Đề làm được điều này, hiện nay trong nưác và trên thế giái đã áp dụng rất nhiều phương pháp khác nhau, trong đó có mết phương pháp được sử dụng mết cách hiệu quả và phố biến đó là phương
Trang 1
Les
TRUONG DAI HaC NGAN HANG TP.HCM
_—-kOEHlœ -
TIAU LUAN KAT THUC Hac PHAN
DA TAI
UNG DUNG HAM EXPONENTIAL SMOOTHING TRONG EXCEL DA GIAI BAI TOAN DU DOAN CHUOI THOI GIAN
SVTH: NGUYAaN THa LAM NHI MSSV: 030335190181
LaP: DOS GVHD: MAI NGaC THANG
Tp Hé Chi Minh, 2021
H
Trang 2
NHẮN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN
Trang 3MỤC LỤC
)):£ 9.9400.690 icA2i5 0 1 2
MUC LUC 3
LOL NOT DAU o.oo eesessesscsssssssssssssnnesessssssesecsossssnvensvessesessssnssssssnossseseeeessssssssunvenmnisesssssssnsnssnsnnnsneessesesae 5
1 Tính cắp thiất ctta GA tai o cccccccccccccccccssssssssssessssesssecsssecasscesussessnessssecsssecssscasseesssseeesecesseeeseceasseessees 5
2 Mue dich nghién ctru ctia QA tai cccccccccccssssssssssssssssesssscsssecsssscsssessssccsseeesscessseassnecesneesneceaseeesses 5
3 Kat cau bai mghién Cuu ooo ố ốố ố 6
CHƯƠNG T: CƠ Sà LÝ THUYẢTT › ›› 191221217171 1 1.Hiiriio 7
1 Khái quát vÁ chui thịi gian -5oc- 5c rà thecrrnntrrrnH xe rerrrre 7
2 Bài toán dụ đoán chuji (hịÏ ØÏa1 - sọ nàn HH TH HT HT Hàn rhưkp 7
No La na ốc 7 1N ha 7 3.2 Exponential smoothing nh ố 7
CHUONG II: UNG DUNG HAM EXPONENTIAL SMOOTHING TRONG EXCEL DA GIAN
BAI TOAN DU DOAN CHUOI THÓI GIAN HH HH HH Hiệp 8
1 Ví dụ phân tích Exponential Smoothing - - - - + +3 é*SrkErsrkrrsrrkrkekrkrkrsirrkrei 8 Hinh 1: S6 liéu phan tich Exponential SimoOtHNg ào ecu ch HH HH Ha reryk 9 Hình 3: Ví dụ cách chọn trọng SO GE Ute 0H TT TH HH HH1 1x rrrrrrrrke 11
2 Sử dụng hàm Exponenfial Smoothing trong Data AnalySi 7c nsnsrererres 11 Hình 6- Thanh 1đb dữ ỦIỆU cà Thọ Hy TT TH ch TT ĐH TC rà ĐH EEH 12 Hình 7: Truy cập EXDOHeHHIQÏ SIHOOHH Là à HH H nH nHnHH T HHHHH H Tà H H Hà H H 12 Hình 9: Hộp thoại ExponeHHldl sIHOOtHHHđ «cà kh HH Hàn HH TH Tà TH Hà TH 13 Hình 9: Bảng kết quả chạy ExponelHial simOOtHẲH.ả occ sec chen nh Hee 13 Hình 10: Kết quả dự đoán giá mở cửa ngày 2/0/2021 ào che reưee 14 Hinh 11: Biéu dé dw dodn Exponential smoothing
Hình 13: Hộp thoai Exponential smoothinng ccecsccsccvsevevecvee vee vneevevseveneneevesnevaneonsvecsaecevsesvaecnesnaesenaesnaenas 15
CHUONG III: NHAN XET VA KAT LUAN 0.o.ccccsescesssssssssessssosssssssessssssessssssessssusessssecssucesenseceesnecessssee 15 nh) ẽ ẽ :“:{‡‹‡:‹,gŒ ),.àH.HẬĂẬĂÀ),,H., 15
Qe Kat nai na -15(jäđŒäăấ—.,, ,), HĂĂHH 16
IV 18010)089:7) 09:70 ẽ4dä::: ,.)H.)H, , 16
Trang 4MỤC LỤC HÌNH ẢNH
Hình 1: Số liệu phân tich Exponential Smoothing .c c ccsscsssssvessessesvesveevsessessecsesseeseesesseees 9 Hình 3: Ví dụ cách chọn trọng SỐ để dự đOÁH 5c Sc SE ST SE 1E E1 EEErererres 11 Hình 4, 5: Cách truy cập ứng dụng DalA ÁHỈVSÍS .àà Ăn key 11
