Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)Nghiên cứu một số kỹ thuật ngoại suy và ứng dụng (LV thạc sĩ)
I I HC THI NGUYấN TRNG I HC CễNG NGH THễNG TIN V TRUYN THễNG - NGUYN TH NGC T NGHIấN CU MT S K THUT NGOI SUY V NG DNG Chuyờn ngnh: Khoa hc mỏy tớnh Thỏi Nguyờn - 2015 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn II LI CAM OAN Tụi xin cam oan Lun " Nghiờn cu mt s k thut ngoi suy v ng dng " ó c thc hin theo ỳng mc tiờu di s hng dn ca TS Nguyn Vn Huõn Kt qu t c lun l sn phm ca cỏ nhõn tụi Trong ton b lun vn, nhng iu c trỡnh by l ca cỏ nhõn v c tng hp t nhiu ngun ti liu Tt c cỏc ti liu tham kho u cú xut x rừ rng v c trớch dn hp phỏp Tụi xin chu hon ton trỏch nhim v chu mi hỡnh thc k lut theo quy nh cho li cam oan ca mỡnh Thỏi Nguyờn, ngy thỏng nm 2015 Ngi cam oan Nguyn Th Ngc Tỳ S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn III LI CM N Tụi xin by t li cm n chõn thnh ti th cỏc thy cụ giỏo Vin Cụng ngh thụng tin - Vin Hn lõm Khoa hc v Cụng ngh Vit Nam, cỏc thy cụ giỏo trng i hc Cụng ngh thụng tin v Truyn thụng - i hc Thỏi Nguyờn ó tn tỡnh ging dy cng nh to mi iu kin tụi hc v nghiờn cu nm hc cao hc Tụi xin chõn thnh cm n sõu sc ti thy giỏo TS Nguyn Vn Huõn ó cho tụi nhiu s ch bo quý bỏu, ó tn tỡnh hng dn v to iu kin cho tụi hon thnh tt lun tt nghip ny Quỏ trỡnh thc hin ti khụng trỏnh cỏc thiu sút, tụi rt mong tip tc nhn c s úng gúp ý kin ca cỏc thy giỏo, cụ giỏo, cỏc bn ng nghip i vi ti nghiờn cu ca tụi ti c hon thin hn Tụi xin chõn thnh cm n! Thỏi Nguyờn, ngy thỏng nm 201 Ngi cam oan Nguyn Th Ngc Tỳ S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn IV MC LC LI CAM OAN I LI CM N III DANH MC HèNH V IV DANH MC BNG BIU VIII MC LC IV M U Chng GII THIU CHUNG V D LIU CHUI THI GIAN 1.1 Khỏi nim D liu 1.1.1 D liu nh tớnh v d liu nh lng 1.1.2 D liu s cp v d liu th cp 1.2 Chui thi gian v D liu chui thi gian 1.2.1 Chui thi gian 1.2.2 D liu chui thi gian 12 1.3 Tng quan v d bỏo 16 1.3.1 c im ca d bỏo 16 1.3.2 Cỏc loi d bỏo 17 1.3.3 Cỏc phng phỏp d bỏo 21 Chng MT S K THUT NGOI SUY 22 2.1 Khỏi nim ngoi suy 22 2.1.1 Khỏi nim ngoi suy 22 2.1.2 Khi no nờn s dng phng phỏp ngoi suy d bỏo 22 2.1.3 u nhc im ca phng phỏp ngoi suy 23 2.1.4 Tớnh chớnh xỏc ca d bỏo 23 2.1.5 ng dng ca k thut ngoi suy vo bi toỏn d bỏo 25 2.2 Ngoi suy da da vo mụ hỡnh hi quy tuyn tớnh 26 2.2.1 Bi toỏn hi quy 26 2.2.2 Cỏc phng phỏp a v dng tuyn tớnh 29 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn V 2.2.3 Hi quy nhiu chiu (Hi quy bi) 30 2.3 Ngoi suy bng phng phỏp trung bỡnh ng gin n (moving average forecast) 31 2.4 Ngoi suy bng phng phỏp san bng m (Exponential Smoothing Methods) 33 2.5 Ngoi suy da vo mụ hỡnh san m Holt- Winters 36 2.5.1 San m Holt 36 2.5.2 San m Holt- Winters 