Mô hình dự báo thô điều chỉnh được dùng để điều chỉnh yếu tố mùa vụ và yếu tố xu thế. Điều chỉnh xu thế:
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT Môn: Dự Báo Kinh Tế Đề Tài Báo Cáo CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN GVHD: Thầy Nguyễn Duy Tâm Nhóm – K13401 NỘI DUNG Cơ sở lý thuyết: 1.1 Các mô hình dự báo thô: 1.1.1 Mô hình dự báo thô giản đơn 1.1.2 Mô hình dự báo thô điều chỉnh 1.2 Các phương pháp dự báo trung bình: 1.2.1 Trung bình giản đơn 1.2.2 Trung bình di động 1.2.3 Trung bình di động kép 1.3 Các phương pháp san mũ: 1.3.1 San mũ giản đơn 1.3.2 San mũ Holt 1.3.3 San mũ Winters Tình nghiên cứu dự báo thực tế: 2.1 Tình 2.2 Quy trình xử lí kỹ thuật Kết luận Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH DỰ BÁO THÔ MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN •• Định nghĩa: - Là mô hình thường ứng dụng nhiều cho doanh nghiệp thành lập yêu cầu sử dụng số lượng thông tin có sẵn gần • Công thức: Trong đó: • t+1 : giá trị dự báo giai đoạn t+1 • Yt : giá trị thực tế giai đoạn t Ưu điểm Dữ liệu không lớn, dễ sử dụng Nhược điểm Có độ xác thấp MÔ HÌNH DỰ BÁO THÔ ĐIỀU CHỈNH •- Mô hình dự báo thô điều chỉnh dùng để điều chỉnh yếu tố mùa vụ yếu tố xu • Điều chỉnh xu thế: t+1 = • Điều chỉnh mùa vụ: t+1 = Ưu điểm: Nếu điều chỉnh yếu tố mô hình dự báo tốt Nhược điểm: Nếu điều chỉnh xu bỏ qua yếu tố trội yếu tố mùa vụ MÔ HÌNH TRUNG BÌNH GIẢN ĐƠN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO TRUNG BÌNH MÔ HÌNH TRUNG BÌNH DI ĐỘNG KÉP MÔ HÌNH TRUNG BÌNH DI ĐỘNG Mô hình trung bình giản đơn •• Mô hình trung bình giản đơn biểu diễn: t+1 = • Khi quan sát đưa thêm vào, giá trị dự báo cho giai đoạn trung bình t+1 quan sát thêm vào t+1 = Ưu điểm Cập nhật liệu lớn đơn giản, dễ dàng tính toán Nhược điểm Là mô hình dự báo nhạy bén Mô hình trung bình di động • Sử dụng số quan sát gần làm giá trị dự báo Với hệ số trượt k, trung bình di động bậc k, kí hiệu MA(k) biểu diễn theo công thức: t+1 = • Ưu điểm: đơn giản dễ thực hiện, tốn chi phí • Nhược điểm: Chỉ sử dụng số quan sát gần Mô hình trung bình di động kép - Mô hình trung bình di động kép nhằm sử dụng dự báo liệu chuỗi thời gian có yếu tố xu • Ưu điểm: Đem lại kết dự báo xác phương pháp trung bình di động, phân biệt tầm quan trọng số liệu thời kỳ khác • Nhược điểm: Cần nhiều số liệu khứ Mô hình san mũ giản MÔ HÌNH DỰ BÁO Mô TRUNG BÌNH hình san mũ Holt Mô hình san mũ Winter Mô hình san mũ Winte – Định nghĩa: phương pháp mở rộng san mũ Holt liệu có chứa yếu tố mùa Yếu tố mùa chuỗi thời gian thuộc dạng phép cộng phép nhân Công thức • Ước lượng giá trị trung bình • Ước lượng giá trị xu : Ưu điểm: Đơn giản, không đòi hỏi thời gian tính toán, nhu cầu lưu trữ không lớn • Ước lượng giá trị số mùa: • Dự báo p giai đoạn tương lai: Nhược điểm: Bỏ qua yếu tố xu thế, phạm vi ngắn hạn Chương 2: Tình nghiên cứu cụ thể • Tình mô hình thô: Số liệu doanh thu công ty cổ phần Nhựa môi trường xanh An Phát từ năm 2007 đến năm 2014 (đơn vị: triệu đồng) Nguồn: http://www.cophieu68.vn/ Mô hình thô giản Thước đo độ xác mô hình Mô hình thô điều Đồ thị Thước đo độ xác • Tình mô hình dự báo trung bình: Số liệu thống kê giá trị xuất nhập hàng hóa Việt Nam giai đoạn 2004 – 2013 (Đơn vị: triệu USD) Nguồn:http://www.customs.gov.vn/Lists/ThongKeHaiQuan/ Mô hình dự báo trung bình giản đơn Thước đo độ xác Đồ thị Mô hình dự báo trung bình di độn Thước đo độ xác Đồ thị Mô hình trung bìn di động kép Thước đo độ xác Đồ thị • Tình mô hình san mũ Holt Winters: Số liệu doanh