1. Trang chủ
  2. » Kinh Tế - Quản Lý

BÀI TẬP NHÓM MÔN DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI

9 4,8K 36

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 9
Dung lượng 664,25 KB

Nội dung

Có thể sử dụng phương pháp nào dự báo cho sự biến động của chuỗi thời gian này?. Qua quan sát có thể thấy, chuỗi thời gian có xu hướng đi lên, đối tượng dự báo dân số phát triển một cách

Trang 1

BÀI TẬP NHÓM MÔN DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI

Sinh viên: Nguyễn Thị Thu Hà MSV: 11121111

Đinh Hoàng Tú Ngân MSV: 11124835 Chuỗi thời gian mà bọn em chọn là chuỗi dân số Việt Nam từ năm 1984 – 2013, với n=30

Năm STT (triệu người) Dân số Năm STT Dân số

(triệu người)

1 Có thể sử dụng phương pháp nào dự báo cho sự biến động của chuỗi thời gian này? Tại sao?

Chuỗi thời gian trên thể hiện dân số Việt Nam trong thời kì 1984 – 2013 Qua quan sát có thể thấy, chuỗi thời gian có xu hướng đi lên, đối tượng dự báo (dân số) phát triển một cách ổn định, với môi trường cho dự báo tồn tại và luôn phát triển theo chiều hướng tăng, bên cạnh đó, không có sự phát triển đột biến nào đáng kể Do vậy, có thể sử dụng ngoại suy xu thế tuyến tính, san mũ xu thế hoặc mô hình ARIMA để dự báo cho sự biến động của chuỗi thời gian này

Trang 2

2 Sử dụng phương pháp đồ thị để xác định

xu thế vận động của chuỗi thời gian

Sau khi đưa chuỗi số liệu vào xử lý

bằng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ

nhất OLS, ta có đồ thị như sau:

Với biểu đồ như trên, có thể dễ dàng

nhận thấy chuỗi thời gian đã cho có xu thế

tuyến tính

Xu thế vận động của chuỗi thời gian

trên là: Xt = a + bt với t là biến thời gian

3 Giả sử dùng phương pháp san mũ để dự

báo sự biến động của chuỗi thời gian này, phương pháp san mũ nào nên sử dụng? Lựa chọn tham số san như thế nào trong trường hợp dự báo này?

Vì chuỗi thời gian có thể hiện xu thế tuyến tính, nên có thể sử dụng phương pháp san mũ xu thế để dự báo sự biến động của chuỗi thời gian Trong khi đó, nếu sử dụng phương pháp trung bình trượt và san mũ bất bến thì vi phạm điều kiện không có xu thế và phát triển ổn định

Ta thấy, chuỗi thời gian này không có các biến động lớn ở hiện tại và phát triển ổn định nên lựa chọn tham số san α nhỏ gần 0 là phù hợp