37 2.6 Ngoi suy da vo mụ hỡnh ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 39 2.6.1 Cỏc cụng c ỏp dng mụ hỡnh 40 2.6.2 Mụ hỡnh AR(p) (Auto Regression) 44 2.6.3 Mụ hỡnh MA(q) (Moving Average) 45 2.6.4 Sai phõn I(d) 46 2.6.5 Mụ hỡnh ARIMA 47 2.6.6 Cỏc bc phỏt trin mụ hỡnh ARIMA 48 2.7 Cỏc bc tin hnh ngoi suy 49 Chng P DNG K THUT NGOI SUY VO BI TON D BO 52 3.1 Mụ hỡnh ARIMA cho d bỏo ti chớnh, chng khoỏn 52 3.1.1 D liu ti chớnh 52 3.1.2 Mụ hỡnh ARIMA cho bi toỏn d bỏo ti chớnh 52 3.1.3 Thit k mụ hỡnh ARIMA cho d liu 53 3.2 p dng 55 3.2.1 Mụi trng thc nghim 55 3.2.2 D liu 55 3.2.3 Kim tra tớnh dng ca chui chng khoỏn VNM 57 3.2.4 Nhn dng mụ hỡnh 57 3.2.5 c lng v kim nh vi mụ hỡnh ARIMA 60 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn VI 3.2.6 Thc hin d bỏo 62 KT LUN 64 TI LIU THAM KHO 65 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn VII DANH MC HèNH V Hỡnh 1.1 Xu hng gim theo thi gian 13 Hỡnh 1.2 Thnh phn 14 Hỡnh 1.3 Thnh phn chu k 15 Hỡnh 3.1: chn giadongcua lm mc tiờu d bỏo 56 Hỡnh 3.2: Xỏc nh d = 0,1,2 ? 57 Hỡnh 3.3: Biu ca SAC v SPAC ca chui giadongcua 58 Hỡnh 3.4: Biu ca SPAC v SAC ng vi d=1 59 Hỡnh 3.5: c lng mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) 60 Hỡnh 3.6: Kt qu mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) 60 Hỡnh 3.7: Kim tra phn d cú nhiu trng 61 Hỡnh 3.8: D bỏo 62 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn VIII DANH MC BNG BIU Bng 3.1: D liu u vo 56 Bng 3.2: Tiờu chun ỏnh giỏ cỏc mụ hỡnh ARIMA 62 Bng 3.3: ỏnh giỏ d bỏo 63 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn M U S phỏt trin mnh m ca Cụng ngh thụng tin v Truyn thụng ó kộo theo nhiu lnh vc khỏc phỏt trin nh khoa hc mỏy tớnh, mỏy tớnh, khớ tng thy vn, t ng húa, thit k - xõy dng, kinh t, ti chớnh, giỏo dc v o to, y t, iu ny ó gúp phn vo s nghip cụng nghip húa hin i húa t nc Trong thc t, i vi mi quc gia, ú cú Vit Nam mun phỏt trin v tr thnh cỏc nc cụng nghip thỡ mt nhng khụng th thiu l phi nghiờn cu, kho sỏt, phõn tớch tỡnh hỡnh phỏt trin ca t nc lch s v hin ti lm c s cho vic ngoi suy hay suy lun, xõy dng cỏc k hoch phỏt trin tng lai vi tt c cỏc lnh vc, ngnh ngh, Vỡ ngoi suy hay suy lun l mt khoa hc v ngh thut tiờn oỏn nhng s vic s xy tng lai, trờn c s phõn tớch khoa hc v cỏc d liu ó thu thp c Khi tin hnh ngoi suy cn cn c vo vic thu thp, x lý s liu quỏ kh v hin ti xỏc nh xu hng ng ca cỏc hin tng tng lai nh vo mt s mụ hỡnh toỏn hc (nh lng) Tuy nhiờn, ngoi suy cng cú th l mt ngoi suy ch quan hoc trc giỏc v tng lai (nh tớnh) v ngoi suy nh tớnh c chớnh xỏc hn, ngi ta c loi tr nhng tớnh ch quan ca i tng ngoi suy Ngoi suy trc ht l mt thuc tớnh khụng th thiu ca t ca ngi, ngi luụn luụn ngh n ngy mai, hng v tng lai Trong thi i cụng ngh thụng tin