Hiinh 6: Thanh tA4b dữ LIỆH Ăn HH H HH HH HH KH HH TH KT xa 12
Hinh 7: Truy cap Exponential SmOOthineg .àẶẶẶQ TT TQ HH HHH HH 12 Hình Š- Hộp thoại FXpDOH€HHAÍ SIHOOHH Ăn HH HH HH HH key 13 Hình 9: Bảng kết quả chạy Exponential smoothing 5s ccccccckeccccscrrerereervee 13 Hình 10: Kết quả dự đoán giá mở cửa ngày 2/9/2021 2c cc+SccSccSccEEErrrkerveei 14 Hình 11: Biêu đồ dự đoán Exponeniial simootHing -s©-sccc+ccsckeckecxccrrrereercee 14 Hinh 12: Cit phdip ham Corre 0n nổ nố.ốố.ốe 14 Hinh 13: Hộp thoại EXpon€HIlÍ SHOOHÍH cà HH key 15
Hinh 14: Bang két qua vt DiGU AO eseeseescccsessessesseessessesssssessesvessessssussussissiessessessessessieeseesees 15
Trang 5LOI NOI DAU
1 Tính cáp thiát của đÁ tài
Trong hoạt đêng kinh tế xã hếi của mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thô, mỗi đơn vá hoạt déng kinh doanh déu hưáng tai những mục tiêu lợi nhuận, lợi ích kinh tế Tuy nhiên, không chê bó hẹp trong phạm vi kinh tế mà còn trong tất cả các lĩnh vực khác của đổi sống xã héi, chúng ta cần phải biết những gì về quá khứ, hiện tại và cả tương lai, dé
từ đó có thê đưa ra được những đánh hưáng, quyết đánh đúng đắn nhất Đề làm được điều này, hiện nay trong nưác và trên thế giái đã áp dụng rất nhiều phương pháp khác nhau,
trong đó có mết phương pháp được sử dụng mết cách hiệu quả và phố biến đó là phương
pháp phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế
Trưác nền kinh tế thá trưêng héi nhập có tính toàn cầu ngày nay càng phát triển, các doanh nghiệp luôn bá đặt trong tình trạng cạnh tranh gay gắt, ngày càng khốc liệt vì
sự sống còn của chính mình thì việc dự bảo được các yếu tố tương lai là mét loi thé rat lán trong việc đưa ra các quyết đánh đầu tư, kinh doanh hiệu quả Dự báo được biết đến là mết yêu tố quan trãng của hầu hết các quyết đánh kinh doanh là lập kế hoạch kinh tế, là mết tập hợp các công cụ giúp ngưêi ra quyết đánh đưa ra các phán đoán tốt nhất về các sự kiên tương lai (dựa vào quá khứ và hiện tại) Có rất nhiều loại dự báo như dự báo doanh thu, dự báo kỹ thuật công nghệ, tiên đoán doanh số bán hàng trong đó có mết dự báo
thưêng được nhắc đến là dự báo chuỗi thêi gian
Các ngành công nghiệp từ năng lượng và bán lẻ đến vận tải và tài chính ngày nay dựa vào dự báo chuỗi thêi gian để dự báo nhu cầu sản phâm, phân bo nguồn lực, hiệu suất tài chính, bảo trì dự đoán và vô số ứng dụng khác Thông thưêng, dự báo chuỗi thêi gian có thê thực hiện bằng nhiều cách, nhưng trong bài luận này sẽ đề cập đến phương pháp sử dụng hàm Exponential smoothing (làm mán số mũ) - phương pháp khá phô biến
và được sử dụng rêng rãi, đưa ra những dự đoán hiệu quả
2 Mục đích nghiên cứu cua dA tài
Nghiên cứu và hiệu sâu về dự báo chuỗi thê¡ gian, có thê dự đoán được băng nhiêu
phương pháp
Tiếp cận và ứng dụng được hàm Exponential smoothing trong Excel, đưa ra cách
