2) = 4.3 2009 5 7 4.5 2010 6 6 5.3 2011 7 7.3 Biểu diễn trên hệ trục tọa độ 2.2.2. San mũ bất biến 2.2.2.1. Điều kiện áp dụng Mô hình san mũ bất biến thường phù hợp với loại dữ liệu không thể dự đoán được có xu hướng tăng hay giảm (tức là không thể hiện một xu thế) hoặc không tuân theo các giao động mùa vụ, và áp dụng dự báo trong ngắn hạn. Mục tiêu của phương pháp này là ước lượng giá trị trung bình hiện tại và sử dụng giá trị này làm giá trị dự báo cho tương lai. 2.2.2.2. Mô hình dự báo  là giá trị dự báo (mới) ở giai đoạn t+1  α là hệ số san mũ  Y t giá trị quan sát hoặc giá trị thực ở giai đoạn t  là giá trị dự báo (cũ) ở giai đoạn t Ý nghĩa của hệ số san α - Khi α  0 thì (1- α)  1 , i tăng lên thì α(1-α) i giảm chậm về quá khứ, thích hợp với chuỗi có tính ổn định - Khi α  1 thì (1 – α) 0 , i tăng lên thì α(1-α) i giảm nhanh về quá khứ, thích hợp với chuỗi có biến động lớn. 2.2.2.3. Các bước tiến hành dự báo Bước 1: Xác định dạng hàm dự báo Bước 2: Xác định hệ số san mũ α Bước 3: Tính các giá trị ban đầu Bước 4: Tính các giá trị dự báo tiếp theo [...]... -0.125 0.0080 11 16 15.60 0.400 0.0250 12 15.5 15.68 -0.180 0.0116 2.2.3 Mô hình san mũ HOLT 2.2.3.1 Điều kiện áp dụng Khác với san mũ bất biến, mô hình san mũ Holt được sử dụng đối với dữ liệu có yếu tố xu thế (phản ánh rõ xu hướng biến động) Holt (1957) đã phát triển một phương pháp san mũ, được gọi là phương pháp san mũ tuyến tính Holt, cho phép suy diễn các xu thế cục bộ và có thể được sử dụng cho... 2009 6 22.5 5 0.7 Bước 2: Ước lượng tham số Để đánh giá yếu tố xu thế, phương pháp sử dụng phổ biến là phương pháp bình phương tối thiểu (OLS – Ordinary Least Square) Trường hợp tổng quát ta có: p xt = 0 + a ∑ k= 1 k ai ti + t U Việc ước lượng các tham số (ai) được tiến hành theo phương pháp bình phương nhỏ nhất Ta quy về giải hệ phương trình chuẩn sau: n n n n t =1 t =1 t =1 t =1 na 0 + a1 ∑ t + a... trước khi dự báo, mục đích là nhằm loại bỏ sai số (nếu có) và làm nổi rõ xu thế của chuỗi thời gian Sai số đối với chuỗi thời gian được phân làm 3 loại sai số: sai số thô, sai số hệ thống, sai số ngẫu nhiên Sai số thô và sai số hệ thống được khắc phục bằng phương pháp sau: + Phân tích đối chứng kinh tế - kỹ thuật: căn cứ vào mối quan hệ giữa các chỉ tiêu để phát hiện tính bất hợp lý của số liệu  +Phương. .. p có a + t 1 đa + + a t 0 1 2 + Hoặc có dạng hàm Gompertz: Yt = S * e-ba^t + Hoặc dạng hàm Logistic: Yt = S/(1+ e-ast-c) p 2.1.3.2 Các bước xây dựng hàm xu thế Bước 1: Xác định dạng hàm Phương pháp phân tích số liệu thống kê: Có thể nhận định hàm xu thế dựa vào sai phân: Cách tính sai phân: + Sai phân bậc 1: D1t = Yt - Yt-1 + Sai phân bậc 2: D2t = D11 - D1 (t-1) + Sai phân bậc p: Dpt = D(p-1)t – D(p-1)(t-1)... Revenue 35 40 45 Kết quả xử lý bằng phần mềm Eviews Trường hợp 2: Nếu một chuỗi thời gian có yếu tố mùa, thì hệ số tự tương quan ở độ trễ “mùa” khác không một cách có ý nghĩa thống kê +Độ trễ “mùa” cho