v ton cu húa, ngoi suy li úng vai trũ quan trng hn nhu cu v thụng tin th trng, tỡnh hỡnh phỏt trin ti thi im no ú tng lai cng cao Ngoi suy c s dng nhiu lnh vc khỏc nhau, mi lnh vc cú mt yờu cu v ngoi suy riờng nờn phng phỏp ngoi suy c s dng cng khỏc Trong ngoi suy, cỏc i lng kho sỏt thng khụng c cho di dng hm liờn tc Trong ú, cỏc phng phỏp gii tớch toỏn hc thng S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn tớnh toỏn vi cỏc hm cho bi cỏc cụng thc, ú chỳng ta khụng th ỏp dng trc tip cỏc hm cho di dng ri rc nh th ny Cng cú ta bit rng i lng y l mt hm ca i lng x , tc l y = f (x ), nhng ta khụng bit biu thc hm f (x )m ch bit mt s giỏ tr y i ng vi cỏc giỏ tr ca x ti cỏc im x i Thụng thng x < x < x < < x n v cỏc im ny cú th phõn b cỏch u hoc khụng cỏch u Mc dự ta ch bit giỏ tr ca y ti cỏc im mc x i nhng nhiu trng hp ta cn tớnh toỏn vi cỏc giỏ tr y ti cỏc v trớ khỏc ca x Mt c t l cho mt im x khụng thuc cỏc im x i thỡ lm th no ta cú th tớnh c giỏ tr y tng ng vi nú, cho chỳng ta tn dng ti a cỏc thụng tin ó cú Nu gi nh giỏ tr cn tỡm gn ỳng ca y ti cỏc im x nm khong ộx , x ự thỡ chỳng ta ờở n ỳ ỷ ỏp dng cỏc bi toỏn ni suy Nhng thc t, cỏc bi toỏn khụng phi lỳc no cỏc im x cng nm khong ộờởx 0, x n ự ỳ ỷ, chng hn nh mt s cỏc bi toỏn v ngoi suy: (1) Trong tng lai cỏc tỡnh s tip tc din nh ó xy quỏ kh; (2) i tng ngoi suy quỏ bi quan hoc ngc li quỏ lc quan v tỡnh cn ngoi suy ú kt qu ngoi suy cú th b nh hng sai lch; (3) i tng ngoi suy khụng bit nhiu lm v tỡnh ngoi suy Khi ú chỳng ta cn gi nh rng din bin tng lai cng s tng t nh quỏ kh Vi cỏc bi toỏn trờn thỡ x chc chn s nm ngoi khong ộx , x ự, v nh vy thỡ tỡm giỏ tr gn ỳng ca y , chỳng ta khụng th ỏp ờở n ỳ ỷ dng c phng phỏp ni suy [1] Nhm tỡm giỏ tr gn ỳng ca y , mt nhng phng phỏp c s dng ph bin hin ny l ỏp dng phng phỏp ngoi suy S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 51 c lng chu k S dng chu k thy cú bng chng thi im v biờn tng lai cú chớnh xỏc cao Bc 4: ỏnh giỏ tớnh bt nh ỏnh giỏ tớnh bt nh da trờn cỏc nguyờn tc c bn sau: - S dng cỏc c lng thc chng rỳt t cỏc phộp kim nghim t mu - i vi cỏc s liu theo thang t l, c lng khong thi gian d bỏo bng cỏc cỏch s dng dng loga ca giỏ tr thc v giỏ tr d bỏo S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 52 Chng P DNG K THUT NGOI SUY VO BI TON D BO 3.1 Mụ hỡnh ARIMA cho d bỏo ti chớnh, chng khoỏn 3.1.1 D liu ti chớnh D liu chỳng ta s dng l d liu chui thi gian c im chớnh phõn bit gia d liu cú phi l thi gian thc hay khụng ú chớnh l s tn ti ca ct thi gian c ớnh kốm i tng quan sỏt Núi cỏch khỏc, d liu thi gian thc l mt chui cỏc giỏ tr quan sỏt ca bin Y : Y = {y1, y 2, y 3, , yt - 1, yt , yt + 1, , y n } vi y t l giỏ tr ca bin Y ti thi im t Mc ớch chớnh ca vic phõn tớch chui thi