sử dụng hiệu quả trong dự báo chuỗi théi gian
Hoàn thành bài tiêu luận kết thúc hãc phần môn hãc Tin hãc ứng dụng
Trang 63 Kat cau bài nghiên cứu
Chương l: Cơ sá lý thuyết, khái niệm vẻ chuỗi théi gian, so lược về hàm Exponential smoothing và cách sử dụng
Chương 2: Cách thực hiện ứng dụng hàm Exponential smoothing để dự đoán
chuỗi thêi gian, xử lý số liệu
Chương 3: Nhận xét, kết quả, kết luận
Trang 7CHUONG I: CO Sa LY THUYAT
1 Khai quat vA chuii thii gian
Chudi théi gian (time series) trong thống kê, xử lý tín hiệu, kinh tế lượng và toán tài chính là mệt chuỗi các điểm dữ liệu, được do theo từng khoảng khắc thếi gian liền nhau theo mết tần suất thểi gian thông nhất Phân tích chuỗi théi gian bao gồm các phương pháp để phân tích dữ liệu chuỗi théi gian, dé tir do trích xuất ra được các thuếc tính thống kê có ý nghĩa và các đặc điểm của dữ liệu [1]
2 Bài toán dụ đoán chujii thịi gian
Dự báo chuỗi théi gian là mết kỹ thuật dé dự đoán các sự kiện trong tương lai
bằng cách phân tích các xu hưáng trong quá khứ, dựa trên giả đánh rằng các xu hưáng trong tương lai sẽ tương tự như các xu hưáng lách sử Dự báo liên quan đến việc sử dụng
các mô hình phù hợp vái dữ liệu lách sử để dự đoán các giá trá trong tương lai Các vẫn đề
dự báo liên quan đến thành phần thểi gian yêu cầu dự báo chuỗi thêi gian, cung cấp
phương pháp tiếp cận theo hưáng dữ liệu để lập kế hoạch hiệu quả và hiệu quả Tùy
thuếc vào hoàn cảnh và những øì đang được dự báo, dự báo có thê liên quan đến các khoảng théi gian khác nhau
3 Exponential smoothing
3.1 Dinh nghia
Lam mán theo cấp số nhân là mết quy tắc của kỹ thuật ngón tay cai dé lam man dit liệu chuỗi thểi gian băng cách sử dụng hàm cửa số hàm mũ Trong khi trong đưểng trung bình đêng đơn giản, các quan sát trưác đây có trăng số như nhau, các hàm số mũ được sử dụng để ấn đánh trăng số giảm dân theo cấp số nhân theo thếi gian Đây là mết thủ tục đá hac và đá áp dụng đề đưa ra mét số quyết đánh dựa trên các giả đánh trưác của ngưễi
dùng, chăng hạn như tính thểi vụ Làm trơn hàm mũ thưểng được sử dụng để phân tích
dữ liệu chuỗi thêi gian [2]
3.2 Exponential smoothing trong Excel
Làm mán theo cấp số nhân là mết trong 3 phương pháp dự báo bán hàng hàng đầu được sử dụng trong các số liệu thông kê Làm mán theo cấp số nhân là mết phương pháp
dự báo thực tế hơn đề có được bức tranh tốt hơn về doanh nghiệp
Trang 8¢ Lam trơn hàm mũ đơn giản / đơn: Trong kiểu này, ơ (alpha) gan vai giá tra
0 Khi ơ (alpha) gần bằng 0, điều đó có nghĩa là tốc để làm mán dián ra rất chậm
Chuỗi dữ liệu thô thưêng được biêu dián bằng {x:} bắt đầu tại théi điểm t = 0 và
đầu ra của thuật toán làm mán hàm mũ thưếng được viết là {st}, c6 thể được coi là ưác
