HTrong - Su dung SPSS de du bao tren chuoi TG tài liệu, giáo án, bài giảng , luận văn, luận án, đồ án, bài tập lớn về tấ...
HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG IBM-SPSS CHẠY MƠ HÌNH NHÂN TSCI Doanh số (đơn vị tính vật tấn, m3 … hay đơn vị tiền tệ theo giá cố định hay giá hành) nhập vào chương trình IBM-SPSS thành cột đặt tên Doanhso Cũng chép liệu doanh số từ Excel đưa vào IBM-SPSS Trước cột doanhso nên có cột số thứ tự (SN) để biết tổng số liệu có, số thứ tự dùng biến thời gian để chạy hồi quy tìm đường xu hướng Tổng số liệu nhập vào 44 số liệu theo quý (11 năm) Trước phân tích, cần phải tạo biến thời gian cho chương trình máy tính hiểu Từ menu chọn Data > Define dates hình dưới: Lệnh mở hộp thoại Define dates bên Trong hộp thoại chọn kiểu thời gian tương ứng với với chất liệu Trong ví dụ liệu theo quý, nên chọn kiểu Years, quarters danh sách bên tay trái định mốc thời gian cho liệu quý năm 2003 cách gõ vào ô Year số 2003 ô Quarters số bên dưới: Sau nhấp nút OK, biến thời gian tạo hình dưới: Sau có biến thời gian, bắt đầu phân tích chuỗi số thời gian mơ hình nhân cách chọn lệnh từ menu sau: Analyze > Forecasting > Seasonal Decomposition (khử tính mùa chuỗi số thời gian) Lệnh mở hộp thoại Seasonal Decomposition, hộp thoại đưa biến doanh số danh sách biến bên thay trái vào ô Variable bên tay phải Trong mục Model Type chọn Multiplicative (mơ hình nhân) Chương trình máy tính tự động nhận diện biến thời gian có mức vòng năm (dữ liệu theo quý) Khi khai báo chi tiết xong nhấp nút OK chương trình hỏi tiếp có Save biến vào file data không, trả lời OK Sau nhấp nút OK, lệnh thực thi cửa sổ kết số mùa đây: Và cửa sổ hình Data, biến tạo sau Trong biến SAS_1 liệu chuỗi thời gian khử mùa (Seasonal Adjusted Series), biến SAF_1 số mùa Sau có chuỗi số khử mùa (SAS = CTI), tiếp tục tách thành phần T cách dùng lệnh hồi qui tuyến tính đơn cách chọn từ menu: Analyze > Regression > Linear Lệnh mở hộp thoại Linear Regression bên dưới, biến độc lập thứ tự thời gian (SN: serial number) biến phụ thuộc chuỗi số khử mùa Do đưa biến SN vào ô Independent(s) biến SAS_1 vào ô Dependent hình Tiếp tục nhấp trỏ chuột vào nút Save Lệnh mở hộp thoại Save, hộp thoại ô Predicted Values chọn mục Unstandardized hình nhấp nút Continue trở hợp thoại Linear Regression Tếp tục nhấp nút OK, kết hồi quy xuất cửa sổ Output hình dưới: Trong output ta đọc hệ số xác định mơ hình tốt (R square = 0,819) biến thời gian (SN) có ý nghĩa thống kê việc tiên đoán Doanh số khử mùa ) Phương trình hồi quy cụ thể là: y = 2197,6 + 25,4 x Trở lại hình data, biến PRE_1 lưu lại nhờ lệnh Unstandardized Predicted Values thành phần Trend (T) rút Biến PRE_1 đổi thành tên T (nhãn biến Trend) để dễ hình dung hình sau: Như đến thời chuỗi thời gian gốc (TSCI) có thành phần S (SAF_1) T Thành phần C tìm cách lấy biến SAS_1 (TCI) chia cho biến T biến thành phần CI Để tìm thành phần CI, dùng lệnh Compute để chia biến sau: Từ menu chọn; Transform > Compute Variable sau: Lệnh mở hộp thoại Compute Variable Trong hộp thoại gõ tên biến cần tạo CI vào ô Target Variable Trong ô Numberic Expression gõ công thức SAS_1/T (biến SAS_1 chia cho biến T) hình dưới: ` Sau gõ công thức xong, nhấp vào nút OK Biến CI tạo hình sau: Trong hình trị số biến CI quý chương trình máy tính set số thập phân nên tất làm tròn thành số đơn vị Để thấy chi tiết trị số CI, điều chỉnh lại số lượng số thập phân, ví dụ số thập phân số CI sau: Với trị số này, dùng trung bình trượt để loại bỏ I thể C Tuy nhiên thực tế lại thách thức lớn vì: • Chuỗi