thu bán hàng cung cấp dịch vụ Công ty Cổ phần Pin Ắc Quy miền Nam (Đơn vị: tỷ đồng) Nguồn: http://www.stockbiz.vn/Stocks/PAC/FinancialHigh Bảng đánh giá độ xác mô hình san mũ Holt Winters: Thước đo độ xác Đồ thị Kết luận • Các phương pháp dự báo mang tính hiệu tương đối, dễ sử dụng, tốn đồng thời có khả đưa kết dự báo nhanh chóng có khả điều chỉnh cách hiệu yếu tố việc phân tích liệu có tính xu thế, mùa vụ dao động ngẫu nhiên • Nó tạo dễ dàng việc hiểu giải thích kết dự báo, làm tăng hợp lý việc giải thích kết sử dụng kết dự báo • Phù hợp với cá nhân làm nhiệm vụ phân tích liệu doanh nghiệp thông thường nhà phân tích kinh tế CÁM ƠN CÁC BẠN VÀ THẦY ĐÃ CHÚ Ý LẮNG NGHE! [...]... Chương 2: Tình huống nghiên cứu cụ thể • Tình huống về mô hình thô: Số liệu về doanh thu thuần của công ty cổ phần Nhựa và môi trường xanh An Phát từ năm 2007 đến năm 2014 (đơn vị: triệu đồng) Nguồn: http://www.cophieu68.vn/ Mô hình thô giản đơ Thước đo độ chính xác của mô hình Mô hình thô điều chỉn Đồ thị Thước đo độ chính xác • Tình huống về mô hình dự báo trung bình: Số liệu thống kê giá trị xuất nhập... trị xuất nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam giai đoạn 2004 – 2013 (Đơn vị: triệu USD) Nguồn:http://www.customs.gov.vn/Lists/ThongKeHaiQuan/ Mô hình dự báo trung bình giản đơn Thước đo độ chính xác Đồ thị Mô hình dự báo trung bình di độn Thước đo độ chính xác Đồ thị Mô hình trung bìn di động kép Thước đo độ chính xác Đồ thị • Tình huống về mô hình san mũ Holt và Winters: Số liệu về doanh thu thuần về bán...• Mô hình san mũ giản đơn Đưa ra một giá trị trung bình di động với trọng số giảm dần cho tất cả các quan sát trong quá khứ Công thức: Trong đó: • : Giá trị dự báo ( mới) ở giai đoạn t+1 • : Hệ số san mũ (0 < < 1) • : Giá trị quan sát hay giá trị thực ở giai đoạn t • : Giá trị dự báo (cũ) ở giai đoạn t Ưu điểm: Dự báo dữ liệu khó đoán được xu hướng tăng, giảm... Pin Ắc Quy miền Nam (Đơn vị: tỷ đồng) Nguồn: http://www.stockbiz.vn/Stocks/PAC/FinancialHigh Bảng đánh giá độ chính xác của mô hình san mũ Holt và Winters: Thước đo độ chính xác Đồ thị Kết luận • Các phương pháp dự báo này mang tính hiệu quả tương đối, dễ sử dụng, ít tốn kém và đồng thời có khả năng đưa ra kết quả dự báo nhanh chóng nhưng vẫn có khả năng điều chỉnh một cách hiệu quả các yếu tố căn bản... yếu tố xu thế và mùa vụ Mô hình san mũ Ho • Định nghĩa: là mở rộng của phương pháp san mũ giản đơn bằng việc đưa thêm một thừa số xu thế và phương trình san mũ để điều chỉnh yếu tố xu thế • Ưu điểm: Dự báo được với cả dữ liệu khó đoán được xu hướng tăng, giảm • Nhược điểm: Bỏ qua các yếu tố xu thế và mùa vụ Việc chọn hệ số san mũ đòi hỏi sao cho thích hợp để đạt được một dự báo chính xác Công thức... Lt-1) + (1 – )Tt -1 • Dự báo p giai đoạn trong tương lai: t + p = Lt + pTt + Lt = Giá trị san mũ mới + = Hệ số san mũ của giá trị trung bình (0 ...NỘI DUNG Cơ sở lý thuyết: 1.1 Các mô hình dự báo thô: 1.1.1 Mô hình dự báo thô giản đơn 1.1.2 Mô hình dự báo thô điều chỉnh 1.2 Các phương pháp dự báo trung bình: 1.2.1 Trung bình giản... Kết luận Chương 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH DỰ BÁO THÔ MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN •• Định nghĩa: - Là mô hình thường ứng dụng nhiều cho doanh nghiệp... chỉnh yếu tố mô hình dự báo tốt Nhược điểm: Nếu điều chỉnh xu bỏ qua yếu tố trội yếu tố mùa vụ MÔ HÌNH TRUNG BÌNH GIẢN ĐƠN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO TRUNG BÌNH MÔ HÌNH TRUNG BÌNH DI ĐỘNG KÉP MÔ HÌNH TRUNG