gian thc l thu c mt mụ hỡnh da trờn cỏc giỏ tr quỏ kh ca bin quan sỏt y1, y 2, y 3, , yt - 1, yt cho phộp ta d oỏn c giỏ tr ca bin Y tng lai, tc l cú th d oỏn c cỏc giỏ tr yt + 1, yt + 2, , y n Trong bi toỏn ca chỳng ta, d liu chng khoỏn c bit ti nh mt chui thi gian a dng bi cú nhiu thuc tớnh cựng c ghi ti mt thi im no ú Vi d liu ang xột, cỏc thuc tớnh ú l: Ngy Thay i, M ca, Cao nht, Thp nht, úng ca, Trung bỡnh, úng ca C, Khi lng 3.1.2 Mụ hỡnh ARIMA cho bi toỏn d bỏo ti chớnh Da vo trỡnh t c bn ca phng phỏp lun cựng cu trỳc v hot ng ca mụ hỡnh ARIMA chng ỏp dng mụ hỡnh ARIMA vo bi toỏn d bỏo giỏ c phiu, ta xõy dng mụ hỡnh d bỏo Mụ hỡnh gm quỏ trỡnh chớnh: Xỏc nh mụ hỡnh: Vi u vo l d liu chui thi gian ti chớnh giỳp cho vic xỏc nh ban u cỏc thnh phn mụ hỡnh p, d, q, S c lng, kim tra: Mụ hỡnh ARIMA l phng phỏp lp, sau xỏc nh cỏc thnh phn, mụ hỡnh s c lng cỏc tham s, sau ú thỡ kim S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 53 tra chớnh xỏc ca mụ hỡnh: Nu hp lý, tip bc sau, nu khụng hp lý, quay tr li bc xỏc nh D bỏo: Sau ó xỏc nh cỏc tham s, mụ hỡnh s a d bỏo cho ngy tip theo 3.1.3 Thit k mụ hỡnh ARIMA cho d liu Vic thit k thnh cụng mụ hỡnh ARIMA ph thuc vo s hiu bit rừ rng v , v mụ hỡnh, cú th da vo kinh nghim ca cỏc chuyờn gia d bỏo Trong quỏ trỡnh tỡm hiu, khúa lun s a cỏc bc xõy dng mt mụ hỡnh nh sau: Chn tham bin Chun b d liu Xỏc nh tớnh dng ca chui d liu Xỏc nh yu t v Xỏc nh yu t xu th Xỏc nh cỏc thnh phn p, q mụ hỡnh ARMA c lng cỏc tham s v chn oỏn mụ hỡnh phự hp nht D bỏo ngn hn 3.1.3.1 Chn tham bin Hng tip cn ph bin d liu ti chớnh l trung xõy dng mụ hỡnh d bỏo giỏ c phiu úng ca sau kt thỳc mi phiờn giao dch (úng ca C) 3.1.3.2 Chun b d liu Xỏc nh tớnh dng ca chui d liu: Da vo th ca chui v th ca hm t tng quan Nu th ca chui Y = f (t ) mt cỏch trc quan nu chui c coi l dng th ca chui cho trung bỡnh hoc phng sai khụng i theo thi gian (chui dao ng quanh giỏ tr trung bỡnh ca chui) S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 54 Da vo th ca hm t tng quan ACF nu th cho ta mt chui gim mnh v tt dn v sau q tr.v tt dn v sau q tr Xỏc nh yu t v cho chui d liu: Da vo th ca chui d liu Y = f (t ) Xỏc nh yu t xu th cho chui d liu 3.1.3.3 Xỏc nh thnh phn p, q mụ hỡnh ARMA Sau loi b cỏc thnh phn: Xu th, v, tớnh dng thỡ d liu tr thnh dng thun cú th ỏp dng mụ hỡnh ARMA cho quỏ trỡnh d bỏo Vic xỏc nh thnh phn p v q Chn mụ hỡnh AR(p) nu thỡ PACF cú giỏ tr cao ti tr 1, 2, , p v gim nhiu sau p v dng hm ACF gim dn Chn mụ hỡnh MA(q) nu th ACF cú giỏ tr cao ti tr 1, 2, , q v gim nhiu sau q v dng hm PACF gim dn 3.1.3.4 c lng cỏc thụng s ca mụ hỡnh v kim nh mụ hỡnh phự hp nht Cú nhiu phng phỏp khỏc c lng õy, khúa lun trung vo: Khi ó chn c mụ hỡnh, cỏc h s ca mụ hỡnh s c c lng theo