Chương 14, PhầnA Dự báo

THỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANHTHỐNG KÊ ỨNG DỤNGTRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG KINH TẾ VÀ KINH DOANH Anderson Sweeney Williams Slides by John Loucks St Edward’s University © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 1 Chương 14, PhầnA Dự báo ■ Cách tiếp cận định lượng dự báo ■ Mơ hình chuỗi thời gian ■ Độ xác dự báo ■ Trung bình trượt làm trơn hàm mũ © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 2 Phương pháp dự báo ■ Phương pháp dự báo chia thành định tính định lượng ■ Phương pháp định tính thơng thường dùng ý kiến chuyên gia để dự báo ■ Những phương pháp thích hợp liệu lịch sử biến dự báo không dùng sẵn ■ Chúng ta tập trung vào phương pháp dự báo định lượng chương © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 3 Phương pháp dự báo ■ Phương pháp dự báo định lượng sử dụng :  Thông tin khứ biến dự báo có sẵn,  Thơng tin lượng hóa được,  hợp lý giả định kiểu biến thiên khứ tiếp diễn tương lai ■ Trong trường hợp vậy, dự báo phát triển cách sử dụng phương pháp chuỗi thời gian phương pháp quan hệ nhân © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 4 Phương pháp dự báo định lượng ■ Phương pháp định lượng dựa phân tích liệu lịch sử liên quan đến nhiều chuỗi thời gian ■ Một chuỗi thời gian tập hợp quan sát đo liên thời điểm thời kỳ thời gian ■ Nếu phương pháp dự báo dùng khoanh vùng giá trị khứ chuỗi thời gian để dự báo tương lai, ta có phương pháp chuỗi thời gian ■ Nếu liệu lịch sử chuỗi thời gian khác cho có liên quan đến chuỗi thời gian mà cố gắng để dự báo, thủ tục gọi phương pháp quan hệ nhân © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 5 Phương pháp chuỗi thời gian ■ Mục tiêu phân tích chuỗi thời gian để khám phá mơ hình liệu lịch sử sau áp dụng rộng mơ hình tương lai ■ Các dự báo dựa giá trị khứ biến và/hoặc sai số dự báo trước © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 6 Phương pháp nhân ■ Phương pháp dự báo nhân dựa giả định biến dự báo có mối quan hệ nhân với hay nhiều biến khác ■ Nhìn vào phân tích hồi quy cơng cụ dự báo, xem giá trị chuỗi thời gian mà muốn dự báo biến phụ thuộc ■ Nếu xác định tốt biến độc lập, giải thích, phát triển phương trình hồi quy ước lượng cho việc dự báo chuỗi thời gian © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 7 Hồi quy chuỗi thời gian ■ Bằng cách xử lý thời gian biến độc lập chuỗi thời gian biến phụ thuộc, phân tích hồi quy sử dụng phương pháp chuỗi thời gian ■ Hồi qui chuỗi thời gian đề cập đến việc sử dụng phân tích hồi quy biến độc lập thời gian ■ Hồi quy chéo đề cập đến việc sử dụng phân tích hồi quy biến độc lập khơng phải thời gian © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 8 Forecasting Methods Phương pháp dự báo Định lượng Nhân Định tính Chuỗi thời gian © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 9 Mô hình chuỗi thời gian ■ Một chuỗi thời gian chuỗi số đo theo giờ, ngày, tuần, tháng, quý, năm, khoảng thời gian thường xun khác ■ Các mơ hình biến thiên liệu yếu tố quan trọng việc tìm hiểu chuỗi thời gian biến động khứ ■ Nếu kiểu thiến động dự kiến tiếp tục tương lai, sử dụng để hướng dẫn việc lựa chọn phương pháp dự báo thích hợp © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 10 10 Trung bình trượt 3MA e |e| Abs.% e Week Sales 110 115 125 120 116.7 3.3 3.3 10.89 2.75 125 120.0 5.0 5.0 25.00 4.00 120 123.3 -3.3 3.3 10.89 2.75 130 121.7 8.3 8.3 68.89 6.38 115 125.0 -10.0 10.0 100.00 8.70 110 121.7 -11.7 11.7 136.89 10.64 10 130 118.3 11.7 11.7 136.89 9.00 6.6 53.3 489.45 44.22 dự báo Total © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Error Slide Slide 33 33 Trung bình trượt ■ 3-MA Độ xác 53.3 MAE = = 7.61 489.45 MSE = = 69.92 44.22 MAPE = = 6.32% Cách Cách tiếp tiếp cận Trung bình bình trượt tuần tuần cung cung cấp cấp dự dự báo báo chính xác xác hơn so với phương pháp Nạve © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 34 34 Trung bình di đơng có trọng số ■ Trung bình trượt có trọng số • Để sử dụng phương pháp trước hết phải chọn số lượng giá trị liệu đưa vào tính trung bình • Tiếp theo, phải chọn trọng số cho giá trị liệu • Những quan sát gần thường cho trọng số cao quan sát cũ • Để thuận tiện, trọng số nên có tổng = © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 35 35 Trung bình trượt có trọng số ■ Trung bình trượt có trọng số • Một ví dụ Trung bình trượt có trọng số kỳ (3WMA) là: 3WMA = 2(110) + 3(115) + 5(125) = 119 Trọng số (.2, 3, Quan