Các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế phương pháp san mũ

Phương pháp san mũ đơn giản Phương pháp san mũ Holt Phương pháp san mũ Holt winter Môn các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế Đại học Thương Mại...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................

1 Thực hiện bằng mô hình san mũ đơn giản

*Từ bảng eview ta thấy:

Alpha=0.7180

RSS=20990.76

RMSE=27.38010

Mean=288.8286

 Kết quả dự báo:

Vẽ đồ thị y và ysm : Quick/Graph/ysm y/OK.

2 Thực hiện bằng mô hình san mũ Holt

Từ bảng eview ta thấy: Alpha=0.0900

Beta=0.8400

RSS=13731.96

RMSE=22.14559

Mean=243.5942

Trend=15.20875

 Kết quả dự báo:

Vẽ đồ thị y và ysm1: Quick/Graph/ysm1 y/OK

3.Thực hiện bằng mô hình san mũ Holt-Winter

Từ bảng eivew ta thấy: Alpha=1.000

Beta=0.3800

Gamma=0.0000

RSS=1006.171

RMSE=5.994553

Mean=168.4712

Trend=17.34469

2011Q1=0.891741 2011Q2=0.958969 2011Q3=0.997825

 Kết quả dự báo:

Vẽ đồ thị ysm2 y: Quick/Graph/ysm2 y/OK

Đánh giá kết quả và so sánh các mô hình đã sử dụng

San mũ

đơn giản 288.8286 288.8286 288.8286 288.8286 27.38010 San mũ

Holt 258.8029 274.0117 289.2204 304.4292 22.5942 San mũ

Holt-Winter

254.8738 290.7215 319.8083 389.0222 5.994553

Tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo của mô hình được sử dụng là sai

số bình phương trung bình MSE hoặc căn bậc 2 của sai số bình

phương trung bình RMSE, dựa vào kết quả báo cáo ta dễ dàng nhận

thấy mô hình san mũ xu thế tuyến tính có biến động thời vụ (Holt-Winters Additive Seasonal) có RMSE nhỏ nhất (RMSE=5.994553) 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 tỷ trọng GDP theo dịch vụ, chúng ta sẽ sử dụng kết quả của mô hình san mũ xu thế tuyến tính

có biến động thời vụ

Tổng kết lại, dự báo về tỷ trọng GDP theo dịch vụ năm 2012 như sau:

Quý 1 đạt 254.8738 tỷ VNĐ

Quý 2 đạt 290.7215 tỷ VNĐ

Quý 3 đạt 319.8083 tỷ VNĐ

Quý 4 đạt 389.0222 tỷ VNĐ