dữ liệu quí là 4 và dữ liệu tháng là 12, 500 450 400 350 300 250 200 150 100 5 10 15 20 25 30 SALES 35 40 45 50 Hệ số tự tương quan và tương quan riêng phần 2.1.2.4 Phương pháp xây dựng chuỗi thời gian Để sử... số Để kiểm tra ta tính toán các chỉ tiêu sau: Với α = 1% và n =21 t0,01(21) = 2.528 Như vậy, loại bỏ quan sát thứ 10 vì quan sát này thực sự có chứa sai số thô, và thay giá trị này bằng đúng giá trị trung bình y = 6.541 - Phương pháp nội suy cắt – dán: để loại trừ các yếu tố ngoài giả thiết Những nhân tố trong quá khứ dù có tác động lớn nhưng trong tương lai không còn tồn tại hoặc tác động yếu thì cần... thời gian Xu thế Chu kì Thời vụ Ngẫu nghiên b Xác định các thành phần của chuỗi thời gian dựa vào hệ số tự tương quan Tự tương quan: là tương quan giữa đại lượng và độ trễ của nó trong một hoặc nhiều thời đoạn Nếu dữ liệu ngẫu nhiên, hệ số tự tương quan giữa Yt và trễ bậc k (Yt-k) cho bất kỳ độ trễ nào là gần bằng không (có ý nghĩa thống kê) Công thức xác định hệ số tự tương quan: Ví dụ minh họa Bảng... 141 10 Mười 157 147 146 11 Mười một 150 157 147 12 Mười hai 160 150 157 Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan 1704 Y = = 142 12 n r1 = ∑(Y − Y )(Y t =1+1 −Y ) t −1 t n (Yt − Y ) 2 ∑ 843 = = 0,572 1474 t =1 n r2 = ∑ (Y − Y )(Y t =3 t n t −2 −Y ) (Yt − Y ) 2 ∑ t =1 682 = = 0,463 1474 Nghiên cứu dữ liệu bằng phân tích tự tương quan Hệ số tự tương quan giữa các đại lượng có độ trễ khác nhau theo... p+ 2 n n + + a p ∑ t = ∑ x t t p t =1 2p t =1 * Trường hợp hàm bậc 1: Y = a + bt, để ước lượng được tham số ta giải hệ phương trình sau:  na b t = X  +∑ ∑    a ∑ b∑ = t + t2 X ∑* t   * Trường hợp đối với hàm bậc 2: Yt = a + bt + ct2, để ước lượng được các tham số ta giải hệ phương trình sau:  na +b ∑ +c ∑ 2 = ∑X t t    a ∑ +b ∑ 2 +c ∑ 3 = ∑Xt t t t    2 a t2 t3 t4  ∑ +b ∑ +c ∑ = ∑Xt... bộ phận xác định của chuỗi thời gian thể hiện khuynh hướng phát triển dài hạn của chuỗi thời gian đó” Việc xác định thành phần xu thế chia làm 2 quá trình: * Xác định dạng hàm xu thế: có thể xác định bằng cách biểu diễn các quan sát của chuỗi thời gian trên hệ trục tọa độ rồi phán đoán dạng đường cong xu thế * Phân tích số liệu thống kê: 1 số dạng hàm xu thế cơ bản: - Dạng 1: Xu thế tuyến tính Nếu . nhau): Năm 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 Doanh thu 5 4 3 8 7 6 Bảng 1 Năm t Y t Y db (k =2) Y db (k=3) 20 06 1 5 20 07 2 4 20 08 3 3 = (5+4) /2 = 4.5 20 09 4 8 3.5 =(5 + 4+ 3)/3= 4 20 10 5 7 5.5 5 20 11. BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Nội dung chính của chương Ngoại suy xu thế 2. 1 Dự báo bằng phương pháp san mũ 2. 2 2. 3 Mở rộng san mũ 1.4 2. 2. DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ 2. 2.1. Trung bình trượt . nhất bằng 0.5, của 2 năm trước là 0.3, của 3 năm trước là 0 .2. : Năm t Y t 20 05 1 5 20 06 2 4 20 07 3 3 20 08 4 8 =(5*0.5 + 4*0.3 + 3*0 .2) = 4.3 20 09 5 7 4.5 20 10 6 6 5.3 20 11 7 7.3 Biểu diễn