phng phỏp ti thiu tng bỡnh phng cỏc sai s Kim nh cỏc h s a, b ca mụ hỡnh bng thng kờ t c lng sai s bỡnh phng trung bỡnh ca phn d S : n S = n t e t- n- r = t- (Y t - Y t ) n- r Trong ú: et = Y t - Y t = phn d ti thi im t n = s phn d r = tng s h s c lng Tuy nhiờn: cụng thc ch a tham kho Hin phng phỏp c lng cú hu ht cỏc phn mm thng kờ: ET, MICRO TSP vaứ SHAZAM, Eviews S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 55 Nu phn d l nhiu trng thỡ cú th dng v dựng mụ hỡnh ú d bỏo 3.1.3.5 Kim tra mụ hỡnh phự hp nht Da vo cỏc kim nh nh BIC nh (Schwarz criterion c xỏc nh bi: n.Log(SEE) + k.Log(n) SEE nh [11] 1/ ộ e2 ự iỳ SEE= ờờ ỳ ờởn - ỳ ỷ R2 ln: R-squared = (TSS-RSS)/TSS [11] TSS= ( Yi - Y ) , RSS= ei = Y i - Y i ( ) ( ) 3.1.3.6 D bỏo ngn hn mụ hỡnh Da vo mụ hỡnh c chn l tt nht, vi d liu quỏ kh ti thi im t, ta s dng d bỏo cho thi im k tip t + 3.2 p dng ng dng mụ hỡnh ARIMA vo bi toỏn d bỏo chng khoỏn ca ca Cụng ty Cụng ty C phn Sa Vit Nam (VNM: HOSE) S dng Phn mm EVIEWS d oỏn (ng dng ca mụ hỡnh ARIMA cho bi toỏn d oỏn chui thi gian) 3.2.1 Mụi trng thc nghim Mụi trng thc nghim Eview chy trờn h iu hnh Window XP 3.2.2 D liu Chn loi d liu d bỏo: D liu c ly t http: //www.stockbiz.vn/Stocks/VNM/HistoricalQuotes.aspx Trong ú ta chn C phiu cú mó VNM d oỏn, v s dng riờng Giỏ úng ca D liu õy cú dng nh sau: S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 56 Bng 3.1: D liu u vo Giỏ úng ca 110,69 MaCK Ngy thỏng VNM Ngy thỏng 05/05/2014 VNM 12/08/2014 Giỏ úng ca 112,5 VNM 06/05/2014 107,45 VNM 13/08/2014 114 VNM 07/05/2014 108,26 VNM 14/08/2014 116 VNM 08/05/2014 100,99 VNM 15/08/2014 116 VNM 09/05/2014 105,03 VNM 18/08/2014 115 VNM 12/05/2014 100,18 VNM 19/08/2014 114 VNM 13/05/2014 99,36 VNM 20/08/2014 112 VNM 14/05/2014 101,82 VNM 21/08/2014 113 VNM 15/05/2014 98,54 VNM 22/08/2014 113 VNM VNM 25/08/2014 112 MaCK D liu cho quỏ trỡnh d bỏo c bt u t ngy 05/05/2014 n ngy 25/08/2014 õy ta ch trung vo Giỏ úng ca, v quỏ trỡnh d bỏo s giỳp ta xỏc nh c Giỏ úng ca ca ngy k tip sau ú Hỡnh 3.1: chn giadongcua lm mc tiờu d bỏo S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 57 3.2.3 Kim tra tớnh dng ca chui chng khoỏn VNM Da vo biu ca bin giỏ úng ca ca chi chng khoỏn GIADONGCUA 120 116 112 108 104 100 96 2014M05 2014M06 2014M07 2014M08 3.2.4 Nhn dng mụ hỡnh Xỏc nh cỏc tham s p, d, q mụ hỡnh ARIMA Hỡnh 3.2: Xỏc nh d = 0,1,2 ? Ta cú th xỏc nh cỏc tham s p, d, q mụ hỡnh ARIMA da vo biu tng quan S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 58 Hỡnh 3.3: Biu ca SAC v SPAC ca chui giadongcua Nhỡn vo hỡnh, ta thy biu hm t tng quan ACF gim dn mt cỏch t t v Chui cha dng, ta phi tớnh sai phõn ln S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 59 Kim tra th Correlogram ca chui sai