MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA TIN HỌC THƯƠNG MẠI MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ DỰ BÁO DOANH THU THUẦN CỦA CÔNG TY BIBICA NĂM 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ MỤC LỤC TRANG Lời mở đầu Giới thiệu mô hình san mũ Lựa chọn số liệu Thực dự báo phần mềm Eview 5.1 a Mô hình san mũ đơn giản 11 b Mô hình san mũ xu không biến động thời vụ 15 c Mô hình san mũ xu có biến động thời vụ 18 Báo cáo kết so sánh mô hình 23 Tổng kết 24 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ LỜI MỞ ĐẦU Dự báo hình thành từ đầu năm 60 kỉ 20 Khoa học dự báo với tư cách ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu dự báo Người ta thường nhấn mạnh phương pháp tiếp cận hiệu dự báo phần quan trọng hoạch định Khi nhà quản trị lên kế hoạch, họ xác định hướng tương lai cho hoạt động mà họ thực Bước hoạch định dự báo ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm dịch vụ nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm dịch vụ Như vậy, dự báo khoa học nghệ thuật tiên đoán việc xảy tương lai, sở phân tích khoa học liệu thu thập Khi tiến hành dự báo ta vào việc thu thập xử lý số liệu khứ để xác định xu hướng vận động tượng tương lai nhờ vào số mô hình toán học Dự báo dự đoán chủ quan trực giác tương lai Nhưng dự báo xác hơn, người ta cố loại trừ tính chủ quan người dự báo Ngày nay, dự báo nhu cầu thiếu hoạt động kinh tế - xác hội, khoa học - kỹ thuật, tất ngành khoa học quan tâm nghiên cứu Đến với buổi thảo luận ngày hôm nay, với đề tài “Lấy ví dụ dự báo mô hình san mũ”, nhóm thực dự báo doanh thu công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA Công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA doanh nghiệp nhà nuớc cổ phần hóa theo Quyết định số 234/1998/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ ban hành ngày 1/12/1998 Tiền thân Công ty phân xưởng bánh kẹo Nhà máy Đường Biên Hòa thành lập từ năm 1990 Với lực sản xuất lúc thành lập kẹo/ngày, Công ty không ngừng mở rộng sản xuất, nâng công suất đa dạng hóa sản phẩm Hiện nay, Công ty đơn vị sản xuất bánh kẹo lớn Việt Nam với công suất thiết kế 18 bánh/ngày, 18 nha/ngày 29,5 kẹo/ngày Doanh thu toàn khoản doanh thu tiêu thụ sản phẩm hàng hóa, dịch vụ sau trừ khoản giảm trừ doanh thu (chiết khấu, giảm giá hàng bán, hàng bán bị trả lại) Doanh thu tiêu dùng để tính toán tiêu lợi nhuận kinh doanh doanh nghiệp thời kỳ báo cáo Tăng doanh thu mục tiêu mà doanh nghiệp phải hướng tới Do vậy, doanh nghiệp đề cập đến vấn đề tăng doanh biện pháp sách mà doanh nghiệp đưa Xác định đắn daonh thu sở để đánh giá kết hoạt động doanh nghiệp, xác định trách nhiệm, nghĩa vụ doanh nghiệp Nhà nước, giải hài hòa mối quan hệ lợi ích Nhà MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ nước, daonh nghiệp, người lao động Là sở để doanh nghiệp đề phương hướng phấn đấu phù hợp với khả có, tạo điều kiện để doanh nghiệp phát huy tốt mặt mạnh hạn chế mặt yếu GIỚI THIỆU CHUNG VỀ PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Phương pháp san mũ ( hay gọi phương pháp dự đoán bình quân mũ) phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn sử dụng nhiều công tác dự đoán thực tế giới Nếu số phương pháp dự đoán thống kê đề cập coi giá trị thông tin mức độ dãy số thời gian nhau, phương pháp san mũ lại coi giá trị thông tin mức độ tăng dần kể từ đầu dãy số cuối dãy số Vì thực tế thời gian khác tượng nghiên cứu chịu tác động nhân tố khác cường độ không giống Các mức độ ngày (ở cuối dãy số thời gian) cần phải ý đến nhiều so với mức độ cũ ( đầu dãy số) Hay nói cách khác, mức độ xa so với thời điểm giá trị thông tin, ảnh hưởng đến mức độ dự đoán Tuỳ thuộc vào đặc điểm dãy số thời gian ( chuỗi thời