số có đủ dài để thấy chu kỳ dài năm “nhìn thấy” kiểu quy luật chu kỳ khơng? • Chu kỳ ngoại suy (kéo dài vào tương lai) nào? Định nghĩa chu kỳ lặp lại năm, câu hỏi năm? 2, 3, hay chu kỳ thay đổi hay ổn định? Trong ví dụ loại bỏ thành phần ngẫu nhiên cách tính trung bình quý để trung bình trượt, dãy số trung bình trượt thành phần C Để ngoại suy thành phần C dùng phương pháp thích nghi làm trơn hàm mũ ví dụ PP Holt-Winter (sẽ đề cập sau) Trong ví dụ giả sử thành phần chu kỳ C khơng đáng kể (C xấp xỉ 1) Để tiên đốn cho quý năm 2014, giá trị thứ tự thời gian tương ứng với quý ) 45,46,47,48 vào phương trình y = 2197,6 + 25,4 x T, sau nhân với số mùa S tương ứng quý (còn số chu kỳ xấp xỉ nên không cần nhân nữa) dự báo cho quý 1,2,3,4 năm 2014 Để dễ hình dung chép cột biến: SN (chính biến thứ tự thời gian t) doanhso (chính TSCI), SAF số mùa) T từ IBM-SPSS vào Excel để dễ thao tác đặt tên cột chép vào Excel hình đây: Trong file Excel điền thêm trị số biến thứ tự thời gian vào cột t, chép số mùa quý nối ) tiếp vào cột S, cột T điền cơng thức y = 2197,6 + 25,4 x x t giá trị tiên đoán T quý năm 2014, đem giá trị nhân với số thời vụ tương ứng giá trị dự báo cho quý năm 2014 hình Để tính sai số mơ hình, dùng cơng thức tính MSE sau: MSE = ) Σ (yi − yi )2 n Có thể tính IBM-SPSS hay Excel Trong Excel tạo thêm cột Square Error mơ tả hình dưới: Ở cuối cột Square Error, lấy tổng giá trị 44 tổng chênh lệch bình phương SSE, đem chia cho tổng số liệu 44 MSE (Sai số bình phương trung bình), lấy bậc hai MSE RMSE HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG IBM-SPSS CHẠY MƠ HÌNH HOLT-WINTERS Từ menu chọn lệnh: Analyze > Forecasting > Create Models Lệnh mở hộp thoại Time Series Modeler hình Trong hộp thoại này, chọn biến doanh số danh sách ô chưa biến bên tay trái đưa biến doanhso vào ô Dependent Variables bên tay phải Trong ô Method, nhấp vào nút mũi tên xuống chọn Exponential Smoothing (làm trơn hàm mũ) hình Sau nhấp vào nút Criteria bên phải Lệnh mở hộp thoại Exponential Smoothing Criteria Trong hộp thoại này, phía bên tay trái có khung Model Type, chọn Winters’ multiplicative (mơ hình nhân Winters) hình Chú ý dòng cuối có ghi Current periodicity: liệu theo quý khai báo biến date quarter Nếu có liệu theo tháng khai báo biến date month dòng báo 12 Sau nhấp nút Continue trở lại hộp thoại Time Series Modeler, hộp thoại nhãy chọn tab Statistics kế bên Lệnh mở chuyển từ tab Varible sang tab Statistics hình sau Trong chọn Root mean square error (sai số bình phương trung bình) Display forecasts hình Sau tiếp tục nhấp vào tab Save tab chọn Save Predicted Values hình sau Sau tiếp tục chọn tab Options Trong tab chọn mục thứ nhì (First case after …) vào khung Date gõ 2014 vào ô Year vào Quarter hình Cuối nhấp nút OK Lệnh thực thi cửa sổ output xuất kết chạy mơ hình Holt-Winters hình Trong hình thấy giá trị dự báo cho quý 1,2,3,4 năm tới 2014 RMSE đồ thị biểu diễn ... hai MSE RMSE HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG IBM -SPSS CHẠY MƠ HÌNH HOLT-WINTERS Từ menu chọn lệnh: Analyze > Forecasting > Create Models Lệnh mở hộp thoại Time Series Modeler hình Trong hộp thoại này, chọn... lưu lại nhờ lệnh Unstandardized Predicted Values thành phần Trend (T) rút Biến PRE_1 đổi thành tên T (nhãn biến Trend) để dễ hình dung hình sau: Như đến thời chuỗi thời gian gốc (TSCI) có thành... nữa) dự báo cho quý 1,2,3,4 năm 2014 Để dễ hình dung chép cột biến: SN (chính biến thứ tự thời gian t) doanhso (chính TSCI), SAF số mùa) T từ IBM -SPSS vào Excel để dễ thao tác đặt tên cột chép