phõn bc Hỡnh 3.4: Biu ca SPAC v SAC ng vi d=1 Nh vy sau ly sai phõn bc chui ó dng: d=1, ACF tt nhanh v sau tr q=1, PAC gim nhanh v sau tr: p=2 S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 60 3.2.5 c lng v kim nh vi mụ hỡnh ARIMA Xõy dng mụ hỡnh ARIMA (2,1,1) Chn Quick/Estimate Equation, sau ú gừ" LS GIADONGCUA C AR(2) MA(1)" Hỡnh 3.5: c lng mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) Click Ok kt qu l: Hỡnh 3.6: Kt qu mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 61 Chn View/Residual tests/Correlogram-Q- Statistic Hỡnh 3.7: Kim tra phn d cú nhiu trng Nh vy, sai s ca mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) l mt chui dng v nú cú phõn phi chun Sai s ny l nhiu trng Ta cú bng xỏc nh cỏc tiờu chun ỏnh giỏ sau ó th vi mt vi mụ hỡnh khỏc nhau: S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 62 Bng 3.2: Tiờu chun ỏnh giỏ cỏc mụ hỡnh ARIMA Mụ hỡnh ARIMA BIC Adjusted R2 SEE ARIMA(1,1,1) 3.98 0.91 1.66 ARIMA(1,1,2) 3.96 0.91 1.63 ARIMA(2,1,1) 3.93 0.91 1.62 ARIMA(2,1,2) 4.43 0.86 2.08 3.2.6 Thc hin d bỏo Ti ca s Equation n nỳt Forecas Hỡnh 3.8: D bỏo Ti Forecast sample: ta chnh ngy d bỏo: 25/08/2014 - 29/08/2014 Kt qu l: S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 63 Hỡnh 3.9: Kt qu d bỏo ca 04 ngy: 26/08/2014 - 29/08/2014 Bng 3.3: ỏnh giỏ d bỏo Ngy Giỏ thc t Giỏ d bỏo ỏnh giỏ Sai s (%) 26/08/2014 112 110.9012 1.10 0.98 27/08/2014 112 110.1849 1.82 1.62 28/08/2014 111 109.4208 1.58 1.42 29/08/2014 111 108.9157 2.08 1.88 Ta xỏc nh c sai s trung bỡnh bỡnh phng c MSE nh sau: n MSE ( f i i gi )2 n 0.155 Qua thc nghim d bỏo c ngy t ngy 26/08/2014 29/08/2014, chỳng ta nhn thy kt qu a khỏ chớnh xỏc so vi giỏ thc t ca mó chng khoỏn VMN (Mc sai s rt thp, t xp x 0.98% n 1.88%) Tuy s lng ngy d bỏo th nghim cha nhiu song cú th nhn nh rng mụ hỡnh ARIMA(2,1,1) l khỏ phự hp d bỏo mó CK VNM S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 64 KT LUN Lun ó trỡnh by c tng quan d liu, d liu chui thi gian v mt s k thut ngoi suy d liu Trong ú lun trung vo ngoi suy d liu chui thi gian ỏp dng vo bi toỏn thc t ang c quan tõm ú l bi toỏn d bỏo núi chung v d bỏo giỏ chng khoỏn núi riờng Lun cng ó trỡnh by c mt s ni dung c s lý thuyt v chui thi gian thc, v cỏc mụ hỡnh hi quy tuyn tớnh, mụ hỡnh san m Holt-Winter v mụ hỡnh ARIMA (cỏc cụng c ỏp dng mụ hỡnh, quy trỡnh xõy dng mụ hỡnh) v ỏp dng Eviews thi hnh cỏc bc ca mụ hỡnh ARIMA d bỏo chng khoỏn Lun ó ỏp dng nhng c s lý thuyt nghiờn cu tin hnh thc nghim trờn chui chng khoỏn (ch s chng khoỏn VNM) da trờn d liu lch s ca mi chui (gm 81 quan sỏt quỏ kh) v ó d bỏo c giỏ úng ca ca ngy tip theo Kt qu d bỏo ó c phõn tớch, kim tra, i chiu vi giỏ thc t v cho thy kt qu ú l khỏ chớnh xỏc, tin cy cao Nh vy