Vận dụng phương pháp dự đoán thống kê trong việc nghiên cứu xuất nhập khẩu hàng hoá

http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Lời mở đầu Ngày với xu hội nhập, đất nớc ta không ngừng đổi để theo OBO OKS CO M kịp với n−íc kh¸c (c¸c n−íc ph¸t triĨn) cịng nh− khu vực Xuất nhập hàng hoá tơng lai vấn đề mà quan tâm Không phải ngẫu nhiên mà việc xuất gạo ta thị trờng đứng thứ hai giới, mặt hàng khác: thuỷ sản, cà phê, mía, hạt điều, đồ thủ công mỹ nghệ đợc giới đánh giá cao Bên cạnh việc xuất việc nhập nhiều mặt hàng nh: đồ điện tử, máy móc công nghiệp việc xuất nhập hàng hoá đà tạo nên thị trờng kinh tế lớn cho Việt Nam , tạo công ăn việc làm cho đời sống cho nh©n d©n ViƯt Nam Nh−ng viƯc xt nhËp khÈu năm tới nh nào? kim ngạch xuất nhập bao nhiêu? việc vận dụng phơng pháp dự đoán thống kê vận dụng dự đoán vào việc nghiên cứu xuất nhập hàng hoá ViƯt Nam lµ mét viƯc rÊt quan träng Néi dung nghiên cứu đề tài gồm ba phần lớn Phần một: Một số vấn đề chung dự đoán thống kê ngắn hạn Phần hai: Vận dụng số phơng pháp dự đoán thống kê để nghiên cứu xuất nhập hàng hoá Phần ba: Các giải pháp kiến nghị Nội dung vấn đề chắn không tránh khỏi thiếu sót mong đợc thông cảm thầy cô Em xin chân thành cảm ơn cô KI L Trần Thị Kim Thu đà tận tình giúp đỡ để em hoàn thành tốt viết Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Nội dung Phần I: Một số vấn đề chung dự đoán thống kê ngắn hạn Khái niệm OBO OKS CO M I Khái niệm, vai trò, yêu cầu dự đoán thống kê ngắn hạn Dự đoán thống kê ngắn hạn việc dự đoán trình tợng khoảng thời gian tơng đối ngắn, nối tiếp với việc sử dụng thông tin thống kê áp dụng phơng pháp thích hợp Ngày dự đoán ®−ỵc sư dơng réng r·i mäi lÜnh vùc khoa häc kü tht, kinh tÕ chÝnh trÞ x· héi víi nhiều loại phơng pháp dự báo khác Vai trò Dự đoán thống kê đợc thực với khoảng thời gian (còn gọi tầm dự đoán) ngày, tuần, tháng, quý, năm Kết dự đoán thống kê để tiến hành điều chỉnh kịp thời hoạt động sản xuất kinh doanh, sở để đa định kịp thời hữu hiệu Yêu cầu Tài liệu đợc sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê dÃy số thời giantức dựa vào biến động tợng thời gian đà qua để dự đoán mức ®é cđa hiƯn t−ỵng thêi gian tiÕp theo ViƯc sư dơng d·y sè thêi KI L gian ®Ĩ tiÕn hành dự đoán thống kê có u điểm khối lợng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng mô hình dự đoán tơng đối đơn giản thuận tiƯn viƯc sư dơng kü tht tÝnh to¸n Trong việc sử dụng dÃy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê yêu cầu tài liệu phải xác, phải đảm bảo tính chất so sánh đợc mức độ dÃy số vấn đề cần quan tâm số lợng mức độ dÃy số bao nhiêu? Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý ThuyÕt Thèng Kª NÕu mét d·y sè thêi gian có nhiều mức độ đợc sử dụng làm cho mô hình dự đoán không phản ánh đợc đầy đủ thay đổi nhân tố biến động tợng Ngợc lại, nÕu chØ sư dơng mét OBO OKS CO M sè mức độ thời gian cuối không ý đến tính chất tơng đối ổn định nhân tố tác động đến tợng Do cần phải phân tích đặc điểm biến động tợng để xác định số lợng mức độ dÃy số thời gian dùng để dự đoán thống kê II Một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê Dự đoán dựa vào phơng trình hồi quy Ta có phơng trình hồi quy theo thêi gian: Yt = f(t, ao , a1, , an ) Có thể dự đoán cách ngoại suy hµm xu thÕ: ˆ = f( t+h, a , a , , a ) Y t+h n Trong ®ã: h = 1,2,3, ˆ : møc ®é dự đoán thời gian t+h Y t+h Dự đoán dựa vào lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân Phơng pháp sử dụng lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ Ta đà biết lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân đợc tính KI L theo c«ng thøc: δ = y n − y1 n từ ta có mô hình dự đoán: y n+h = yn + δ *h (h= 1,2,3 ) ®ã yn : møc ®é cuèi cïng cña d·y sè thời gian Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Phơng pháp dự đoán đợc áp dụng tốc độ phát triển liên hoàn xÊp xØ b»ng OBO OKS CO M Ta ®· biết tốc độ phát triển trung bình đợc tính theo công thức t = n đó: yn y1 y1 : mức độ dÃy số thời gian yn: møc ®é ci cïng cđa d·y sè thêi gian Từ công thức có mô hình dự đoán sau: ˆ n+h = yn *( t)h Y III Dù đoán phơng pháp san mũ phần trên, số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê đà đợc đề cập đến, xây dựng mô hình dự đoán mức độ dÃy số thời gian đợc xem nh nhau, nghĩa có quyền số trình tính toán làm cho mô hình trở nên cứng nhắc, nhạy bén biến động tợng Vì để phản ánh biến động đòi hỏi xây dựng mô hình dự đoán, mức độ dÃy số thời gian phải đợc xem xét cách không nh nhau: mức độ ( cuối dÃy số) cần phải đợc ý nhiều mô hình dự đoán có khả thích nghi với biến động tợng Một KI L phơng pháp đơn giản để xây dựng lại mô hình dự đoán nh phơng pháp san mũ Giả sử thời gian t, có mức độ thực tế yt mức độ dự đoán yt dự đoán mức độ tợng thời gian tiếp sau ®ã (tøc thêi gian t+1 cã thÓ viÕt ): ˆ t+1 = α* yt + ( 1-α) * yˆ t Y Đặt 1- = ta có: Sinh viên thực hiƯn: TrÞnh Thu Hun http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê y t+1= *yt+ * y t ,: đợc gọi tham số san với + =1 nằm khoảng OBO OKS CO M [0,1] Nh− vËy, møc ®é dù đoán y t+1 trung bình cộng gia quyền mức độ thực tế yt mức độ dự đoán y t Tơng tự ta có: y t = * yt-1 +* y t-1 , thay vào công thøc sÏ cã: ˆ = α* y + α*β* Y t+1 t yˆ t-1 + β2* yˆ t-1 B»ng c¸ch tiếp tục thay mức độ dự đoán y t-1 , y t-i vào công thức ta cã : ∞ yˆ t+1= α* ∑i=0 βi* yt-i + i+1 * y t-i Vì ( 1-)= < nên i i+1 * i=0 i →1 Khi ®ã: yˆ t+1 = α* ∑i=0∞ βi * yt-i Nh y t+1 tổng số tất mức độ dÃy số thời gian tính theo quyền số, quyền số (hoặc giảm) theo dạng mũ tuỳ thuộc vào mức độ cũ dÃy sè c«ng thøc (1) cã thĨ viÕt: ˆ = yˆ + * ( y - y ) đặt e = (y - yˆ ) lµ sai sè dù ®o¸n ë thêi Y t+1 t t t t t t gian t th×: Yˆ t+1= yˆ t + α * et KI L Từ công thức cho ta thÊy viÖc lùa chän tham sè san b»ng α có ý nghĩa quan trọng: đợc chọn lớn mức độ cũ dÃy số thời gian đợc ý ngợc lại, nhỏ mức độ cũ đợc ý cách thoả đáng Để chọn phải dựa vào việc phân tích đặc biệt biến động tợng kinh nghiệm nghiên cứu đà qua ( số nhà nghiên cứu khuyên nên lấy [0,1; 0,4]).Giá trị tốt giá trị làm cho tổng bình phơng sai số dự đoán nhỏ Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê San mũ đợc thực theo phép đệ quy tức để tính Y t+1 ta phải có y t , để tính y t ta phải có y t-1 , để tính toán, ta phải xác định giá trị ban đầu ( hay điều kiện ban đầu) nh lấy giá trị hàm xu OBO OKS CO M dÃy số, số trung bình số giá trị đầu tiên, tham số IV Dự đoán dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên Một số mô hình tuyến tính ngẫu nhiên Có thể hiểu trình ngẫu nhiên tập hợp biến ngẫu nhiên xuất qua thời gian theo quy luật xác suất Một trình ngẫu nhiên đợc gọi dừng quy luật phân phối yt1, yt2, ,ytn Việc phân tích đặc điểm trình ngẫu nhiên chủ yếu dựa vào hàm tự hiệp phơng sai, hàm tự tơng quan Giả sử có trình ngẫu nhiên dừng: yt1, yt2, ,ytn víi kú väng: E [ yt]= M ph−¬ng sai: var[ yt]= E[( yt – M)2] = δ2 * y Hàm tự hiệp phơng sai: yk = cov[yt, yt-k] = E [(yt-M)*( yt-k-M)] Víi k= 0,1,2, Hµm tù t−¬ng quan: ] var[ y t ] * var[ y t − k ] = yk y0 KI L Víi k=0,1,2, [ cov y y , y t − k ρk = Trong thùc tÕ, ta chØ cã d·y sè thêi gian y1, y2, yn ®ã ta phải ớc lợng yk k qua ck Rk đợc tính từ dÃy n n Ck = ( ) * ∑ (yt − y )∗ (yt −k − y ) t =1 Rk = Ck/ C0 víi C0 = n ∑ n t =1 (y − y) t ; y= n ∑ yt n t =1 Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Các toán tử sau thờng đợc sử dụng để mô tả mô hình B: toán tử chuyển dịch phía trớc Bm* yt = yt-m OBO OKS CO M B* yt = yt-1 ∇: toán tử sai phân y t = y t y t −1 = (1 − Β ) ∗ y t ∇ ∇ d (1−Β) ∗ y = (1 − ∗ Β + Β )∗ y = (1−Β) ∗ y yt = yt t d t t Sau số trình tuyến tính dừng: Quá trình tự hồi quy bậc p- kí hiệu AR(p) Yt= Φ1 * yt-1 + Φ2 * yt-2 + +p* yt-p + at Trong 1, 2, ,p tham số hồi quy at trình khiết hay tạp âm trắng với E[at]=0, var[at]= *a2, cov[at, at-k]=0 BiĨu diƠn qua to¸n tư B (1 − Φ t ∗ Β − Φ ∗ Β − K − Φ p Β p ) ∗ y t = at hay KI L Φ p ( Β) y t = a t Hàm tự tơng quan: ρ k = Φ ∗ ρ k −1 + Φ ∗ ρ k −2 + K + Φ p 〉 ∗ ρ k − p hay Φ p (Β ) ∗ ρ k = Mét sè qu¸ trình AR đơn giản: trình bậc một: AR(1) yt= 1* yt-1+ at Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Hàm tự tơng quan: k k = Φ1 OBO OKS CO M k = = trình bậc hai: AR(2) yt = 1*yt-1+2*yt-2+at Hàm tự tơng quan: k = Φ ∗ ρ k −1 + Φ ∗ ρ k − Víi ρ1 ∗ (1 − ρ ) Φ1 = 1− ρ 2 ,Φ2 = ρ − ρ1 1− ρ Qu¸ trình bình quân trợt bậc q kí hiệu MA (q): yt=at-θ1* at-1 - θ2* at-2 - = θq*at-q 1,2 q: tham số Biểu diễn qua to¸n tư B: yt=(1-θ1*B-θ2*B2- -θq*Bq)*at hay yt= θ(B)* at Hàm tự tơng quan: KI L k + θ1 ∗ θ k + + θ ∗ θ k + + K + θ p − k ∗ θ k  2 +θ + K +θ q ρk =  , k = 1,2,K , q  0, k > q Mét số trình MA đơn giản: Quá trình bậc một:MA(1) yt=at-t*at-1=(1-1*B)*at Hàm tự tơng quan: Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Hun http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN §Ị án môn Lý Thuyết Thống Kê OBO OKS CO M  − θ1 ,k =1  ρ k = 1 + 0, k > Quá trình bậc 2: MA(2) yt=at-1*at-1-2*at-2=(1-1*B-2*B2)*at Hàm tự tơng quan: = − θ ∗ (1 − θ ) + θ12 + θ 22 ρ2 = −θ2 + θ 12 + θ 22 ρ k = 0, k Quá trình tự hồi quy bình quân trợt bậc p,q- ký hiệu ARMA(p,q) Đó kết hợp AR(p) MA(q) y t = y t −1 + K + Φ p ∗ y t − p + at − θ1 ∗ at −1 − K − θ q ∗ a t −1 hay : Φ(Β ) ∗ y t = θ (Β ) at thực tế, ARMA(1,1) thờng đợc sử dụng: y t = θ ∗ y t −1 + a t − θ ∗ a t −1 Trong thực tế phần lớn trình ngẫu nhiên không dừng, ngời ta sử dụng toán tử sai phân để chuyển trình dừng Khi sÏ cã: (1 − Φ ) ∗ Β − Φ ∗ Β − K − Φ p ∗ Β p ∗ ∇ d ∗ yt KI L hay, Φ (Β ) ∗ ∇ ∗ y t = ( ) at d Quá trình đợc gọi trình tổng hợp tự hồi quy trung bình trợt- kí hiệu ARMA (p,d,q), p bậc toán tử tự hồi quy, d bậc toán tử sai phân, q bậc toán tử trung bình trợt Phơng pháp luận Box Jenkins Box Jenkins đà đề phơng pháp dự đoán dựa vào mô hình ngẫu Sinh viên thực hiƯn: TrÞnh Thu Hun http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê nhiên mà thủ tục tiến hành đợc tóm tắt nh sau: Nhận dạng mô hình ớc lợng tham số Mô hình có đợc chấp nhận hay không OBO OKS CO M Lµm dõng d·y sè thêi igan llµ,l cã Dự đoán không Thay đổi mô hình Để làm cho d·y sè thêi gian thµnh dõng, ng−êi ta sư dơng toán từ sai phân phù hợp với dÃy đợc nghiên cứu Bớc nhận dạng mô hình nhẵm xác định tham số p,d, q Box Jenkins đà thiết lập hàm tự tơng quan đợc tính toán từ tài liệu thực tê với lý thuyết kết hợp kiểm định thống kê cho ý tởng mô hình cần chọn Phơng pháp thờng đợc sử dụng để ớc lợng tham số phơng pháp cực đại xảy ra, biểu dới dạng không tuyến tính phơng pháp bình phơng nhỏ Việc nhận dạng ớc lợng tham số mô hình nghệ thuật, đòi hỏi kết hợp kết lý thuyết, sử dựng phơng pháp lặp đồng thời dựa vào thực tế kinh nghiệm nghiên cứu Bớc hợp thức hoá hay xet xem mô hình đà lựa chọn có đợc chấp nhận hay không? Để trả lời câu hỏi ngời ta nghiên cứu số d đợc tính KI L toán xuất phát từ mô hình đà đợc ớc lợng xem nh biểu tạp âm trắng hay không? Việc phân tích hàm tự tơng quan phần trả lời vấn đề đợc đặt Đồng thời kiểm định đà đợc xây dựng để trả lời cách xác Kiểm thờng đợc sử dụng dựa kết sau đây: Nếu k (a ) ớc lợng tự tơng quan bậc k số d k số tuỳ ý, nhỏ n thì: Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê II Vận dụng phơng pháp dự đoán thống kê nghiên cứu xuất nhập