sát 5) tổng = quan sát © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 36 36 Làm trơn hàm mũ • Phương pháp trường hợp đặc biệt phương pháp Trung bình trượt có trọng số; mà chọn trọng số cho quan sát gần • Các trọng số cho giá trị liệu khác tính tốn tự động trở nên nhỏ quan sát cũ • Dự báo làm trơn hàm mũ trung bình cộng có trọng số tất quan sát chuỗi thời gian • Thuật ngữ làm trơn hàm mũ xuất phát từ tính chất hàm mũ trọng số cho giá trị lịch sử © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 37 37 Làm trơn hàm mũ ■ Dự báo làm trơn hàm mũ Ft+1 = αYt + (1 – α)Ft Trong đó: Ft+1 = dự báo cho thời kỳ t + Yt = giá trị thực tế kỳ t Ft = giá trị dự báo cho chuỗi thời gian kỳ t α = trọng số làm trơn (0 < α < 1) Và chọn : F2 = Y1 (để bắt đầu việc tính tốn) © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 38 38 Làm trơn hàm mũ ■ Dự báo san hàm mũ • Với số biến đổi đại số, viết lại Ft+1 = αYt + (1 – α)Ft sau: Ft+1 = Ft + α(Yt – Ft) • Chúng ta thấy dự báo Ft + với dự báo trước Ft cộng với điều chỉnh, α nhân với sai số dự báo gần nhất, Yt – Ft © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 39 39 Làm trơn hàm mũ ■ Ví dụ: dược phẩm Rosco Nếu Rosco sử dụng làm trơn hàm mũ để dự báo doanh thu, giá trị trọng số làm trơn α, 0.1 0.8, đưa kết dự báo sau? Week Sales Week Sales 110 120 115 130 125 115 120 110 125 10 130 © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 40 40 Làm trơn hàm mũ ■ Dùng giá trị trọng số làm trơn α = F = Y1 = 110 F3 = 1Y2 + 9F2 = 1(115) + 9(110) = 110.5 F4 = 1Y3 + 9F3 = 1(125) + 9(110.5) = 111.95 F5 = 1Y4 + 9F4 = 1(120) + 9(111.95) = 112.76 F6 = 1Y5 + 9F5 = 1(125) + 9(112.76) = 113.98 F7 = 1Y6 + 9F6 = 1(120) + 9(113.98) = 114.58 F8 = 1Y7 + 9F7 = 1(130) + 9(114.58) = 116.12 F9 = 1Y8 + 9F8 = 1(115) + 9(116.12) = 116.01 F10= 1Y9 + 9F9 = 1(110) + 9(116.01) = 115.41 © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 41 41 Làm trơn hàm mũ ■ Dùng giá trị trọng số san α = F2 = = 110 F3 = 8(115) + 2(110) = 114 F4 = 8(125) + 2(114) = 122.80 F5 = 8(120) + 2(122.80) = 120.56 F6 = 8(125) + 2(120.56) = 124.11 F7 = 8(120) + 2(124.11) = 120.82 F8 = 8(130) + 2(120.82) = 128.16 F9 = 8(115) + 2(128.16) = 117.63 F10= 8(110) + 2(117.63) = 111.53 © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 42 42 Làm trơn hàm mũ (α = 1) α = Sai số Dự báo e |e| e Abs.% Week Sales 110 115 110.00 5.00 5.00 25.00 4.35 125 110.50 14.50 14.50 210.25 11.60 120 111.95 8.05 8.05 64.80 6.71 125 112.76 12.24 12.24 149.94 9.79 120 113.98 6.02 6.02 36.25 5.02 130 114.58 15.42 15.42 237.73 11.86 115 116.12 -1.12 1.12 1.26 0.97 110 116.01 -6.01 6.01 36.12 5.46 10 130 115.41 14.59 14.59 212.87 11.22 82.95 974.22 66.98 Total Error © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 43 43 Làm trơn hàm mũ (α = 1) ■ Độ xác dự báo 82.95 MAE = = 9.22 974.22 MSE = = 108.25 MAPE = 66.98 = 7.44% Làm Làm trơn trơn hàm mũ mũ (với (với α = = 1) 1) cho cho ra các giá giá trị trị dự dự báo báo kém chính xác xác hơn cách cách tiếp tiếp cận cận 3-MA 3-MA © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 44 44 Làm trơn hàm mũ (α = 8) α = Sai số Dự báo e |e| e Abs.% Week Sales 110 115 110.00 5.00 5.00 25.00 4.35 125 114.00 11.00 11.00 121.00 8.80 120 122.80 -2.20 2.20 7.84 1.83 125 120.56 4.44 4.44 19.71 3.55 120 124.11 -4.11 4.11 16.91 3.43 130 120.82 9.18 9.18 84.23 7.06 115 128.16 -13.16 13.16 173.30 11.44 110 117.63 -7.63 7.63 58.26 6.94 10 130 111.53 18.47 18.47 341.27 14.21 75.19 847.52 61.61 Total Error © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 45 45 Làm trơn hàm mũ (α = 8) ■ Độ xác dự báo 75.19 MAE = = 8.35 847.52 MSE = = 94.17 MAPE = 61.61 = 6.85% Làm Làm trơn trơn hàm mũ với α = = 8 cung cung cấp cấp kết kết quả dự dự báo báo chính xác xác với α = = 1, 1, nhưng kém chính xác xác hơn Trung Trung bình bình trượt trượt 3 mức mức độ độ © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 46 46 Hết Chương 14, Phần A © 2011 Cengage Learning All Rights Reserved May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 47 47 ... scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 2 Phương pháp dự báo ■ Phương pháp dự báo chia thành định tính định lượng ■ Phương pháp... scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 3 Phương pháp dự báo ■ Phương pháp dự báo định lượng sử dụng :  Thông tin khứ biến dự... scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part Slide Slide 4 Phương pháp dự báo định lượng ■ Phương pháp định lượng dựa phân tích liệu lịch sử liên