cng cho thy rng mụ hỡnh ARIMA a cho chui chng khoỏn lun l khỏ phự hp d bỏo ngn hn giỏ c phiu Bờn cnh nhng kt qu ó t c, lun cũn mt s hn ch: - Thut toỏn c lng cng nh ỏnh giỏ cũn nhiu hn ch - Trong cỏc phiờn giao dch cũn cú th cú tỏc ng ca cỏc yu t ngoi lai ln nh tõm lý nh u t, tỏc ng ca cỏc th trng chng khoỏn khỏc, thụng tin v s thay i chớnh sỏch, s lm cho sai s d bỏo tng Do ú kt qu ca mụ hỡnh a ch mang tớnh cht tham kho nhiu hn õy ch l mụ hỡnh phõn tớch k thut, cha th d bỏo mt cỏch chớnh sỏch, bi ch ph thuc vo mt bin Thi gian, quỏ trỡnh d bỏo ph thuc vo nhiu yu t S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 65 TI LIU THAM KHO Ting Vit [1] V c Thi (1997), C s d liu Kin thc v Thc hnh, NXB Thng kờ, H Ni [2] Nguyn Th Hin Nhó S dng mụ hỡnh ARIMA cho vic gii quyt bi toỏn d bỏo t gi Lun thc s tin hc, i hc Khoa Hc T Nhiờn i Hc Quc Gia TP.HCM, 2002 [3] Nguyn Vn Huõn, Phm Vit Bỡnh, Nguyn Vit Hựng, Nguyn Th Hng, Nguyn Th Hi Yn, (2013), Phõn tớch d liu v d bỏo kinh t, NXB i hc Quc gia H Ni [4] Nguyn Quang Dong, Nguyn Th Minh (2012), Giỏo trỡnh Kinh t lng, NXB i hc Kinh t quc dõn [5] Phựng Duy Quang, (2007), Mụ hỡnh chui thi gian dựng d bỏo bin ng giỏ chng khoỏn v ỏp dng vo th trng chng khoỏn Vit Nam, ti Cp trng i hc Ngoi Thng, Mó s NT 2007-02 [6] TS Trn Tin Khai, ThS Trng ng Thy, ThS Lng Vinh Quc Duy, ThS Nguyn Th Song An, ThS Nguyn Hong Lờ (2009), Phng phỏp nghiờn cu kinh t, Khoa Kinh t Phỏt trin, Trng H Kinh t TP H Chớ Minh Ting Anh [7] Boris Kovalerchuk and Evgenii Vityaev (2001) Data Mining in Finance: Advances in Relational and Hybrid Methods, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht - London, 2001 [8] Roy Batchelor Box-Jenkins Analysis Cass Business School, City of Lodon [9] http: //www.pstat.ucsb.edu/faculty/feldman/174-3/lectures/l13.pdf Sample PACF; Durbin - Levinson algorithm [10] Ross Ihaka Time Series Analysis, Lecture Notes for 475.726, Statistics Department, University of Auckland, 2005 [11] http: //www.stata.com/statalist/archive/2006-06/msg00554.html R-Squared with ARIMA [12] http: //en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation S húa bi Trung tõm Hc liu HTN http://www.lrc.tnu.edu.vn ... THUT NGOI SUY 22 2.1 Khỏi nim ngoi suy 22 2.1.1 Khỏi nim ngoi suy 22 2.1.2 Khi no nờn s dng phng phỏp ngoi suy d bỏo 22 2.1.3 u nhc im ca phng phỏp ngoi suy 23... quỏ kh; (2) i tng ngoi suy quỏ bi quan hoc ngc li quỏ lc quan v tỡnh cn ngoi suy ú kt qu ngoi suy cú th b nh hng sai lch; (3) i tng ngoi suy khụng bit nhiu lm v tỡnh ngoi suy Khi ú chỳng ta cn... ó cú v mt i tng c quan tõm a suy oỏn v hnh vi ca i tng ú tng lai Ngoi suy cú dng chớnh l ngoi suy theo s liu lỏt ct v ngoi suy theo chui s liu lch s [12] Ngoi suy theo s liu lỏt ct (Extrapolation