hàng hoá Việt Nam Trong năm gần đây, xuất nhập cđa n−íc ta cã nhiỊu b−íc OBO OKS CO M thay đổi lớn Hàng nhập ngày đợc giảm tỷ trọng thiết bị toàn tăng tỷ trọng hàng rẻ gồm nguyên liệu, thiết bị, phụ tùng hàng tiêu dùng Đều phản ¸nh sù chun h−íng chÝnh s¸ch c«ng nghiƯp cđa ViƯt Nam vừa quan tâm xây dựng công trình có quy mô lớn nhng bên cạnh quan tâm đến sản xuất sản phẩm, hàng hoá để phục vụ cho ngời tiêu dùng nớc Không mà Việt Nam ngày có nhiều mặt hàng đợc xuất sang thị trờng quốc tế có mặt hàng dẫn đầu Qua bảng số liệu sau: Bảng Năm 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 1014 1167.6 1377.7 2085 2574 2609 11540 143038 526.5 938.2 1549.8 21021 3372.4 5427.6 3576 5106.1 914.7 1280.2 1745.8 2159.6 2231.4 2274.3 4190 4900 97.5 111.6 153.9 212.2 225.2 191.4 2083 2833 427.2 556.3 621.4 695.6 702 858.0 971 1475 2979.9 4053.9 5448.6 7254.3 9105 11360.3 23080 28622.1 Nhóm hàng Cnn khách sạn Công nghiệp nhẹ Hàng nông Hàng lâm sản Hàng thuỷ sản Tổng KI L sản Số liệu giá trị xuất ngành dệt may Việt Nam nh sau: Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Hun http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN §Ị án môn Lý Thuyết Thống Kê Bảng 1996 1997 1998 Giá trị 1150 1503 1450 1746.2 1891.9 1975.4 xuất khÈu (USD) 1999 2000 2001 2002 2003 2752 3630 OBO OKS CO M Năm Qua bảng1, bảng 2, ta thấy qua thời gian giá trị mặt hàng xuất tăng lên theo thời gian chứng tỏ ngày xuất Việt Nam tăng lên Để dự đoán giá trị xuất vào năm ta nghiên cứu đặc điểm biến hàng xuất khẩu, vạch rõ xu hớng tính quy luật phát triển Một số chØ tiªu vỊ d·y sè thêi gian sÏ gióp chóng ta dự đoán tốt việc xuất hàng hoá năm tới Xét bảng tổng giá trị xuất nhóm hàng từ năm 1993 đến năm 2000 ã Mức độ trung bình qua thời gian y= (y1 +y2 + + y8)/8= 11488.0125(triệu USD) Hàng năm tổng xuất trung bình nhóm hàng đạt 11488.0125(triệu USD/năm) KI L ã Lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối Lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn: i = yi -yi-1 (i=2,3, ,n) σ1997=y1997-y1996=4053.9- 2979.7=1074.2(triƯu USD) σ1998=y1998-y1997=5448.6- 4053.9=1394.7(triƯu USD) σ1999=y1999-y1998=7254.3-5448.6=1805.7(triªuUSD) σ2000=y2000-y1999=9105-7254.3=1850.7(triƯu USD) Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thèng Kª σ2001=y2001- y2000=11360.3-9105=2255.3(triƯu USD) σ2002=y2002-y2001=23080-11360.3=11719.7(triƯu USD) OBO OKS CO M σ2003=y2003-y2002=28622.1-23080=5542.1(triƯu USD) Ta thÊy r»ng gi÷a hai thêi gian liền lợng xuất tăng Lợng tăng giảm tuyệt đối định gốc:i=yi-y1(i=2,3, ,n) 1997=y1997-y1996=1074.2(triệu USD) 1998=y1998-y1997=2468.7(triệu USD) ∆1999=y1999-y1998=4274.6(triÖu USD) ∆2000=y2000-y1999=6125.1(triÖu USD) ∆2001=y2001-y2000=8380.4(triÖu USD) ∆2002=y2002-y2001=20100.1(triÖu USD) ∆2003=y2003-y2002=25642.2(triÖu