gian) có biến động xu thế, biến động thời vụ hay không mà phương pháp san mũ sử dụng phương pháp sau: Mô hình đơn giản ( phương pháp san mũ đơn giản) Điều kiện áp dụng: dãy số thời gian xu biến động thời vụ rõ rệt Trước hết, dãy số thời gian san nhờ có tham gia số bình quân mũ, tức số bình quân di động gia quyền theo quy luật hàm số mũ Theo phương pháp này, thời gian t dựa vào giá trị thực tế biết để ước lượng giá trị ( thời gian t) tượng giá trị để dự toán giá trị tương lai (thời gian t+1) Mô hình san mũ giản đơn Brown xây dựng năm 1954 dựa nguyên tắc: - Trọng số quan sát dãy số thời gian giảm cách xa - Sai số dự báo ( ký hiệu ) Phải tính đến dự báo Công thức áp dụng cho mô hình: Trong đó: : Giá trị dự báo thời điểm t+1 : Giá trị dự báo thời điểm t : Giá trị thực tế thời điểm t : Hệ số san mũ Có vấn đề quan trọng phương pháp san mũ - Thứ nhất: hệ số san mũ α hệ số san để điều chỉnh số quan sát riêng biệt dãy số thời gian Vì vậy, lựa chọn phải vừa đảm bảo MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ kết dự báo gần với quan sát thực tế, vừa phải đảm bảo tính linh hoạt ( nhanh nhạy với thay đổi gần tại) Với α =1 giá trị dự báo giá trị thực tế thời kỳ liền trước mức độ trước không tính đến Với α =0 giá trị dự báo giá trị dự báo thời kỳ trước giá trị thực tế thời kỳ liền trước không tính đến Nếu α chọn lớn mức độ ý, thích hợp với chuỗi thời gian tính ổn định cao Ngược lại, α chọn nhỏ mức độ cũ ý, thích hợp với chuỗi thời gian có tính ổn định cao Do đó, phải dựa vào đặc điểm biến động tượng qua thời gian kinh nghiệm nghiên cứu để lựa chon cho phù hợp Nói chung, giá trị tốt giá trị làm cho tổng bình phương sai số dự đoán nhỏ - Thứ hai: Xác định giá trị ban đầu ( điều kiện ban đầu ) ký hiệu y Phương pháp san mũ thực theo phép đệ quy, để tính phải có , để có , để có phải có Do để tính toán cần phải phải xác định giá trị ban đầu (y0) dựa vào số phương pháp + Có thể lấy mức độ dãy số + Trung bình số mức độ dãy số Mô hình xu tuyến tính biến động thời vụ ( Mô hình san mũ Holt – Winters) Mô hình thường áp dụng biến động tượng qua thời gian có xu tuyến tính biến động thời vụ Giả sử có dãy số thời gian y 1, y2, y3,…, yn với biến động có tính xu α, β α, β Bước 1: Chọn hệ số (0< < 1) Nếu chọn số san nhỏ tức coi mức độ thời dãy số ảnh hưởng đến mức độ dự báo Ngược lại chọn số san lớn tức muốn dãy số san số mũ phản ứng mạnh với thay đổi Bước 2: Tiến hành san mũ cho giá trị ước lượng xu dãy số: Coi giá trị dãy số thời gian tổng thành phần: Thành phần trung bình có trọng số giá trị thực tế (ký hiệu S t – giá trị ước lượng tượng thời điểm t) thành phần xu (ký hiệu T t) Ta có mô hình san số mũ: $ y t +1 = St + Tt Trong đó: St = α yt + (1 − α )  St −1 + T( t −1)  = α yt + (1 − α ) St Tt = β ( St − St −1 ) + (1 − β ).T( t −1) Đặt S2 = Y2 T2 = Y2 – Y1 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Tiến hành san số mũ từ thời điểm thứ trở đi, ta có: S3 = α Y3 + (1 − α )( S + T2 ) T3 = β ( S3 − S2 ) + (1 − β )T2 S4 = α Y4 + (1 − α )( S3 + T3 ) T4 = β (S − S ) + (1 − β )T3 Bước 3: Sử dụng mức xu san số mũ thời điểm để dự đoán cho thời điểm tương lai để dự đoán giá trị tượng thời điểm tương lai t + 1: $ y t +1 = St + Tt Ở thời điểm tương lai (t + h) (h=2, …) $ y t + h = St + hTt Mô hình xu tuyến tính biến động thời vụ Mô hình thường áp dụng dự báo thời gian mà mức độ tài liệu tháng quý số năm mà mức độ dãy số lập lại sau khoảng thời gian h (h = quý, h = 12 năm) Việc dự đoán thực theo hai mô hình sau: • Mô hình cộng Trong đó: $ y t +1 = St + Tt + Vt +1 St = α [ yt − V (t − h) ] + (1 − α )  St −1 + T( t −1)  Tt = β ( St − St −1 ) + (1 − β )T(t −1) Vt = λ ( yt − St ) + (1 − λ )V( t − h ) • Mô hình nhân: Trong St = α $ y t +1 = ( St + Tt ).Vt +1 yt + (1 − α )( St −1 + T( t −1) ) V (t − h ) Tt = β ( S1 − St −1 ) + (1 − β )Tt −1 Vt = λ Với số α, β,λ yt + (1 − λ ).V( t − h ) St α, β,λ tham số san nhận giá trị đoạn [0;1] Các tham nhận giá trị tốt tổng bình phương sai số nhỏ MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ LỰA CHỌN SỐ LIỆU VÀ XỬ LÝ SỐ LIỆU Có bảng thống kê báo cáo doanh thu công ty Cổ phần chế biến lương thực thực phẩm BIBICA giai đoạn 2008 – 2010 sau: (Đơn vị: Tỷ đồng) Nguồn: www.fpts.com Chúng tiến hành dự báo doanh thu công ty cho năm 2011 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ THỰC HIỆN XÂY DỰNG HÀM SAN MŨ BẰNG PHẦN MỀM EVIEW 5.1 Bước 1: Nhập số liệu - Mở cửa sổ làm việc với Eview: - Tạo file làm việc mới: Từ menu chọn file/ new/ workfile MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Trong Workfile Create: Workfile structure type: chọn Dataed-regular frequency Frequence: chọn Quarterly Start date: nhập 2008:1 (Thời gian bắt đầu quý năm 2008) End date : nhập 2011:4 (Thời gian kết thúc quý năm 2011) WF : đặt tên cho work file ( đặt thaoluan ) Chú ý: số liệu cho từ quý năm 2008 đến quý năm 2010, nhiên, ta cần dự báo cho năm 2011 nên ta chọn End date Nhập xong Click OK Sau ấn OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Giờ ta vào ObjectNew object xuất cửa sổ New object Trong phần Type of object : ta chọn kiểu liệu Series Name : ta đánh tên biến Y Sau nhấp OK Sau click Ok, work file xuất thêm biến mà ta vừa tạo biến Y.Để bắt đầu nhập liệu, ta click đúp chuột vào biến Y Xuất bảng sau : MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Xuất bảng Series Name, yêu cầu ta nhập tên biến cần dự báo Chúng ta nhập Y nhấp OK - Xuất bảng Exponetial smoothing: Smoothing method : ta chọn single Smoothed series :ta ghi tên biến sanmu Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Sẽ bảng báo cáo sau: - Để xem kết dự báo, ta click đúp chuột vào biến sanmu Work file Ta kết dự báo hình MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Để vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo, vào Quick, chọn Graph, chọn kiểu biểu đồ muốn vẽ Line graph MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Cửa sổ Series List xuất hiện: Nhấp OK, ta có biểu đồ doanh thu dự báo: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Theo mô hình Hotl – single dự báo cho năm 2011 doanh thu công ty BIBICA đạt khoảng 303,8 tỷ đồng Mô hình có đặc trưng dự báo cho tầm xa từ mức độ trở lên nên thấy kết dự báo cho quý Chúng ta hiểu dự báo cho quý I năm 2011 Căn bậc hai sai số bình phương trung bình RMSE = 54.69234 Bước 3: Thực mô hình san mũ tuyến tính tính mùa vụ (mô hình Hotl-Winter No seasonal) - Chúng sử dụng số liệu Y cho ban đầu, bước làm tương tự trên, cửa sổ Exponetial smoothing ta có lựa chọn sau: Smoothing method : ta chọn Hotl-Winter-No seasonal Smoothed series :ta ghi tên biến hotlmuavu Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Chúng ta có kết sau: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtmuavu Workfile, kết dự báo hình: Tương tự mô hình đơn giản để vẽ biểu đồ cho doanh thu dự đoán mô hình này: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Kết dự báo cho thấy doanh thu năm 2011 theo quý là: Quý I: doanh thu đạt 192.6 tỷ đồng Quý II: doanh thu đạt 197.7 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 202.8 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 207.9 tỷ đồng Căn bậc hai sai số bình phương trung bình cho mô hình RMSE = 46.92912 Bước 4: Thực mô hình xu tuyến tính có biến động thời vụ (Mô hình Holt-Winter Seasonal) Mô hình cộng tính: Trong cửa sổ Exponetial smoothing ta có lựa chọn sau: Smoothing method : ta chọn Hotl-Winter- Seasonal Smoothed series :ta ghi tên biến hotlcongtinh Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtcongtinh Workfile, kết dự báo hình MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Biểu đồ doanh thu dự đoán mô hình là: Kết dự báo cho thấy doanh thu năm 2011 theo quý là: Quý I: doanh thu đạt 233.6 tỷ đồng Quý II: doanh thu đạt 214.