tính tốt nhất về gid trá tiếp theo cua x sẽ là Khi chuỗi quan sát bắt đầu tai théi diém t = 0, dạng đơn giản nhất của làm trơn hàm mũ được đưa ra bái các công thức [3]
© ^¿ @ 1=9 © © +129 )Ô ^@ lộ Trong đó là hệ số làm mán và0 <$ <1
¢ Lam mịn theo cắp số nhân kép: Phương pháp này thích hợp đề phân tích dữ liệu, trong do hiển thá nhiều chế báo xu hưáng hơn
* Làm mịn ba hàm mũ: Phương pháp này phủ hợp vái dữ liệu, cho thấy nhiều xu hưáng hơn và cũng có tính thêi vụ trong chuỗi
CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG HÀM EXPONENTIAL SMOOTHING TRONG
EXCEL DA GIAN BAI TOAN DU DOAN CHUOI THÔI GIAN
Trong kinh doanh rất thưêng gặp các chudi théi gian như doanh thu hàng tháng,
sản lượng bán hàng tháng Việc dự báo giá trá tương lai của chuỗi théi gian là mết việc quan trãng và đặc biệt hữu ích Tuy nhiên, tính toán dự báo thủ công (tính trên giấy) khá kho khan va mat théi gian, sử dụng các phần mềm thống kê chuyên dụng (như SPSS,
SATA, EView, R, ) thi mat nhiều thếi gian hãc (vì phải hãc từ cơ bản trá lên) Giải
pháp đơn giản nhất, tận dụng kiến thức có săn) mà vẫn đảm bảo đề chính xác là sử dụng
Ms Excel
1 Ví dụ phân tich Exponential Smoothing
Tại mết mốc thêi giant cu thé, ta sé dùng các giá trá trưác đó, quá khứ để ưác lượng và
dùng chính các giá trã ưác lượng cho t này để dự báo các mốc thêi gian trong tương lai
(t1), (t2) hay nói cách khác là nhìn lại các giá trá dự báo tại mốc t trưác đó so sánh vai giá trá thực tế để xem xét sai số, lấy đó làm “bài hãc” dé dự báo các mốc thểi gian
cho tương lai [3]
© @ $ ¡=9 Ó © +129 3© @ lộ Vai@ © © +¡ là giá trá dự báo tại mốc théi gian trl; @ @ là giá trá thực tế tại thểi gian t
là dự báo tại mốc thếi gian t-1 va @ làhệ số làm mán hay duoc gai 1a trang SỐ
Trang 9Tại đây ta có dữ liệu giá chứng khoán AMD [4] lién tục trong 11 ngày Cho rằng trăng
s6 1a cdc sé khac nhau nhu @ == 0,2; @0,5= 47 co:
t x(t) x™t.t+1 CExp Smoothing)
Hinh 1: S6 liệu phén tich Exponential Smoothing Giải thích về bảng số: Hàng đầu tiên là quan sát 0, giai đoạn 0 Giá thực tế được má bán tai théi điểm t=0 là 4.6 Sử dụng exponential smoothing, cho rang quan
sát đầu tiên là dự báo
Ví dụ nhìn vào quan sát thử 11, dự đoán cho giai đoạn tiếp theolà@' = 0,5 vái giá má bán mái sẽ là 4.321 Néu @ = 0,7 thì dự đoán á giai đoạn 11 cho 12 là 4.346
Ví dụ muốn dự đoán giai đoạn 9 tử giai đoạn 8 vai @ =0,2tatinh duoc:
© ^;.- @ 5+12O OD ^;;
= 0.2 x 4.2 + (12 0.2)4.320 = 4.288
Trang 10Ta lại có biêu đồ sau:
Hình 2: Biểu đồ giao động của trọng số Giải thích: đây là quan sát thực tế cho những giai đoạn khác nhau, vái mỗi trang s6 @
khác nhau
Kết luận đưa ra là nêu trang số càng lán, ( hệ số giảm sóc càng nhỏ) thi dy bao (duéng xanh lá đậm) sẽ gan vai giá tra thực tế (đưêng xanh dương) và ngược lại trăng số càng
nhỏ sẽ đưa ra các dự báo ( hai đưểng còn lại) xa giá trá thực tế
+,
“ Vảy có cách nào chán tráng số?