USD) Lợng tăng hoăc giảm tuyệt đối trung bình: =(yn-yi)/(n-1) = (y2003-y1996)/7= 3663.17(triệu USD) Tốc độ phát triển ti=yi/yi-1 (i=2,3 ,n) t1997=y1997/y1996=1.3604 lÇn hay 136.04% t1998=1.344 lÇn hay 134.4% KI L t1999=1.331 lÇn hay 133.1% t2000=1.255 lÇn hay 125.5% t2001=1.247 lÇn hay 124.7% t2002=2.032 lÇn hay 203.2% t2003=1.24 lÇn hay 124% Ta thấy tốc độ phát triển qua năm tăng Giá trị tuyệt đối 1% tăng giảm Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thut Thèng Kª gi=yi-1/100 (i=2,3, ,n) g1997=y1996/100 =29.799(triƯu USD) g1998= 40.539(triÖu USD) OBO OKS CO M g1999=54.486(triÖu USD) g2000=72.543(triÖu USD) g2001=91.05(triệu USD) g2002=113.603(triệu USD) g2003=230.8(triệu USD) Qua tiêu khoảng thời gian từ năm 96 đến 2003 giá trị hàng xuất tăng Nh ta vào số phơng pháp dự đoán thống kê để nghiên cứu việc xuất hàng hoá từ năm 2004 đến 2005 1/ Dự đoán dựa vào lợng tăng giảm tuyệt đối bình quân: δˆ = y 2003 − y1996 = 3663.17(triÖu USD) Ta có mô hình dự đoán: y n + h = y n + δˆ ∗ h, (h = 1,2,3K) yˆ 2004 = yˆ 2003+1 = yˆ 2003 + δˆ ∗ =32285.27(triÖuUSD) yˆ 2005 = yˆ 2003+ = y 2003 + =35948.27(triệuUSD) 2/Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình t = n −1 y yn ⇒ t = 8−1 2003 = 1.382 (lần) y1996 y1 KI L tacó mô hình dự ®o¸n: yˆ n+ h = y n ∗ (t ) h y2004=y2003*(1.382)1=39555.74(triệu USD) y2005=y2003*(1.382)2=54666.04(triệu USD) 3/Dự đoán dựa vào mô hình san mũ đơn giản công thức dự đoán: yˆ t +1 = α ∗ y t + (1 − α ) ∗ yˆ t Sinh viªn thùc hiƯn: TrÞnh Thu Hun http://kilobooks.com THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê chọn =0.9 y0=(y1996+y1997)/2= y0 =3516.9(triÖu USD) y1=0.9*3516.9+0.1*3516.9=3516.9(triÖu USD) OBO OKS CO M y2=3033.6(triÖu USD) y3=3951.87(triÖu USD) y4=5298.927(triÖuUSD) y5 =7058.763(triÖu USD) y6=8900.374(triÖu USD) y7=11114.307(triÖu USD) y8=21883.43(triệu USD) y9=27948.233(triệu USD) dự đoán năm 2004 giá trị xuất là:27948.233 Dự đoán dựa vào hàm xu Từ bảng ta có Năm Tổng giá trÞ xuÊt khÈu T t2 1 16 25 36 2979.9 1997 4053.9 1998 5448.6 1999 7254.3 2000 9105 2001 11360.3 2002 23080 49 28622.1 64 36 204 2002 ∑ KI L 1996 91904.1 t*y t3 t4 ∑ t2*y 560674.3 1299 8772 378363.9 Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Mô hình 1: OBO OKS CO M ∑ y = n ∗ a + a1 ∗ ∑ t 91904.1 = ∗ a + 36 ∗a a = −4273.3 ⇒ ⇒  a1 = 3502.51 560674.3 = 36 ∗ a + 204 ∗ a1 ∑ t ∗ y = a ∗ ∑ t + a1 ∗ ∑ t Hµm xu thÕ: yˆ t =-4273.3+3502.51t yˆ 2004 = 27249.29 yˆ 2005 = 30751.8 Mô hình 2: y = n a + a1 ∗ ∑ t + a ∑ t 91904.1 = ± ∗a + 36 ∗ a1 + 204 ∗ a   ⇒ 560674.3 = 36 ∗ a + 204 ∗ a1 + 1299 ∗ a ∑ t ∗ y = a ∗ ∑ t + a1 ∑ t + a ∑ t  378363.9 = 204 ∗ a + 1299 ∗ a + 8772 ∗ a  ∑ t ∗ y = a ∗ ∑ t + a1 ∗ ∑ t + a ∗ ∑ t a = −448576  ⇒ a = 266563 a = −2899.8  yt= -448576+266563t-28998.8 *t2 ta cã SE1