4 Hãy dự báo sự biến động của chuối thời gian này cho 5 thời kỳ tiếp theo bằng các phương pháp sau đây:

4.1 Phương pháp ngoại suy:

Phương trình xu thế: Xt= a +bt + Et

Năm t X t t 2 t*X t ̂ et |e t| e t 2 MAPE

1984 1 57.69 1 57.69 59.24 -1.548 1.548 2.3963 2.6832

1985 2 58.87 4 117.74 60.33 -1.462 1.462 2.1374 2.4835

1986 3 60.25 9 180.75 61.42 -1.171 1.171 1.3712 1.9436

1987 4 61.75 16 247.00 62.51 -0.760 0.760 0.5776 1.2308

1988 5 63.26 25 316.32 63.60 -0.337 0.337 0.1136 0.5327

1989 6 64.77 36 388.64 64.69 0.084 0.084 0.0071 0.1297

1990 7 66.02 49 462.12 65.78 0.237 0.237 0.0560 0.3585

1991 8 67.24 64 537.94 66.87 0.372 0.372 0.1387 0.5538

1992 9 68.45 81 616.05 67.96 0.490 0.490 0.2402 0.7160

1993 10 69.64 100 696.45 69.05 0.594 0.594 0.3534 0.8536

1994 11 70.82 121 779.07 70.14 0.685 0.685 0.4685 0.9665

Trang 3

1995 12 72.00 144 863.95 71.23 0.766 0.766 0.5860 1.0633

1996 13 73.16 169 951.04 72.32 0.837 0.837 0.7001 1.1437

1997 14 74.31 196 1040.30 73.41 0.897 0.897 0.8044 1.2070

1998 15 75.46 225 1131.84 74.50 0.956 0.956 0.9145 1.2674

1999 16 76.60 256 1225.55 75.59 1.007 1.007 1.0134 1.3143

2000 17 77.63 289 1319.73 76.68 0.951 0.951 0.9042 1.2249

2001 18 78.62 324 1415.17 77.77 0.851 0.851 0.7234 1.0818

2002 19 79.54 361 1511.22 78.86 0.678 0.678 0.4593 0.8520

2003 20 80.47 400 1609.35 79.95 0.517 0.517 0.2677 0.6430

2004 21 81.44 441 1710.16 81.04 0.396 0.396 0.1571 0.4868

2005 22 82.39 484 1812.63 82.13 0.262 0.262 0.0687 0.3181

2006 23 83.31 529 1916.16 83.22 0.091 0.091 0.0083 0.1095

2007 24 84.22 576 2021.24 84.31 -0.091 0.091 0.0084 0.1086

2008 25 85.12 625 2127.97 85.40 -0.281 0.281 0.0791 0.3305

2009 26 86.03 676 2236.65 86.49 -0.465 0.465 0.2162 0.5405

2010 27 86.93 729 2347.18 87.58 -0.647 0.647 0.4193 0.7448

2011 28 87.84 784 2459.52 88.67 -0.830 0.830 0.6889 0.9449

2012 29 88.77 841 2574.41 89.76 -0.987 0.987 0.9744 1.1119

2013 30 89.71 900 2691.27 90.85 -1.141 1.141 1.3021 1.2720

sum 465 2252.3 9455 37365.07 2251.35 0.949 20.392 18.1556 28.2170

Hàm dự báo: ̂

Dự báo cho 5 năm tiếp theo:

(triệu người)

Các sai số của dự báo:

Trang 4

4.2 Phương pháp san mũ với khoảng san là 3

Với khoảng san là 3 ta có tham số san

Gọi phương trình dự báo là:

̂ ̂

Trang 5

2007 24 84.22 82.37 1.85 1.85 3.4084 0.0219

Phương pháp này sử dụng giá trị trung bình cho 1 thời kỳ tiếp theo nên phương pháp nay chỉ dự báo được cho t=31 tức năm 2014

Với X2014 = X31 = 88.78 (triệu người)

Các sai số của dự báo:

4.3 Phương pháp trung bình trượt với khoảng trượt là 5

M=5  giá trị dự báo trung bình

1984 1 57.69

1988 5 63.26

1989 6 64.77 4.41 6.8077

1990 7 66.02 4.24 6.4164

1991 8 67.24 4.03 5.9960

1992 9 68.45 3.84 5.6112

1993 10 69.64 3.70 5.3059

Trang 6

1994 11 70.82 3.60 5.0815

1995 12 72.00 3.56 4.9446

1996 13 73.16 3.53 4.8188

1997 14 74.31 3.49 4.7003

1998 15 75.46 3.47 4.5996

1999 16 76.60 3.45 4.5024

2000 17 77.63 3.33 4.2876

2001 18 78.62 3.19 4.0587

2002 19 79.54 3.02 3.7912

2003 20 80.47 2.90 3.6027

2004 21 81.44 2.87 3.5190

2005 22 82.39 2.85 3.4633

2006 23 83.31 2.82 3.3854

2007 24 84.22 2.79 3.3123

2008 25 85.12 2.75 3.2350

2009 26 86.03 2.73 3.1731

2010 27 86.93 2.72 3.1282

2011 28 87.84 2.72 3.0952

2012 29 88.77 2.75 3.0932

2013 30 89.71 2.77 3.0890

Phương pháp này sử dụng giá trị trung bình cho 1 thời kỳ tiếp theo nên phương pháp nay chỉ dự báo được cho t=31 tức năm 2014

X2014 = X31 = 87.86 (triệu người) Các sai số của dự báo:

Trang 7

4.4 Sử dụng mô hình AR thích hợp

Để xác định được p, q thì dựa vào đồ thị PAC

- Dựa vào đồ thị PAC ta thấy p=1

Dùng kiểm định ADF, thực hiện bằng eview, có kết quả trong bảng sau:

Trang 8

Dựa vào kết quả kiểm định của mô hình trên, ta thấy |-4.001231|>|-3.6852|,|-2.9705|,|-2.6242|  có kết luận chuỗi thời gian đã dừng

Gọi phương trình ARIMA là Xt=β0+ β1Xt-1 + Et

Sử dụng phương pháp OLS ta có hệ phương trình

{

 { Vậy ta có phương trình dự báo là: Xt = 40.86 + 0.475Xt-1

Thay vào ta có X2014= 83.47173

1985 2 58.87 57.69 3328.3669 3396.2127 1.18 1.18 1.3830 0.0200

1986 3 60.25 58.87 3465.4414 3546.7381 1.38 1.38 1.9072 0.0229

1987 4 61.75 60.25 3629.9420 3720.3758 1.50 1.50 2.2530 0.0243

1988 5 63.26 61.75 3813.0625 3906.4903 1.51 1.51 2.2892 0.0239

1989 6 64.77 63.26 4002.2072 4097.7976 1.51 1.51 2.2831 0.0233

1990 7 66.02 64.77 4195.6711 4276.1657 1.24 1.24 1.5443 0.0188

1991 8 67.24 66.02 4358.2047 4439.1213 1.23 1.23 1.5023 0.0182

1992 9 68.45 67.24 4521.5404 4602.7490 1.21 1.21 1.4585 0.0176

1993 10 69.64 68.45 4685.4162 4767.1730 1.19 1.19 1.4266 0.0171

1994 11 70.82 69.64 4850.3564 4932.5369 1.18 1.18 1.3924 0.0167

1995 12 72.00 70.82 5016.1098 5099.0453 1.17 1.17 1.3712 0.0163

1996 13 73.16 72.00 5183.3520 5266.9532 1.16 1.16 1.3484 0.0159

1997 14 74.31 73.16 5351.9028 5436.0476 1.15 1.15 1.3230 0.0155

1998 15 75.46 74.31 5521.5154 5606.9237 1.15 1.15 1.3211 0.0152

1999 16 76.60 75.46 5693.6532 5779.7036 1.14 1.14 1.3005 0.0149

2000 17 77.63 76.60 5867.0545 5946.2708 1.03 1.03 1.0696 0.0133

2001 18 78.62 77.63 6026.5566 6103.3802 0.99 0.99 0.9793 0.0126

2002 19 79.54 78.62 6181.1830 6253.2937 0.92 0.92 0.8413 0.0115

2003 20 80.47 79.54 6326.2457 6400.1919 0.93 0.93 0.8643 0.0116

2004 21 81.44 80.47 6475.0025 6552.9754 0.97 0.97 0.9390 0.0119

2005 22 82.39 81.44 6631.8872 6709.7160 0.96 0.96 0.9134 0.0116

Trang 9

2006 23 83.31 82.39 6788.4581 6864.1847 0.92 0.92 0.8447 0.0110

2007 24 84.22 83.31 6940.7560 7016.3443 0.91 0.91 0.8232 0.0108

2008 25 85.12 84.22 7092.7557 7168.5692 0.90 0.90 0.8104 0.0106

2009 26 86.03 85.12 7245.1931 7322.3362 0.91 0.91 0.8214 0.0105

2010 27 86.93 86.03 7400.3006 7478.3683 0.91 0.91 0.8236 0.0104

2011 28 87.84 86.93 7557.2596 7636.1508 0.91 0.91 0.8236 0.0103

2012 29 88.77 87.84 7715.8656 7797.8115 0.93 0.93 0.8703 0.0105

2013 30 89.71 88.77 7880.6278 7963.7192 0.94 0.94 0.8761 0.0104

- Các giá trị sai số:

6 Hãy cho biết phương pháp dự báo thích hợp nhất cho chuỗi thời gian này là phương pháp nào? Vì sao?

Từ kết quả của phần 5, ta thấy các giá trị MFE, MAE, MSE, MAPE của phương pháp ngoại suy là nhỏ nhất Do vậy, phương pháp này sẽ cho phép những giá trị dự báo

có độ tin cậy cao hơn, nên phương pháp thích hợp nhất cho chuỗi thời gian này là phương pháp ngoại suy, mà cụ thể là ngoại suy tuyến tính

Ngày đăng: 08/07/2016, 09:10

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w