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 276.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 333.9 tỷ đồng Căn bậc hai sai số bình phương trung bình cho mô hình RMSE = 21.98306 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Mô hình nhân tính Trong cửa sổ Exponetial smoothing ta có lựa chọn sau: Smoothing method : ta chọn Hotl-Winter- Seasonal Smoothed series : ta ghi tên biến hotlnhantinh Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtcongtinh Workfile, kết dự báo hình Biểu đồ doanh thu dự đoán mô hình là: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Kết dự báo cho thấy doanh thu năm 2011 theo quý là: Quý I: doanh thu đạt 212.1 tỷ đồng Quý II: doanh thu đạt 177.0 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 265.6 tỷ đồng Quý III: doanh thu đạt 343.7 tỷ đồng Căn bậc hai sai số bình phương trung bình cho mô hình RMSE = 17.46824 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ VÀ SO SÁNH CÁC MÔ HÌNH SỬ DỤNG Bảng báo cáo kết dự báo cho doanh thu công ty năm 2011: SINGLE HOLT NO SEASONAL HOLT SEASONAL ADD HOLT SEASONAL MULTI Quý I Quý II Quý III Quý IV RMSE 303.8 303.8 303.8 303.8 54.69234 192.6 197.7 202.8 207.9 46.92912 233.6 214.5 276.5 333.7 21.98306 212.1 177.0 265.6 343.7 17.46824 Tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo mô hình sử dụng sai số bình phương trung bình MSE bậc hai sai số bình phương trung bình RMSE Dựa vào bảng kết báo cáo dễ nhận thấy mô hình san mũ xu tuyến tính có biến động thời vụ dạng nhân tính (Holt-Winter Multiplicative) có RMSE nhỏ (RMSE = 17.46824), điều chứng tỏ sai số dự báo mô hình thấp Như vậy, để báo cáo kết dự báo doanh thu công ty BIBICA, sử dụng kết mô hình san mũ nhân tính Tổng kết lại, dự báo doanh thu năm 2011 công ty sau: Quý I doanh thu đạt 212.1 tỷ đồng Quý II doanh thu đạt 177.0 tỷ đồng Quý III doanh thu đạt 265.6 tỷ đồng Quý IV doanh thu đạt 343.7 tỷ đồng MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ TỔNG KẾT - - Thông qua ví dụ mô hình dự báo doanh thu công ty Cổ phần Bánh kẹo Biên Hòa BIBICA, hy vọng bạn nắm cách thức sử dụng mô hình san mũ quy trình dự báo kinh tế - xã hội phần mềm Eview Chúng xin đưa số ưu, nhược điểm mô hình sau: Ưu điểm: - Đơn giản có kết tương đối xác phù hợp với dự đoán ngắn hạn cho nhà kinh doanh lập kế hoạch ngắn hạn cấp vĩ mô Hệ thống dự báo điều chỉnh thông qua tham số (tham số san mũ) Dễ dàng chương trình hoá phải thực số phép toán sơ cấp để xác định giá trị dự báo Hạn chế: Phương pháp san mũ bó hẹp phạm vi dự báo ngắn hạn không tính đến thay đổi cấu trúc chuỗi thời gian mà phải tuân thủ tính ổn định theo thời gian quý trình kinh tế - xã hội TÀI LIỆU THAM KHẢO - Bài giảng môn mô hình dự báo kinh tế xã hội – Đại học thương mại - Bài giảng môn phương pháp phân tích dự báo – Đại học Thái Nguyên - Giáo trình Kinh tế lượng – Đại học Kinh tế quốc dân - Trang thông tin chứng khoán: www.fpts.com [...]