- Dựa trên kinh nghiệm phân tích, sự am hiểu về đối tượng nghiên cứu cũng như các
yêu tố tác đêng đến nó đã biết từ trưác Ví dụ các nhà phân tích biết được các giá trá á
quá khứ gần hơn thưêng giúp ích nhiều cho việc dự đoán nên sẽ lấy trãng số cao hoặc
ngược lại
-_ Dựa trên sai số dự báo, trãng số nào có sai số dự báo thấp nhất sẽ được chãn Cách
đánh giả sai số dự báo dựa trên so sánh các chê tiêu MAE, MSE, MAPE à đây có ví dụ
sử dụng MSE vái công thức
Trang 11A | B | € | PB | E | F | 6 | H IBEmImsiaaxi
1 Alpha 02 0.5 07|
: \ xi) | XH! Exp Smoothing) e(t) e()^2
5 | 8/17/2021| 0 4.6 4.6 4.6 4.6
6 | 8/18/2021] 1 4.6] 4.614] 4590| 4574 -00640 -0.04| -0.0240| 0.0041 0.0016| 0.0006 7j 8/19/2021] 2 45[ 4589[ 4.540] 4515 -0.0992) -005 -00252|j 00098| 0.0025] 0.0006 8| 8/20/2021 3 45[ 4561| 4.495] 4470| 0.1114) -0.04] -0.0196] 0.0124] 0.0020| 0.0004
9 | 8/23/2021| 4 42| 4485| 4338| 4267 _-0.3051| _-0.16| -0.0869| 0.0931] 0.0248| 0.0075 10} 8/24/2021] 5 42| 4428| 4269| 4220| -02281 -0.07| -0.0201| 0.0520] 0.0047| 0.0004 11| 8/25/2021 6 4.2| 4372| 4209| 4171 -02225j -0.06| -0.0210| 0.0495] 0.0035 0.0004 12| 8/26/2021| 7 41[ 4320| 4160| 4128 -02100 -0.05| -0.0183| 0.0441| 0.0025 0.0003
13 8/27/2021 8 4.2| 4288| 4160| 4.150 -0.1280| 0.001 0.0095| 0.0164] 0.0000 0.0001
14 8/30/2021 9 4.2| 4272| 4.185 4192 -00624 0.031 0.0179| 0.0039| 0.0006 0.0003 15| 8/31⁄2021| 10 44] 4298| 4292| 4.338] 01021 0.11 0/0624 0.0104] 0.0116| 0.0039 16| 9/1/2021 II 44| 4308| 4432l 44346 00417 003 00037| 0.0017| 0.0008| 0.0000
17
Hình 3: Ví dụ cách chọn trọng số dé du đoản Vai các giá trá đã được tính tô đậm màu vàng, ta có thê lựa chãn trãng sô @ =0,7.Chi tiết cách làm xem tại file Excel đính kèm
+,
s* Thứ ba có thê dựa làm hàm Correl trong Excel tính ra mết hệ số giảm xóc cụ thé
để áp dụng
2 Sử dụng hàm Exponential Smoothing trong Data Analysit
s* Truy cập
Đề truy cập công cụ Exponential
ace! Options
smoothing, nhap vao tab File, nhap chan
More, chan Option Trong hép thoai Excel
Option, tiép chan Add-ins Tư SE Nerevrmrereereec-tỂ mem
Inactive Application Adding
Tiép tuc chan Analysis ToolPak, nhan OK
Add-ins ? x i4» 1 long E Ajd4dBowPkotEsl
Add-ins available:
aoa Analysis ToolPak - VBA Disabled none te ins
- Euro Currency Tools
Solver Add-in Cancel
Browse
Automation
Hình 4, 5: Cach truy cap ung dung Data Analysis