... tên của biến là sanmu Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Sẽ ra bảng báo cáo sau: - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến sanmu trong Work file Ta được kết quả dự báo như trong hình MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Để vẽ biểu đồ cho số liệu dự báo, chúng ta vào Quick, chọn Graph, chọn kiểu biểu đồ muốn vẽ là Line graph MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Cửa sổ Series... BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Chúng ta có kết quả như sau: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtmuavu trong Workfile, được kết quả dự báo như trong hình: Tương tự như mô hình đơn giản để vẽ biểu đồ cho doanh thu dự đoán bằng mô hình này: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm 2011 theo từng quý lần... bình cho mô hình này RMSE = 21.98306 MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Mô hình nhân tính Trong cửa sổ Exponetial smoothing ta có các lựa chọn sau: Smoothing method : ta chọn Hotl-Winter- Seasonal Smoothed series : ta ghi tên của biến là hotlnhantinh Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết quả dự báo, ta click đúp chuột vào biến holtcongtinh trong Workfile, được kết quả dự báo như...MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để nhập dữ liệu : Click vào nút Edit +/Sau đó ta nhập dữ liệu cho từng quý của năm theo bảng số liệu đã cho Nhập xong ta tắt bảng số liệu đi Bước 2: Thực hiện bằng Mô hình san mũ đơn giản: - Ta vào Quick Series statistics Exponetial smoothing MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Xuất hiện bảng Series Name, yêu cầu ta nhập tên của biến cần dự báo Chúng... thu thuần dự báo: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Theo như mô hình Hotl – single dự báo cho năm 2011 thì doanh thu thuần của công ty BIBICA đạt khoảng 303,8 tỷ đồng Mô hình này có đặc trưng là không thể dự báo được cho tầm xa từ 2 mức độ trở lên nên chúng ta thấy kết quả của dự báo cho 4 quý đều như nhau Chúng ta hiểu rằng đây chỉ là dự báo cho quý I năm 2011 Căn bậc hai của sai số bình phương. .. quả của mô hình san mũ nhân tính Tổng kết lại, dự báo về doanh thu năm 2011 của công ty như sau: Quý I doanh thu đạt 212.1 tỷ đồng Quý II doanh thu đạt 177.0 tỷ đồng Quý III doanh thu đạt 265.6 tỷ đồng Quý IV doanh thu đạt 343.7 tỷ đồng MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ TỔNG KẾT - - Thông qua ví dụ về mô hình dự báo doanh thu thuần của công ty Cổ phần Bánh... phương trung bình cho mô hình này RMSE = 46.92912 Bước 4: Thực hiện bằng mô hình xu thế tuyến tính và có biến động thời vụ (Mô hình Holt-Winter Seasonal) Mô hình cộng tính: Trong cửa sổ Exponetial smoothing ta có các lựa chọn sau: Smoothing method : ta chọn Hotl-Winter- Seasonal Smoothed series :ta ghi tên của biến là hotlcongtinh Nhấp OK MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Để xem kết quả dự báo, ... trong hình Biểu đồ doanh thu dự đoán bằng mô hình này là: MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm 2011 theo từng quý lần lượt là: Quý I: doanh thu thuần đạt 212.1 tỷ đồng Quý II: doanh thu thuần đạt 177.0 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 265.6 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 343.7 tỷ đồng Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình cho mô hình. .. kết quả dự báo như trong hình MÔ HÌNH DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ - Biểu đồ doanh thu dự đoán bằng mô hình này là: Kết quả dự báo cho thấy doanh thu thuần của năm 2011 theo từng quý lần lượt là: Quý I: doanh thu thuần đạt 233.6 tỷ đồng Quý II: doanh thu thuần đạt 214.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 276.5 tỷ đồng Quý III: doanh thu thuần đạt 333.9 tỷ đồng Căn bậc hai của sai số bình phương. .. bình phương trung bình RMSE Dựa vào bảng kết quả báo cáo chúng ta dễ nhận thấy mô hình san mũ xu thế tuyến tính có biến động thời vụ dạng nhân tính (Holt-Winter Multiplicative) có RMSE nhỏ nhất (RMSE = 17.46824), điều này chứng tỏ rằng sai số khi dự báo của mô hình là thấp nhất Như vậy, để báo cáo kết quả dự báo về doanh thu thuần của công ty BIBICA, chúng ta sẽ sử dụng kết quả của mô hình san mũ nhân